根据外媒的一项调查报告，以下列出了Java程序员在过去12个月内一直使用的一些工具或框架，或许会对你有意义。 ? 1、MongoDB--最受欢迎的，跨平台的，面向文档的数据库。 ...应用性能高低依赖于数据库性能，MongoDB则是非关系数据库中功能最丰富，最像关系数据库的，随着MongDB 3.4版本发布，其应用场景适用能力得到了进一步拓展。 ? ...虽然Hazelcast没有所谓的‘Master’，但是仍然有一个Leader节点(the oldest member)，这个概念与ZooKeeper中的Leader类似，但是实现原理却完全不同。...EhCache 是一个纯Java的进程内缓存框架，具有快速、精干等特点，是Hibernate中默认的CacheProvider。...Spark 是在 Scala 语言中实现的，它将 Scala 用作其应用程序框架。
Scala和Python都是强大的编程语言，广泛用于各种应用程序。它们有一些相似之处，例如是高级编程语言，但它们也有一些重要的区别。...面向对象编程 Scala是一种纯粹的面向对象的语言，这意味着所有值都是对象，所有操作都对对象执行。这使得 Scala 的 OOP 更加一致和可预测，因为所有值都具有相同的行为和属性。...因此，Scala可用于JVM支持的所有平台，其中包括为Python列出的相同平台.对于Scala JVM，JavaScript或LLVM，这意味着这两种语言都需要不同的工具来运行，但Python和JVM...图书馆 Scala有一套丰富的库和框架，它们建立在JVM之上，比如Akka用于构建并发和分布式系统，Play框架用于Web开发。...此外，由于Scala运行在JVM之上，它可以利用所有的Java库和框架，这在某些用例中可能是一个巨大的优势。
前言碎语 昨天博主写了《windows环境下flink入门demo实例》实现了官方提供的最简单的单词计数功能，今天升级下，将数据源从socket流换成生产级的消息队列kafka来完成一样的单词计数功能...-replication-factor 1 --partitions 1 --topic test 4.查看上一步的主题是否创建成功，成功的话控制台会输出test 执行：kafka-topics.bat...TaskManager可以运行的并行操作员或用户功能实例的数量。...如果此值大于1，则单个TaskManager将获取函数或运算符的多个实例。这样，TaskManager可以使用多个CPU内核，但同时，可用内存在不同的操作员或功能实例之间划分。...文末结语 本文算昨天hello wrod入门程序的升级版，实现了消费kafka中的消息来统计热词的功能。
3.Pulsar有什么特点？ 4.Flink未来如何与Pulsar整合？ Apache Flink和Apache Pulsar的开源数据技术框架可以以不同的方式集成，以提供大规模的弹性数据处理。...Pulsar是一种用于服务器到服务器消息传递的多租户，高性能解决方案，包括多个功能，例如Pulsar实例中对多个集群的本地支持，跨集群的消息的无缝geo-replication，非常低的发布和端到端 -...该框架还使用流作为所有数据的统一视图，而其分层体系结构允许传统的pub-sub消息传递用于流式工作负载和连续数据处理或分段流的使用以及批量和静态工作负载的有界数据流。 ?...现有集成 两个框架之间的集成正在进行中，开发人员已经可以通过多种方式将Pulsar与Flink结合使用。例如，Pulsar可用作Flink DataStream应用程序中的流媒体源和流式接收器。...开发人员可以将Pulsar中的数据提取到Flink作业中，该作业可以计算和处理实时数据，然后将数据作为流式接收器发送回Pulsar主题。
应用性能高低依赖于数据库性能，MongoDB则是非关系数据库中功能较丰富，较像关系数据库的，随着MongDB 3.4版本发布，其应用场景适用能力得到了进 步拓展。 ...虽然Hazelcast没有所谓的‘Master’，但是仍然有 个Leader节点(the oldest member)，这个概念与ZooKeeper中的Leader类似，但是实现原理却完全不同。...Spark 是在 Scala 语言中实现的，它将 Scala 用作其应用程序框架。...生产者(producer)向kafka的主题发布消息，消费者(consumer)向主题注册，并且接收发布到这些主题的消息。...25、mybatis MyBatis 是一款优秀的持久层框架，它支持定制化 SQL、存储过程以及高级映射。MyBatis 避免了几乎所有的 JDBC 代码和手动设置参数以及获取结果集。
