在前面的文章中，我已经大致讲解了基于物品的协同过滤算法（itemCF）的原理以及在Python上的实现，实现的机制主要使用串行化，耗时长，响应慢，难以适应现实大数据的需求。本文主要讲解itemCF算法在Spark上的并行化实现以便更适合用途以及提高性能。本文主要内容：1.Spark介绍。2.Spark环境配置。3.算法实现的基本流程（附流程图）4.代码分步详解。5.完整代码。6.运行结果。7.参考
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2024-09-04 21:46:02
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# 深入了解 MySQL Binlog 及其消费
在数据库管理系统中，MySQL 是一个广泛使用的开源关系数据库，而 Binlog（Binary Log）是 MySQL 中一个重要的特性，主要用于记录所有更改数据库的操作。理解 Binlog 的工作原理和消费方法，能够帮助我们建设高可用性系统、进行数据备份和恢复，以及实现数据同步等。在这篇文章中，我们将详细介绍 MySQL Binlog 的概念、
今天学习了入门级的用java编写生产者producer和消费者consumer操作activemq的queue队列，为了之后复习回顾，现做整理如下：maven工程的搭建此处不再讲解，在maven工程已搭建好的前提下进行如下步骤：1、 pom.xml中引入activemq所需的两个jar包<dependency>
<groupId>org.apache.a
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2023-09-23 11:36:40
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# Kafka消费MySQL Binlog：数据流转新方案
在现代应用中，数据的实时性和一致性变得越来越重要。尤其是在使用MySQL这种关系型数据库时，如何将数据变更及时同步到其他系统，成为了许多开发者亟需解决的问题。这里，我们将探讨如何使用Kafka来消费MySQL的Binlog，实现数据的实时同步。
## 什么是MySQL Binlog？
MySQL Binlog（二进制日志）是一种记录
原创
2024-10-29 03:24:15
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主要想练习一下goquery，首先是实践一把 使用goquery爬取豆瓣电影top250从原文最后复制代码，编译运行。输入一堆err调试了一下，返回Http错误代码418，应该是反爬虫了。好吧，我们不应增加服务器的负担，但也不应该逼着我们每次用自己的眼球看吧，用程序读网页又怎么啦！于是，把程序中的循环去掉，只读取第一页，并增加请求头试试。package main
import (
一、Catalog定义 Catalog 提供了元数据信息，例如数据库、表、分区、视图以及数据库或其他外部系统中存储的函数和信息。数据处理最关键的方面之一是管理元数据。 元数据可以是临时的，例如临时表、或者通过 TableEnvironment 注册的 UDF。 元数据也可以是持久化的二、Catalog在F
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2024-03-19 01:44:46
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目录1.摘要2.基于Receiver的方式3.基于Direct的方式4.案例参考1.摘要Spark-Streaming获取kafka数据的两种方式Receiver与Direct的方式，可以从代码中简单理解成Receiver方式是通过zookeeper来连接kafka队列，Direct方式是直接连接到kafka的节点上获取数据了。2.基于Receiver的方式 这种方式使用Receiver来获取数据
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2023-10-02 09:00:30
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文章目录一、需求分析及实现思路1.1 需求分析：当日新增付费用户首单分析1.2 整体实时计算框架流程1.3 具体业务流程图二、实时采集mysql数据2.1 canal实时采集mysql数据2.1.1 什么是canal2.1.2 canal使用场景①原始场景：阿里otter中间件的一部分②常见场景1：更新缓存服务器③常见场景2④常见场景32.1.3 canal的工作原理mysql的主从复制原理ca
# Spark消费Kafka的高效数据处理
随着大数据时代的到来，实时数据处理在各行各业中发挥着越来越重要的角色。Apache Kafka和Apache Spark是两个流行的开源项目，分别负责数据的传输和处理。本文将详细介绍如何利用Spark来消费Kafka中的数据，同时提供代码示例、甘特图和状态图的可视化表示。
## Kafka与Spark简介
- **Kafka**是一个分布式流处理平
原创
2024-10-05 04:31:40
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# Spark重复消费：概念与解决方案
在大数据处理的场景中，Apache Spark 以其高效的计算能力和灵活的数据处理能力受到广泛欢迎。然而，在处理数据时，尤其涉及到流数据的处理时，重复消费的问题时常出现。在本文中，我们将探讨 Spark 的重复消费问题，包括其成因、表现及解决方案，并通过代码示例来加深理解。
## 什么是重复消费？
重复消费是指应用程序在处理数据时，意外地对同一数据进行
Spark消费Kafka的过程记录
