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SQL、 MySQL、 Python、数据库、 Hive、 Hadoop、 Spark、 Kafka、 Hudi、 Iceberg、 Delta、 Lake、
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              M a c 私 塾 一 个 专 注 于 大 数 据 技 术 架 构 与 应 用 分 享 的 技 术 博 客 M a c 私 塾 一 个 专 注 于 大 数 据 技 术 架 构 与 应 用 分 享 的 技 术 博 客 首 页 S c a l a K a f k a S p a r k H a d o o p P y t h o n K e t t l e       如 何 使 用 数 据 库 锁 机 制 解 决 资 源 争 用 问 题 有 了 这 1 0 款 工 具 ， 效 率 瞬 间 提 高 1 0 倍 ！   最 新 文 章 显 示 文 字 显 示 文 字 显 示 文 字 显 示 文 字 置 顶 几 种 常 见 的 K a f k a 集 群 监 控 工 具 A p a c h e K a f k a 是 目 前 比 较 流 行 的 分 布 式 消 息 系 统 之 一 ， 其 设 计 理 念 就 是 要 保 持 高 可 用 性 和 可 扩 展 性 。 
 为 了 保 证 K a f k a 集 群 的 稳 定 性 和 性 能 ， 需 要 监 控 各 个 组 件 的 运 行 状 态 、 异 常 情 况 和 负 载 状 况 。 
 下 面 介 绍 几 种 常 见 的 K a f k a 集 群 监 控 工 具 。 
 . . . 2 0 2 3 0 4 1 6  K a f k a 阅 读 ( 3 7 7 2 ) 置 顶 如 何 使 用 数 据 库 锁 机 制 解 决 资 源 争 用 问 题   D R O P F U N C T I O N I F E X I S T S m y f 1 ; C R E A T E F U N C T I O N m y f 1 ( ) R E T U R N S I N T B E G I N D E C L A R E p I N T D E F A U L T 0 ; D E C L A R E c I N T D E F . . . 2 0 2 0 0 2 2 1  M y S Q L 阅 读 ( 3 8 3 6 ) H i v e 连 接 H D F S 端 口 错 误 解 决 方 法 在 使 用 H i v e 时 ， 有 时 会 遇 到 连 接 H a d o o p 分 布 式 文 件 系 统 （ H D F S ） 的 端 口 错 误 。 
 这 种 错 误 可 能 会 导 致 H i v e 无 法 正 常 连 接 到 H D F S ， 从 而 无 法 读 取 或 写 入 数 据 。 
 在 本 文 中 ， 将 介 绍 如 何 解 决 这 种 连 接 H D F S 端 口 错 误 的 问 题 。 
 首 先 ， 需 要 了 解 一 下 H a d o . . . 2 0 2 4 0 4 0 6  H a d o o p 阅 读 ( 1 7 9 2 ) S p a r k S t r e a m i n g 消 费 K a f k a D i r e c t 方 式 数 据 零 丢 失 实 现 S p a r k S t r e a m i n g 消 费 K a f k a D i r e c t 方 式 数 据 零 丢 失 实 现 近 年 来 ， 随 着 大 数 据 技 术 的 迅 猛 发 展 ， 越 来 越 多 的 企 业 开 始 重 视 数 据 处 理 。 
 而 S p a r k S t r e a m i n g 作 为 一 款 高 效 的 流 处 理 框 架 ， 在 数 据 处 理 领 域 中 扮 演 着 至 关 重 要 的 角 色 。 
 . . . 2 0 2 4 0 4 0 6  S p a r k 阅 读 ( 8 6 6 ) K a f k a 分 区 分 配 策 略 ( P a r t i t i o n A s s i g n m e n t S t r a t e g y ) K a f k a 是 一 个 高 吞 吐 量 、 分 布 式 的 消 息 系 统 。 
 在 K a f k a 中 ， 每 个 主 题 ( t o p i c ) 可 以 被 划 分 为 多 个 分 区 ( p a r t i t i o n ) ， 每 个 分 区 可 以 被 复 制 ( r e p l i c a ) 到 不 同 的 b r o k e r 节 点 上 ， 以 提 高 可 靠 性 。 
