大数据-103 Spark Streaming Kafka Offset管理详解 Scala自定义Offset Spark Streaming Kafka Offset管理详解:Scala自定义Offset在大数据处理中,Kafka和Spark Streaming是两项非常重要的技术。Kafka作为高吞吐量的消息队列,广泛应用于实时数据传输,而Spark Streaming则用于实时数据处理。在他们的组合使 后端 2024年10月01日 0 点赞 0 评论 7 浏览
Spring Boot集成Kafka:最佳实践与详细指南 Spring Boot集成Kafka:最佳实践与详细指南Kafka是一种高吞吐量的分布式消息队列,Spring Boot使得Kafka的集成变得更加简单。本篇文章将详细介绍如何在Spring Boot中集成Kafka,并分享一些最佳实践和代码示例。1. 环境准备在开始之前,确保您已经安装了Ap 后端 2024年10月02日 0 点赞 0 评论 12 浏览
Spring Boot 集成 Kafka Spring Boot 集成 Kafka 教程Apache Kafka 是一个分布式流处理平台,用于构建实时数据管道和流处理应用。而 Spring Boot 是一种简化 Spring 应用的开发框架,它能够帮助我们快速构建独立的、生产级别的 Spring 应用程序。将 Kafka 与 Spring 后端 2024年10月03日 0 点赞 0 评论 4 浏览
大数据-107 Flink 基本概述 适用场景 框架特点 核心组成 生态发展 处理模型 组件架构 大数据:Flink 基本概述概述Apache Flink 是一个开源的流处理框架,能够处理大规模的数据流。它最初由德国柏林工业大学开发,并于2014年成为Apache顶级项目。Flink 最主要的特点是提供了低延迟、高吞吐量的实时数据处理能力,同时也支持批量数据处理。其设计理念是优雅地处理复杂的 后端 2024年10月04日 0 点赞 0 评论 3 浏览