在大数据技术的世界中，Apache Spark与Apache Kafka的结合为数据流处理提供了极大的灵活性与高效性。这种架构广泛应用于实时数据处理任务，例如金融分析、社交媒体监控等。然而，在实际应用过程中，我们会遇到诸多问题，尤其是在Spark消费Kafka消息时的种种错误。
### 问题背景
在我们进行Spark消费Kafka的任务时，经常可以看到Ka
文章目录1.canalcanal的介绍Canal原理流程图2.FlinkCDC2.1什么是CDC2.2 CDC的种类2.2.1 DataStream的方式 (默认序列化器)2.2.2 FinkSQL的方式2.2.3 DataStream的方式 (自定义反序列化器) 1.canalcanal的介绍Canal是基于Mysql二进制的高性能数据同步系统,Canal在阿里巴巴集团中被广泛使用,以提供可靠
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2024-03-18 20:10:17
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1. 背景 由于公司业务线的不断拓展，创建了很多MySQL实例，为了安全起见每个实例之间不能直接互相访问，但是业务部门又需要整合各个业务线的数据进行分析、制定风控策略等。因此需要将不同业务线数据进行归集。 当然一下方案不是最优的，MySQL实例之间数据互通，有很多成熟且稳定的方式，因此我觉得我们选择了一种不是非常理想的方式！ 2. 处理流程
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2023-07-17 14:13:41
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对于基于Receiver 形式，我们可以通过配置 spark.streaming.receiver.maxRate 参数来限制每个 receiver 每秒最大可以接收的记录的数据；对于 Direct Approach 的数据接收，我们可以通过配置 spark.streaming.kafka.maxRatePerPartition 参数来限制每次作业中每个 Kafka 分区最多读取的记录
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2024-02-27 20:18:14
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java spark 消费kafka_spark2.3 消费kafka数据
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2021-07-26 16:38:00
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前言以前写Flink从kafka入hdfs因为业务需求和老版本缘故都是自定义BucketSink入动态目录中，对于简单的需求可以直接用Flink SQL API进行输出。Flink版本1.13.1。Flink官网示例准备本地下载个kafka（单机即可），新建个桌面目录文件夹k2f。输入输出源按照建表有：执行操作语句：String opSql ="insert into fileOut select
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2023-11-27 16:08:30
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文章目录五、DWD层处理5.1 判断首单业务的策略分析5.2 首单分析的前期准备先写事实表5.2.1 样例类OrderInfo5.2.2 创建DwdOrderInfoApp类（没有维度表信息）问题：事实表的数据，如何补齐维度数据？再写维度表前期准备5.2.3 维度表的构建思路5.2.4 升级版——（一个流消费多个Topic）5.2.4.1 MyKafkaUtil_1方法5.2.4.2 升级O
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2024-06-02 23:42:50
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1. 什么是kafka Reblance? 消费组是MQ中一个非常重要的概念，一个消费组监听一个Topic时，Kafka服务端会给消费组中的每一个实例，进行队列分配，每一个实例指定消费一个或多个队列(分区)，当然如果消费实例数量如果超出了队列数量，那么会出现消费实例不监听任何队列的情况。
当一个消费实例加
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2024-02-08 14:46:42
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1、下载安装zk，kafka...（大把教程，不在这里过多阐述）2、引入pom<!--kafka-->
<dependency>
<groupId>org.springframework.kafka</groupId>
<artifactId>spring-kafka</artifactId>
</d
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2023-07-15 11:52:07
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# 使用 Spark 消费 Kafka 数据
在大数据处理的世界中，Apache Spark 和 Apache Kafka 是两个非常重要的组件。Spark 是一个强大的数据处理框架，而 Kafka 是一个流媒体平台，用于处理实时数据流。在本教程中，我们将介绍如何使用 Spark 从 Kafka 消费数据，并实现简单的认证。
## 流程概述
在我们进入具体实现之前，让我们先了解一下执行这个过
