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kafka
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kafka storm 语言介绍
说明: Kafka是个什么东西?消息队列的特点??? •消息列队的特点: •生产者消费者模式 •先进先出(FIFO)顺序保证 •可靠性保证 –自己不丢数据 –消费者不丢数据:“至少一次,严格一次” •至少一次就是可能会有两次,会重 •严格一次机制就会负责一点
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saifeng
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544kb
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算法与数据结构
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Data Fusion of Radar and Stereo Vision
说明: 介绍雷达和视觉融合的目标跟踪资料,很全面。Thesis presented in partial fulfilment of the requirements for the degree of Master of Engineering (Electronic) in the Faculty of Engineering at Stellenbosch University
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weixin_39631255
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7mb
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Hadoop
]
工业互联网与大数据技术
说明: 关于工业互联网与大数据技术,建设集团式企业智能管控平台的课件
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iammaxwang
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12mb
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Hbase
]
hbase-1.2.0-bin.tar.gz
说明: hbase-1.2.0-bin.tar.gz
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ws00739818
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103mb
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kafka
]
Kafka0.8.2.1删除topic逻辑.docx
说明: 命令: bin/kafka-topics.sh --zookeeper zk_host:port/chroot --delete --topic my_topic_name 这条命令其实就是在zookeeper(假设你的chroot就是/)的/admin/delete_topics下创建一个临时节点,名字就是topic名称,比如如果执行命令: bin/kafka-topics.sh --zookeeper zk_host:port/chroot --delete --topic test-to
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u011612291
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Hive
]
hive原理1介绍
说明: hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并 提供完整的sql查询功能。 Hive中包含以下数据模型:Table内部表,External Table外部表,Partition分区,Bucket桶。Hive默认可以直接加载文本文件,还支持sequence file 、RCFile。
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u011612291
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Hadoop
]
HDFS原理介绍
说明: 保存多个副本,且提供容错机制,副本丢失或宕机自动恢复。默认存3份。 2. 运行在廉价的机器上。 3. 适合大数据的处理。HDFS默认会将文件分割成block,64M为1个block。 然后将block按键值对存储在HDFS上,并将键值对的映射存到内存中。如果小文件太多,那内存的负担会很重。 (笔记:HDFS不适合小文件存储:小文件多,造成内存负担。)
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u011612291
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584kb
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spark
]
spark性能调节与优化
说明: 鉴于 Spark 基于内存计算这一天性,以下集群资源可能会造成 Spark 程序的瓶颈:CPU,带宽和内存。 通常情况下,如果内存足够的情况下,瓶颈只可能出现在网络带宽方面;但有时,你也需要做一些例如序列化优化来降低内存使用率。这份指导主要集中于两方面:数据序列化,这是充分提升网络表现和降低内存消耗、内存优化的关键;我们也会简要阐述一些小技巧。
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lb812913059
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算法与数据结构
]
设计数据密集型应用
说明: 作者: Martin Kleppmann 原书名称:《Designing Data-Intensive Application》 译者:冯若航 (fengruohangoutlook.com ) Gitbook地址:ddia-cn(需要科学上网) 建议使用Typora或Gitbook以获取最佳阅读体验。
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weixin_39472159
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15mb
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spark
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spark性能调优
说明: 1.spark-config-and-tuning 2.spark-graphx-source-analysis 3.spark-ml-source-analysis 4.spark-programming-guide-zh-cn
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lb812913059
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flink
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Flink高可用集群部署
说明: 系统版本:centos 7.2 java版本: jdk 1.8.0_161 zookeeper版本: zookeeper-3.4.9 hadoop版本: Hadoop-2.8.3.tar.gz flink版本: flink-1.4.0
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lb812913059
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flink
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Flink学习资料
说明: 附件:Flink-on-yarn部署指南 0、Flink基本原理与生产实践 1、Flink基本概念与部署 2、DataStreamAPI介绍与实战 3、Window与Time 4、Connector 5、Flink状态管理与恢复 6、Metrics与监控 7、Flink应用案例介绍 8、Druid基本概念以及架构设计 9、Druid数据存储与写入 10、Druid实践介绍
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lb812913059
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