尚硅谷大数据技术之kafka.pdf
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尚硅谷大数据技术之Kafka
(作者：大海哥)
官网：
版本：V1.0
一Kafka概述
1.1Kafka是什么
在流式计算
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(作者：尚硅谷大数据研发部)
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第1章SparkStreaming概述
1.1SparkStreaming是什么
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创建Spring的配置文件:applicationContext.xml:组件扫描、连接池(数据源)事务
创建Springmvc的配置文件:springmvc.xml:组件扫描、视图解析器mvc:...
2.3MyBatis
创建MyBatis的全局配置文件
编写实体类Mapper接口Mapper映射文件
2.4Spring+MyBatis
MyBatis的SqlSession的创建.
MyBatis的
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大数据技术Kafka ElasticSearch Spark等知识点测试试卷.docx
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大数据技术KafkaElasticSearchSpark等知识点测试试卷
1.Redis中相对于AOF持久化，对RDB持久化描述正确的是?
A、会丢失最后一次持久化以后的数据
B、内存占用过多，持久化文件尺寸较大
C、占用较多的磁盘IO开支
D、恢复数据相对较慢，写入数据相对较快
【正确答案】：A
解析：
RDB持久化是轻量级，内存、磁盘占用少，恢复数据更快
2.StructuredStreaming中持续地查询最新计算结果至写出。这个过程叫做什么?
A、continousstring
B、con
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大数据教程-Kafka的安装与配置.pdf
公司地址：北京市丰台区丰台南路永乐文化产业园6 号楼
（9 号线丰台南路路地铁站东北侧300 米）
联系电话：010
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[root@bosenrui ~]# mkdir /usr/local/azkaban
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尚硅谷大数据技术之spark机器学习kmeans聚类.pdf
Contents
01聚类的定义
02Kmeans的过程
03相似度计算方法
04K的初始位置
05KMeans的优劣
聚类的定义与思想
聚类属于无监督学习，就是对大量未知标注的数据集，按数据的内在相似性将数
据集划分为多个类别，使类别内的数据相似度较大而类别间的数据相似度较小
给定一个有N个对象的数据集，
划分聚类技术将构造数据的k个划
分，每一个划分代表一个簇，k≤n。
也就是说，聚类将数据划分为k个
簇，而且这k个划分满足下列条件：
每一个簇
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尚硅谷大数据技术之spark机器学习kmeans聚类.pptx
机器学习-KMeans聚类讲师：武玉飞
0102030405聚类的定义Kmeans的过程相似度计算方法K的初始位置KMeans的优劣目录Contents
聚类的定义与思想聚类属于无监督学习，就是对大量未知标注的数据集，按数据的内在相似性将数据集划分为多个类别，使类别内的数据相似度较大而类别间的数据相似度较小基本思想：对于给定的k，算法首先给出一个初始的划分方法，以后通过反复迭代的方法改变划分，使得每一次改进之后的划分方案都较前一次更好。给定一个有N个对象的数据集，划分聚类技术将构造数据的k个划分，每一个划分代表一个簇，k≤n。也就是说，聚类将数据划分为k个簇，而且这k个划分满足下列条件：每一个
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大数据降本利器：AutoMQ 基于云原生重新设计的 Kafka-2024年全球软件研发技术大会.pdf
随着信息革命的飞速发展，软件已深入人类生活的方方面面，深刻而彻底地改造了人类世界。秉承“全球专家、卓越智慧”的宗旨，我们特邀50+全球软件领域的技术领袖以及一线实战专家，融合主题演讲、互动研讨、案例分享、高端培训等多种形式，共同探讨软件领域的前沿发展、最佳实践和创新应用，共同打造大师智慧+实践干货的技术盛宴。
随着信息革命的飞速发展，软件已深入人类生活的方方面面，深刻而彻底地改造了人类世界。秉承“全球专家、卓越智慧”的宗旨，我们特邀50+全球软件领域的技术领袖以及一线实战专家，融合主题演讲、互动研讨、案例分享、高端培训等多种形式，共同探讨软件领域的前沿发展、最佳实践和创新应用，共同打造大师智慧
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大数据实时流处理技术实战——基于Flink+Kafka技术.pdf-王璐烽，刘均 -2023年版-人民邮电出版社
本书以项目实践作为主线，结合必需的理论知识，以任务的形式设计内容，每个任务都包含任务描述及任务实施的步骤，读者按照实施步骤进行操作就可以完成相应的学习任务，从而不断提升项目实践能力。本书主要内容涉及流式数据的基础知识、Flink的简介及发展历史、Flink的系统架构及FlinkAPI介绍、Flink的集群部署模式、Flink流式API的基本应用、Flink时间和窗口API的应用、Flink高级应用、FlinkTable和SQL的应用、FlinkCEP的应用、Kafka集群的安装和常用操作，以及Flink、Flume和Kafka的集成方式。本书适合需要使用Flink进行大数据处理
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《流式架构：Kafka与MapR Streams数据流处理》.pdf
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1、输入的数据来自可靠的数据源和可靠的接收器；
2、应用程序的metadata被application的drive
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第9章分布式消息队列Kafka
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Kafka概述初识KafkaApacheKafka是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、分区的、多副本的、多订阅者，基于zookeeper协调的分布式日志系统（也可以当做MQ系统），常见可以用于web/nginx日志、访问日志，消息服务等。ApacheKafka是一个分布式发布-订阅消息系统和一个强大的队列，可以处理大量的数据，并使您能够将消息从一个端点传递到另一个端点。?Kafka适合离线和在线消息消费。?Kafka消息保留在磁盘上，并在群集内复制以防止数据丢失。?Kaf
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Kafka知识要点与大数据处理业务相关测试试卷.docx
Kafka知识要点与大数据处理业务相关测试试卷
1.Kafka必须依赖Zookeeper才能正常运行。*
对
错(正确答案)
2.一个Kafka消费者只能消费一个主题的消息。*
对
错(正确答案)
3.Kafka中的消息一旦被消费，就会从磁盘上删除。*
对
错(正确答案)
4.增加Kafka分区数量一定能提高系统的吞吐量。*
对
错(正确答案)
5.Kafka生产者发送消息时，acks设置为-1与all效果相同。*
对(正确答案)
错
6.Kafka消费者组内的消费者可以消费同一个分区的消息。*
对
错(正确答案)
7.Kaf
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北风网大数据实战培训课程环境搭建kafka.pdf
安装scala2.11.4
1、将课程提供的scala-2.11.4.tgz使用WinSCP拷贝到sparkproject1的/usr/local
下。
2、对scala-2.11.4.tgz进行解压缩：tar-zxvfscala-2.11.4.tgz。
3、对scala进行重命名：mvscala-2.11.4scala
4、配置scala相关的环境变量
vi~/.bashrc
exportSCALA_HOME=/usr/local/scala
exportPATH=$SCALA_HOME/bin
source~/.bashrc
5、查看scala是否安装成功：scala-version
6、