發(fā)簡信
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深度剖析：Kafka 請求是如何處理? 看完這篇文章徹底懂了！
今天我們來深度剖析下「Kafka Broker 端網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和請求處理流程」是如何設(shè)計(jì)的? 相信使用過 Kafka 的朋友都知道其吞吐量可以高達(dá)百萬域那，但很少人理解其中的設(shè)計(jì)原...
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flink 系列文章 http://www.54tianzhisheng.cn/tags/Flink/
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Coder
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Flink 使用之重啟策略
Flink 使用介紹相關(guān)文檔目錄 Flink 使用介紹相關(guān)文檔目錄[http://www.reibang.com/p/74f1990d047c] Flink作業(yè)重啟策略 實(shí)...
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隨意翻譯了一些Flink的文檔，很多都不太準(zhǔn)確柿究，僅作為參考邮旷，可以省去自己Google翻譯和百度翻譯的時(shí)間
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西電 北大 SelectDB<br>Apache Doris PMC Member<br>
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上面定義好的，這個(gè)是什么都可以啡专，自己定義的變量名
DataX 動(dòng)態(tài)傳參
在實(shí)際應(yīng)用當(dāng)中险毁，往往會(huì)需要?jiǎng)討B(tài)傳入分區(qū)字段，那么在json文件中，可以選擇${參數(shù)值}來進(jìn)行傳參 相應(yīng)的在執(zhí)行命令上 使用-p “ -D參數(shù)值” 進(jìn)行傳參
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Java bug搬運(yùn)工，小數(shù)據(jù)攻城獅^O^
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“布隆過濾器雖然香跷跪，但是它不能做到100%精確” 大佬馋嗜，這句話是不是有問題，你這個(gè)方法吵瞻，可以確定一定不存在呀葛菇，應(yīng)該是十分精確的呀if (!subOrderFilter.mightContain(subOrderId)) {
subOrderFilter.put(subOrderId);
out.collect(value.f2);
}談?wù)勅N海量數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)去重方案（w/ Flink）
Prologue 數(shù)據(jù)去重（data deduplication）是我們大數(shù)據(jù)攻城獅司空見慣的問題了。除了統(tǒng)計(jì)UV等傳統(tǒng)用法之外橡羞，去重的意義更在于消除不可靠數(shù)據(jù)源產(chǎn)生的臟數(shù)據(jù)...
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Hi吗冤，很高興在@IT·互聯(lián)網(wǎng)專題遇見你又厉。 收錄范圍：收錄IT&互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)觀察與思考，數(shù)碼產(chǎn)品極客體驗(yàn)分析等類型文章 投稿須知：http://www.reibang.com/p/4edc76104c27 專題主編：@若錦 http://www.reibang.com/u/e4c63b354a77 官方社群：可聯(lián)系添加 @若錦 加入專題官方社群交流椎瘟、學(xué)習(xí)覆致，添加時(shí)備注簡書ID。
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闡述Flink核心原理严蓖、常見的生產(chǎn)問題薄嫡。