永久存储 将数据流安全地存储在分布式、持久、容错的集群中。 高可用性 在可用区域上有效地扩展集群或跨地理区域连接单独的集群。...Kafka 附带了一些这样的客户端，这些客户端由 Kafka 社区提供的 数十个客户端增强：客户端可用于 Java 和 Scala，包括更高级别的 Kafka Streams库，用于 Go、Python...运行以下命令以按正确顺序启动所有服务： 1) 安装Java环境 这里我以Centos yum安装 jdk11为例 查看本机是否自带java rpm -qa|grep java 有则卸载（选做） rpm...-e --nodeps java* 查看yum中jdk版本 yum search jdk 列出java11 yum list |grep java-11 安装必要的（-y表示安装过程中都默认yes...Kafka 中的主题始终是多生产者和多订阅者：一个主题可以有零个、一个或多个向其写入事件的生产者，以及零个、一个或多个订阅这些事件的消费者。
永久存储 将数据流安全地存储在分布式、持久、容错的集群中。 高可用性 在可用区域上有效地扩展集群或跨地理区域连接单独的集群。...Kafka 附带了一些这样的客户端，这些客户端由 Kafka 社区提供的 数十个客户端增强：客户端可用于 Java 和 Scala，包括更高级别的 Kafka Streams库，用于 Go、Python...运行以下命令以按正确顺序启动所有服务： 1) 安装Java环境这里我以Centos yum安装 jdk11为例 查看本机是否自带java rpm -qa|grep java 有则卸载（选做） rpm -...e --nodeps java* 查看yum中jdk版本 yum search jdk 列出java11 yum list |grep java-11 安装必要的（-y表示安装过程中都默认yes） yum...Kafka 中的主题始终是多生产者和多订阅者：一个主题可以有零个、一个或多个向其写入事件的生产者，以及零个、一个或多个订阅这些事件的消费者。
CMAK CMAK（原Kafka Manager） 是雅虎公司于 2015 年开源的一个 Kafka 监控框架。这个框架用 Scala 语言开发而成，主要用于管理和监控 Kafka 集群。...从这张图中，我们可以发现，CMAK 清晰地列出了当前监控的 Kafka 集群的主题数量、Broker 数量等信息。你可以点击顶部菜单栏的各个条目去查看或者设置具体功能。 ?...除了丰富的监控功能之外，Kafka Manager 还提供了很多运维管理操作，比如执行主题的创建、Preferred Leader 选举等。 ?...Control Center 不但能够实时地监控 Kafka 集群，而且还能够帮助你操作和搭建基于 Kafka 的实时流处理应用。更棒的是，Control Center 提供了统一式的主题管理功能。...根据 Kafka Eagle 官网的描述，除了提供常规的监控功能之外，还开放了告警功能（Alert），非常值得一试。
14、小彩蛋：支持中文 15、其它 更好的框架支持 对Docker、Kubernetes更好支持 Maven/Gradle自动导入更加智能 支持Scala 3 拆分Terminal终端会话 运行配置可存储到文件...当然你也可以自己主动下载： 下载JDK的vendor源可以有多种可选（木有官方正统的Oracle哟~）： ---- 3、更好的Java代码检查 在 IntelliJ IDEA 的每个新版本中，都会扩展其静态代码分析功能...这些文件还列出了按类分组的所有根对象、按实例数或大小排序的所有类以及带有字段值查看器的所有类实例。...---- 13、统一的浅色主题 IntelliJ IDEA 2020.1 将新的浅色主题作为其在所有操作系统中统一使用的默认主题。 IntelliJ推荐你使用！...Codegen...等最主流框架均做了些许更好的支持，你使用过程中自会体会到的。
我们不会在这里讨论数据集，但它们被定义为一个分布式数据集合，可以用JVM对象构建，然后使用功能转换进行操作。 它们仅在Scala和Java中可用（因为它们是键入的）。...DataFrame可以由各种来源构建而成，例如：结构化数据文件，Hive中的表，外部数据库或现有的RDD。 ? 简而言之，Dataframes API是Spark创建者在框架中轻松处理数据的方式。...这里有几种可以使用Apache Spark进行深度学习的方法，我在此列出它们： 1、 Elephas:基于Keras和PySpark的分布式深度学习框架 https://github.com/maxpumperla...4、 它是用Python编写的，因此它将与所有着名的库集成在一起，现在它使用TensorFlow和Keras这两个主要的库来做DL 在下一篇文章中，我将全面关注DL pipelines库以及如何从头开始使用它...您将看到的一件事情就是在简单的Pipeline上进行Transfer Learning，如何使用预先训练好的模型来处理“少量”数据，并能够预测事情，以及如何通过使您创建的深度学习模型可用于SQL等等，从而为您公司中的每个人提供支持
