详解Kafka: 大数据开发最火的核心技术

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详解Kafka: 大数据开发最火的核心技术架构师技术联盟 2019-06-10 09:23:51 本文共3268个字,预计阅读需要9分钟. 广告大数据时代来临,如果你还不知道Kafka那你就真的out了(快速掌握Kafka请参考文章:如何全方位掌握Kafka核心技术)!据统计,有三分之一的世界财富500强企业正在使用Kafka,包括所有TOP10旅游公司,7家TOP10银行,8家TOP10保险公司,9家TOP10电信公司等等. LinkedIn.Microsoft和Netflix每天都用…

【转】详解Kafka生产者Producer配置

粘贴一下这个配置,与我自己的程序做对比,看看能不能完善我的异步带代码: ----------------------------------------- 详解Kafka生产者Producer配置 2016-04-26 14:57:50 标签:消息队列 Kafka Producer 原创作品,允许转载,转载时请务必以超链接形式标明文章原始出处 .作者信息和本声明.否则将追究法律责任.http://favccxx.blog.51cto.com/2890523/1767882 基本配置…

详解vue的数据binding原理

自从angular火了以后,各种mv*框架喷涌而出,angular虽然比较火,但是他的坑还是蛮多的,还有许多性能问题被人们吐槽.比如坑爹的脏检查机制,数据binding是受人喜爱的,脏检查就有点…性能低下了.有时候改了一个地方,脏循环要循环多次来保证数据是不是真的变了和是否停止变化了.这样性能就很低了.于是人们开始钻研新的双向数据binding的方法.尤大的vue binding就是本人蛮喜欢的一种实现方式,本文跟随尤大的一个例子来详解vue的数据binding的原理. 数据binding,一般…

大数据开发实战：MapReduce内部原理实践

下面结合具体的例子详述MapReduce的工作原理和过程. 以统计一个大文件中各个单词的出现次数为例来讲述,假设本文用到输入文件有以下两个: 文件1: big data offline data online data offline online data 文件2 hello data hello online hello offline 目标是统计这两个文件中各个单词的出现次数,很容易用肉眼算出各个词出现的次数: big:1 data:5 offline:3 online:3 hello:3…

大数据开发-Spark-拷问灵魂的5个问题

1.Spark计算依赖内存,如果目前只有10g内存,但是需要将500G的文件排序并输出,需要如何操作? ①.把磁盘上的500G数据分割为100块(chunks),每份5GB.(注意,要留一些系统空间!) ②.顺序将每份5GB数据读入内存,使用quick sort算法排序. ③.把排序好的数据(也是5GB)存放回磁盘. ④.循环100次,现在,所有的100个块都已经各自排序了.(剩下的工作就是如何把它们合并排序!) ⑤.从100个块中分别读取5G/100=0.05 G入内存(100input bu…

大数据开发-从cogroup的实现来看join是宽依赖还是窄依赖

前面一篇文章提到大数据开发-Spark Join原理详解,本文从源码角度来看cogroup 的join实现 1.分析下面的代码 import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object JoinDemo { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setAppName(this.get…