在讲React/React Native状态机原理之前，先让大家看一个春哥用React编写的小案例的网页效果图，当文本框中的内容发生变化时，会将文本框中的内容同步输出，按照我们之前Android和iOS的思维，当文本框中内容发生变化时，它会触发一个回调函数，然后在回调函数中取出文本框中的text值然后赋给下面的一个label。
http://yiqizhongchuang.cn/3reactre
负责向kafka发送消息的应用程序2.1客户端开发（1）配置生产者客户端参数及创建相应的生产者实例 （2）构建待发送消息 （3）发送消息 （4）关闭生产者实例1.必要的参数配置 （1）bootstrap.servers:指定生产者客户端连接kafka集群所需的broker清单，格式host1:port1,host2:port2 （2）key.serializer 和value.serializer
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2024-10-09 08:50:36
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为什么要搭建分布式日志收集系统 在传统项目中，如果在生产环境中，有多台不同的服务器集群，如果生产环境需要通过日志定位项目的Bug的话，需要在每台节点上使用传统的命令方式查询，这样效率非常底下。通常，日志被分散在储存不同的设备上。如果你管理数十上百台服务器，你还在使用依次登录每台机器的传统方法查阅日志。这样是不是感觉很繁琐和效率低下。当务之急我们
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2024-04-06 08:00:57
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1、先看最简单的场景，生产者生产消息，消费者接收消息，下面是生产者的简单代码。
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#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import json
from kafka import Kaf
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2024-02-02 18:08:02
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题目：FizzBuzz 从stdin得到数字N（<10^7），然后从打印出从1到N的数字。输出到stdout，假设数字是3的倍数的话就仅仅打印“Buzz”，假设数字是5的倍数的话就仅仅打印“Fizz”，假设数字同一时候是3和5的倍数的话就打印“FizzBuzz”. 比如输入为15时。输出为： 1 2
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2017-05-16 08:45:00
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# 使用 Flink 消费 Kafka 数据并写入 MySQL 的实例分析
随着大数据技术的快速发展，Apache Flink 作为一个流处理框架，正在被越来越多的企业采用。在这篇文章中，我们将探讨如何使用 Flink 从 Kafka 中消费数据并将其写入 MySQL 数据库中。我们将通过具体的代码示例让读者更好地理解这一过程。
## 1. 系统架构概述
在本文中，我们将构建一个简单的系统，
# 使用Spark处理Kafka数据并写入MySQL的完整指南
在大数据处理的领域，Apache Spark和Apache Kafka的结合经常被用来处理实时数据流，并存储到持久化存储中，如MySQL。本文将介绍如何使用Spark Streaming从Kafka中读取数据，并利用Spark SQL将数据写入MySQL。我们将逐步介绍所需的环境配置、代码示例以及如何运行该应用。
## 一、环境准
文章目录1.Flink+kafka是如何实现exactly-once语义的2.WC案例的如何做chekcpoint3.源码分析4.kafkaConsumer在与Flink整合的思考4.1 kafka和flink的整合其offset是存在两个地方4.2 flink整合kafka的官网参考4.3 生产上如何使用?参考资料 1.Flink+kafka是如何实现exactly-once语义的两段提交:
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2023-09-24 11:51:00
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# 使用 Logstash 抽取 Kafka 数据写入 MySQL
## 1. 整体流程
下面是实现 "Logstash 抽取 Kafka 数据写入 MySQL" 的整体流程：
| 步骤 | 动作 |
|------|------|
| 1. | 从 Kafka 获取数据 |
| 2. | 使用 Logstash 连接 Kafka |
| 3. | 运行 Logstash 配置文
原创
2023-09-25 00:33:08
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动态路由:方案1: 定制一个特殊的KafkaDynamicSink，内嵌多个原生的FlinkKafkaProducer，每个对应一个下游的KAFKA队列在OPEN方法中读取所有KAFKA渠道配置并构建FlinkKafkaProducer并构建一个Map: kafka channelId -> FlinkKafkaProducer 重载INVOKE方法 根据路由规则找到当前流数据对应所有的Ch
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2023-08-23 21:16:03