Kafka简介： 1.Apache Kafka是一个开源消息系统，由scala写成。是由Apache软件基金会开发的一个开源消息系统项目。 2....该项目的目标是为处理实时数据提供一个统一、高通量、低等待的平台。 3. Kafka是一个分布式消息队列：生产者、消费者的功能。...这个模型的特点是发送到队列的消息被一个且只有一个接收者接收处理，即使有多个消息监听者也是如此。 2.发布/订阅模式（一对多，数据生产后，推送给所有订阅者） 发布订阅模型则是一个基于推送的消息传送模型。...发布订阅模型可以有多种不同的订阅者，临时订阅者只在主动监听主题时才接收消息，而持久订阅者则监听主题的所有消息，即时当前订阅者不可用，处于离线状态。...3.消息队列最容易理解的方式就是生产者消费者模式，使两个应用解耦。mq等框架就是对这的具体实现。 rpc中主要有两点，一是消息的传输格式(文本或二进制)，二是消息传输方式(http或tcp)。
确定这个项目的问题领域，确定这个项目的基础设施，在往上，确定项目的框架，选择最适合用来处理当前数据的所有内容。这个时候唯一摆在你面前的难题就是，这个项目到底该使用哪种语言。...因而，如果你有一个需要NLP处理的项目，就会面临数量多得让人眼花缭乱的选择，包括经典的NTLK、使用GenSim的主题建模，或者超快、准确的spaCy。...这一直是Python的杀手级功能之一，不过这年头，这个概念证明大有用途，以至于出现在了奉行读取-读取-输出-循环(REPL)概念的几乎所有语言上，包括Scala和R。...Python往往在大数据处理框架中得到支持，但与此同时，它往往又不是“一等公民”。...比如说，Spark中的新功能几乎总是出现在Scala/Java绑定的首位，可能需要用PySpark编写面向那些更新版的几个次要版本(对Spark Streaming/MLLib方面的开发工具而言尤为如此
上面的框架都是需要通过编程来进行数据分析，那么如果你不是一个后台工程师，是不是就不能进行数据的分析了？当然不是，大数据是一个非常完善的生态圈，有需求就有解决方案。...目前大多数框架要求 Java 版本至少是 1.8，这是由于 Java 1.8 提供了函数式编程，使得可以用更精简的代码来实现之前同样的功能，比如你调用 Spark API，使用 1.8 可能比 1.7...Scala Scala 是一门综合了面向对象和函数式编程概念的静态类型的编程语言，它运行在 Java 虚拟机上，可以与所有的 Java 类库无缝协作，著名的 Kafka 就是采用 Scala 语言进行开发的...Manager 上面列出的都是比较主流的大数据框架，社区都很活跃，学习资源也比较丰富。...VirtualBox 是一款开源、免费的虚拟机管理软件，虽然是轻量级软件，但功能很丰富，基本能够满足日常的使用需求； MobaXterm：大数据的框架通常都部署在服务器上，这里推荐使用 MobaXterm
IntelliJ IDEA 2023.2 可以准确猜测方法在堆栈跟踪报告中的位置，即使行号不可用或已发散。...IntelliJ IDEA 2023.2 增强了 ScalaDoc 快速文档渲染，根据所选主题突出显示注释、关键字和文字，将扩展特征和类的列表拆分为多行，并支持 Scala 3 关键字。...我们扩展了自动测试功能的功能，使其与Maven，Gradle和JPS构建系统完全兼容。 版本控制系统 IntelliJ IDEA 2023.2 引入了一个选项，用于有选择地从代码块提交特定行。...框架和技术 为支持使用框架和技术而引入的以下功能和更新仅在 IntelliJ IDEA 终极版 2023.2 中可用。...这意味着IntelliJ IDEA有六个新插件可用： Kafka ， ，Spark ， Flink ，Remote File Systems , Big Data File Viewer 和 Zeppelin
为了指定数据源，执行环境有几种使用各种方法从文件中读取的方法：您可以逐行阅读它们，如CSV文件，或使用完全自定义的数据输入格式。...本节列出了如何指定它们的不同方法。...这些功能可用于参数化功能（参见传递函数），创建和完成本地状态，访问广播变量(请参阅广播变量)以及访问运行时信息（如累加器和计数器）以及有关。...7，Special Types 您可以使用特殊类型，包括Scala的Either，Option和Try。Java API有Either的自定义实现。...因此，您可以在job的不同操作算子中使用相同的累加器。Flink将内部合并所有具有相同名称的累加器。 关于累加器和迭代的注释：目前，累积器的结果仅在总体作业结束后才可用。