 K a f k a 分 区 分 配 策 略 ( P a r t i . . . 2 0 2 4 0 4 0 6  K a f k a 阅 读 ( 1 1 0 5 ) S u b m a r i n e 是 A p a c h e H a d o o p 中 的 深 度 学 习 框 架 ， 可 以 让 开 发 者 在 大 数 据 平 台 上 进 行 机 器 学 习 或 深 度 学 习 的 训 练 、 推 理 等 任 务 。 
 它 是 H a d o o p 社 区 最 新 推 出 的 项 目 ， 旨 在 解 决 深 度 学 习 任 务 在 大 数 据 平 台 中 的 难 点 ， 比 如 资 源 管 理 、 数 据 共 享 等 问 题 。 
 . . . 2 0 2 4 0 4 0 5  H a d o o p 阅 读 ( 1 2 0 5 ) 注 ： 以 下 为 1 2 3 智 能 机 器 人 回 答 ， 仅 供 参 考 ， 禁 止 抄 袭 。 
 S p a r k 机 器 学 习 之 推 荐 引 擎 在 众 多 机 器 学 习 算 法 中 ， 推 荐 引 擎 是 一 个 重 要 的 应 用 场 景 。 
 推 荐 引 擎 可 以 预 测 用 户 对 商 品 或 服 务 的 偏 好 ， 并 向 用 户 推 荐 他 们 可 能 感 兴 趣 的 物 品 ， 这 对 于 电 子 商 务 和 在 线 媒 体 等 领 域 . . . 2 0 2 4 0 4 0 5  S p a r k 阅 读 ( 1 4 2 2 ) K a f k a 集 群 扩 展 以 及 重 新 分 布 分 区 K a f k a 是 一 个 分 布 式 的 消 息 队 列 系 统 ， 能 够 处 理 多 分 区 分 布 式 架 构 的 需 求 ， 但 是 随 着 业 务 的 增 长 ， K a f k a 集 群 也 需 要 不 断 的 扩 展 。 
 本 文 将 介 绍 K a f k a 集 群 扩 展 以 及 重 新 分 布 分 区 的 操 作 。 
 首 先 ， 对 于 新 增 B r o k e r 节 点 的 扩 展 ， 通 常 需 要 进 行 以 下 操 作 ： 添 . . . 2 0 2 4 0 4 0 5  K a f k a 阅 读 ( 1 2 8 4 ) H a d o o p 安 全 模 式 详 解 及 配 置 H a d o o p 是 一 个 开 源 的 分 布 式 计 算 系 统 ， 它 可 以 运 行 在 大 规 模 集 群 上 ， 具 有 高 可 靠 性 、 高 容 错 性 和 高 扩 展 性 等 特 点 。 
 但 是 ， 在 生 产 环 境 下 使 用 H a d o o p 时 ， 我 们 需 要 考 虑 数 据 的 安 全 性 问 题 。 
 为 了 保 障 数 据 的 安 全 性 ， H a d o o p 提 供 了 安 全 模 式 ， 本 文 将 详 细 介 绍 H . . . 2 0 2 4 0 4 0 4  H a d o o p 阅 读 ( 1 9 3 7 ) S p a r k A c c u m u l a t o r s I n t r o d u c t i o n S p a r k i s a p o w e r f u l d i s t r i b u t e d c o m p u t i n g f r a m e w o r k f o r p r o c e s s i n g b i g d a t a . O n e o f i t s k e y s t r e n g t h s i s i t . . . 2 0 2 4 0 4 0 4  S p a r k 阅 读 ( 1 8 0 6 ) 1 2 3 4 . . . 下 一 页 共 2 5 页 热 门 标 签 O r a c l e ( 4 ) M y S Q L ( 2 ) 效 率 工 具 ( 2 ) K a f k a ( 2 ) c o n n e c t ( 1 ) 关 键 词 提 取 ( 1 ) 分 词 ( 1 ) J e n k i n s ( 1 ) t e r a d a t a ( 1 ) 字 符 集 ( 1 ) 乱 码 ( 1 ) 解 锁 ( 1 ) 数 据 字 典 ( 1 ) i m p ( 1 ) e x p ( 1 ) K e t t l e ( 1 ) E T L ( 1 ) 注 释 ( 1 ) 时 间 函 数 ( 1 ) s t r f t i m e ( 1 ) l o c a l t i m e ( 1 ) 使 用 指 南 ( 1 ) S Q L ( 1 ) © 2 0 1 0 2 0 2 5   M a c 私 塾   网 站 地 图 本 站 由 D U X 主 题 提 供 支 持     粤 I C P 备 2 0 2 2 1 0 9 0 1 1 号  微 信 公 众 号  回 顶 部

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