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业务：首先使用flink从kafka中获取消息，这个消息对应着一个关于直播间的具体信息，当然过来的是一个JSON；之后对数据进行流式处理，存入clickhouse；最后通过kafka将数据更新的情况传递给下游服务。main方法：流式处理直接用main启动，自己就跟那儿跑，但是遇到报错会停止；并行度这块儿可以按需设置；execute方法必须执行，不写运行不了。public static void m
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2024-03-20 14:12:21
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kafka生产者是一个向kafka集群发布记录的客户端。下图为kafka生产者组件图，图中展示了kafka发送消息的主要步骤：发送消息之前，首先创建一个ProducerRecord对象，该对象包含目标主题、指定键和分区以及要发送的内容；在发送ProducerRecord对象前，生产者要把键和值对象序列化成字节数组，才能在网络上传输；然后数据传送到分区器；如果在ProducerRecord对象中指定
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2023-12-26 23:17:29
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每一个partition目录下的文件被平均切割成大小相等（默认一个文件是500兆，可以手动去设置）的数据文件，
每一个数据文件都被称为一个段（segment file），但每个段消息数量不一定相等，这种特性能够使得老的segment可以被快速清除。
默认保留7天的数据。 每个partition下都会有这些每500兆一个每500兆一个（当然在上面的测试中我们将它设置为了1G一个）的se
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2024-03-04 02:27:09
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产生背景：由于工作需要，目前现有查询业务，其他厂商数据库无法支持，高效率的查询响应速度，于是和数据总线对接，实现接入数据，自己进行数据结构化处理。技术选型：SparkStreaming和Kafka和ElasticSearch本人集群：SparkStreaming 版本2.3，Kafka的Scala版本2.11-Kafka版本0.10.0.0 （Kafka_2.11-0.10.0.0.jar）&nb
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2023-09-04 10:24:18
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# 使用深度学习分析Yelp数据集：从数据预处理到模型构建
Yelp是一家著名的商家评论平台，用户可以在上面留下对餐厅、商店等的评价和评分。随着数据的积累和深度学习技术的发展，如何有效地分析Yelp数据集已成为一个热门话题。本文将介绍如何使用深度学习对Yelp数据进行分析，具体包括数据预处理、模型构建以及结果可视化等步骤。
## 1. 数据预处理
在深度学习之前，我们需对数据进行合理的预处理
一、概述1、采用slf4j作为日志API，采用logback作为日志输出工具，用slf4j桥接方式替换掉log4j和commons-logging。2、采用trace（追踪）、debug（调试）、info（信息）、warn（警告）、error（错误）、fatal（致命）共6种日志级别。3、采用dev（开发环境）、test（测试环境）、production（生产环境）等不同的日志配置，根据环境变量自
# MySQL 实现分页写
在处理大量数据时，分页写是一种常见的需求。通过分页写，可以将大批量数据按照指定数量拆分成小批量写入数据库，以提高性能和减少资源消耗。MySQL 提供了一种简单而高效的方法来实现分页写，本文将介绍如何使用 MySQL 实现分页写，并提供代码示例。
## 什么是分页写
分页写是指将大批量数据按照指定数量拆分成小批量写入数据库的操作。通常情况下，一次性写入大量数据可能会
原创
2023-10-01 08:17:51
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一、kafka的存储机制kafka通过topic来分主题存放数据，主题内有分区，分区可以有多个副本，分区的内部还细分为若干个segment。所谓的分区其实就是在kafka对应存储目录下创建的文件夹，文件夹的名字是主题名加上分区编号，编号从0开始。1、segment所谓的segment其实就是在分区对应的文件夹下产生的文件。一个分区会被划分成大小相等的若干segment，这样一方面保证了分区的数据被
Kafka如何保证高性能呢？主要是通过如下几个方面：高效使用磁盘零拷贝批处理压缩PartitionISR高效使用磁盘 Kafka使用了基于日志结构(log-structured)的数据格式，即每个分区日志只能在尾部追加写入(append)，而不允许随机“跳到”某个位置开始写入，故此实现了顺序写入。经过多方论证，顺序写磁盘性能与随机写内存持平或者高于随机写内存。 2、Append Only 因为
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2024-03-04 17:43:27
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kafka与rabbitMQ的区别 kafka是一个快速、可扩展、高吞吐的分布式“发布-订阅”消息系统，它与我之前学习过的rabbitMQ的区别，我总结有以下几点：传统的数据文件拷贝过程如下图所示，大概可以分成四个过程：(1)操作系统将数据从磁盘中加载到内核空间的Read Buffer（页缓存区）中。(2)应用程序将Read
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2024-04-16 14:18:05
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