有几种后端框架，本文将讨论目前使用的顶级后端框架。 该列表包括基于编程语言和技术堆栈的最佳后端框架。这意味着您不需要学习所有这些，而是选择与您选择的编程语言和技术堆栈相匹配的一种。...2022年10个最佳Web开发后端框架 在不浪费任何时间的情况下，这里列出了程序员可以为web开发学习的10个最佳后端框架。...最佳PHP后端框架 9.Python开发人员的Flask框架 Flask是另一个可用于后端开发的python框架。它被认为是一个微框架，因为它省略了特定工具和库的使用。...这是一门在线学习Scala的好课程，是Play框架所必需的，已经有超过3万名学生加入了这门课程。 用于web开发的最佳Scala后端框架 这就是程序员在2022年能学到的最好的后端框架。...所有这些框架在后端社区都非常流行，在就业市场上对它们有巨大的需求。 大多数框架都是用流行的编程语言编写的，比如Java、Python和JavaScript。
下载JDK的vendor源可以有多种可选（木有官方正统的Oracle哟~）： ? ---- 3、更好的Java代码检查 在 IntelliJ IDEA 的每个新版本中，都会扩展其静态代码分析功能。...这些文件还列出了按类分组的所有根对象、按实例数或大小排序的所有类以及带有字段值查看器的所有类实例。...---- 13、统一的浅色主题 IntelliJ IDEA 2020.1 将新的浅色主题作为其在所有操作系统中统一使用的默认主题。 IntelliJ推荐你使用！...Codegen...等最主流框架均做了些许更好的支持，你使用过程中自会体会到的。...---- Maven/Gradle自动导入更加智能 使用中会体会到 ---- 支持Scala 3 说明：初步支持，随着Scala 3的发展也会逐渐提供更多支持 ---- 拆分Terminal终端会话 这个小功能也非常好用
对于脚本语言，我的选择是Python，尽管你也可用Perl或Groovy代替。但在扩展支持方面来看，Python的表现无疑是最棒的。有很多Python模块可供选择，帮你能分分种搞定各种任务。...近段时间，许多大型组织也转向使用基于Python的框架了。 Python也越来越多地用于像机器学习、人工智能、数据科学这样的新一代技术中。...有了Node.js这样的库，和Angular、React这样的框架，你可以在服务端做用户界面的开发。 JavaScript的巨大成功，有一部分要归功于jQuery。...有了此语言的知识，可以帮助我们决定哪些功能应该在服务端实现，哪些该在客户端实现。比如，许多服务端的校验逻辑，就被我们迁移到了客户端。 ? 4....它是在你的编程职业生涯能给与你最大帮助的技能。 以上所有清单的内容，列出了每个软件工程师都该学习的5种编程语言。你们中有些人可能已经发现了，这是Java开发者应该学习的5个编程语言。也正是如此。
也就是通常我们所说的高可靠和稳定性，通常框架里面都带有不同层次的消息保证机制，一般来说有三种就是： at most once 最多一次 at least once 最少一次 exactly once...7*24高可用。...其原理如下： 首次启动，先从zk中找是否有上次存储的偏移量，如果没有就从最新的消费，然后保存偏移量至zk中 如果从zk中找到了偏移量，那么就从指定的偏移量处开始消费处理，每个批处理处理完毕后，都会更新新的...offset到zk中， 这样以来无论是程序故障，还是宕机，再次启动后都会从上次的消费的偏移量处继续开始消费，而且程序的升级或功能改动新版本的发布都能正常运行 并做到了消息不丢。...或者设计存储的时候，有复合主键，把偏移量提前，就算重复消费，但主键一样，最终只会有一条数据落地，这个要分场景和具体业务结合使用了。 回到主题，自己维护kafka的offset状态，如何做？
术语 Record(消息)：Kafka处理的主要对象。 Topic(主题)：主题是承载消息的逻辑容器，在实际使用中多用来区分具体的业务。...Kafka中的Topics总是多订阅者模式，一个topic可以拥有一个或者多个消费者来订阅它的数据。 Partition(分区)：一个有序不变的消息序列。每个Topic下可以有多个分区。...每一个Topic，下面可以有多个分区(Partition)日志文件。Partition是一个有序的message序列，这些message按顺序添加到一个叫做commitlog的文件中。...repica的写数据都是成功的），如果这个数目没有达到，producer发送消息会产生异常 delete.topic.enable false 是否运行删除主题 创建主题 #创建分区数是1，副本数是1...不管这个几点是不是”leader“，甚至这个节点挂了，也会列出。 isr是replicas的一个子集，它只列出当前还存活着的，并且已同步备份了该partition的节点。
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