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介绍了离线场景下安装docker portainer flink kafka openjdk maven等，以配置flink程序的离线开发测试环境的过程，以及简单的Flink Kafka框架。
【摘要】本期教程教你用Coze工作流搭建全自动抖音情报监控系统，实现对标账号数据自动采集并写入飞书。工作流包含5个核心步骤：1）输入抖音账号链接和名称；2）通过第三方插件获取主页信息；3）循环遍历视频列表；4）AI自动拆解视频文案和互动数据；5）智能判断后写入飞书多维表格。教程详细解析了每个节点的配置方法，包括文本处理、数据整理等关键环节，并提供独家提示词模板。通过该方案，运营者可快速获取头部账号
摘要：配置变更韧性和滚动更新是保障系统稳定性的关键技术。滚动更新通过分批替换实例实现零停机部署，但配置变更可能引发兼容性问题和静默故障。测试策略需覆盖单元测试、集成测试和端到端测试，结合金丝雀发布、故障注入等方法验证系统韧性。推荐使用Kubernetes原生工具、混沌工程和自动化框架，并建立监控告警机制。未来趋势包括AI驱动测试和混沌工程集成，最终目标是构建可重复的测试流程，确保系统变更时优雅降级
架构陈旧，缺乏 Flink、Iceberg、向量检索等 AI 时代组件支持。无 CVE 漏洞修复（如 Log4j、Kerberos 漏洞），易被攻击。组件故障无法获得官方支持，依赖第三方“公益巡检”（如碧茂科技）- 自研 Inceptor SQL 引擎（兼容 HiveQL）不符合等保2.0、金融行业数据安全规范、信创验收要求。⭐⭐⭐⭐☆（高度兼容，代码几乎无需修改）- 支持多模型（图、时序、文本）
在大数据的世界里，数据就像是宝藏，而采集技术就是挖掘这些宝藏的工具。我们的目的是详细介绍Flume、Kafka和Sqoop这三种大数据采集技术，对比它们的特点、优势和适用场景，让大家在面对不同的数据采集需求时，能够做出明智的选择。范围涵盖了这三种技术的基本概念、原理、实际应用等方面。本文首先会解释核心概念，用生活中的例子让大家轻松理解Flume、Kafka和Sqoop是什么。接着分析它们之间的关系
摘要：华为鲲鹏KunpengCMP湖仓一体机整合Hadoop生态核心组件（HDFS/YARN/HBase/Hive/Spark3），提供一站式大数据解决方案。该平台具备Ranger权限控制、Atlas元数据管理等企业级功能，支持Kerberos认证和性能调优。其亮点在于一键部署、自动配置及可视化监控，显著降低运维复杂度。特别适合对数据安全、处理效率和运维便捷性有高要求的企业用户，实现快速构建稳定的
腾讯TBDS与CMP（类Cloudera CDP）比较存在以下主要缺陷：TBDS国际化支持较弱，缺乏原生MPP引擎导致查询性能不足，跨平台元数据治理能力有限，且大规模企业验证案例较少。而CMP依托全球生态和成熟技术架构，在多云部署、Impala引擎及跨平台治理方面更具优势。企业若需全球化运营或强跨云治理，CMP更为稳妥，尤其对已有CDH投资的用户。华为鲲鹏信创版CMP在国产化适配方面表现突出。
CDH迁移到MRS需要重点关注以下场景：1）Impala查询需改用SparkSQL或MPP引擎；2）Sentry权限需转换为Ranger策略；3）Hive表需调整SerDe和UDF兼容性；4）HDFS路径需替换为OBS并行文件系统；5）Oozie工作流需重构为MRS作业流；6）Kerberos认证需重新配置；7）HBase应用需适配新版本API；8）实时采集需验证组件版本兼容性；9）Postgre
本文提供了在CDH/Kerberos环境下部署Apache Superset的完整Docker方案，支持Redis/Celery集成和自动Kerberos认证。主要内容包括： 项目结构说明：包含Dockerfile、Kerberos配置文件和自定义superset_config.py 完整的docker-compose.yml示例：包含Superset主服务、Celery Worker和Beat调
腾讯云TBDS与CDH迁移常见问题摘要 本文总结了从Cloudera CDH迁移至腾讯大数据套件TBDS过程中的十大常见问题及解决方案： 组件差异：TBDS无Impala，建议改用Hive LLAP/Presto并优化SQL 元数据兼容性：需确保HDFS路径同步，重建表结构 工作流迁移：Oozie需转换为Airflow或TBDS调度平台 权限模型：Sentry到Ranger/TBDS权限中心的转换
针对Cloudera CDP7.3及类似平台（如华为鲲鹏ARM版），推荐以下开源BI工具满足Hive/Impala可视化需求：Apache Superset：功能全面，支持PyHive/impyla驱动及Kerberos认证，适合复杂场景（金融、电信等），国内生态成熟。DataEase（国产）：JDBC直连Hive/Impala，拖拽式零代码操作，信创适配良好，适合快速上手的国产化项目。建议：生产
本文提供了DataEase连接华为CMP鲲鹏ARM版（类CDP平台）的详细配置指南。首先需从CMP Manager下载Hive JDBC驱动并上传至DataEase系统设置。创建数据源时，重点配置JDBC URL：直连模式使用HiveServer2地址，或通过ZooKeeper服务发现模式（推荐）。需注意获取正确的ZooKeeper地址和namespace，并测试连接确保网络、权限正常。文章还包含
华为云MRS与CDH迁移常见问题主要包括：元数据兼容性问题（建议使用DDL重建表）、HDFS到OBS存储迁移（需使用CDM同步数据）、Impala缺失（可用SparkSQL/Presto替代）、调度系统不兼容（重构作业流）、权限模型差异（Sentry转Ranger）、Kerberos认证配置复杂（需注意FQDN格式）、组件版本冲突（重新编译验证）、HBase连接异常（更新客户端配置）、监控界面差异
摘要：FineBI支持通过JDBC连接Cloudera CDH中的Impala（推荐）和Hive组件，需满足端口开放、驱动配置等条件。配置步骤包括：1）放置JDBC驱动；2）新建通用JDBC连接；3）测试并同步数据。若启用Kerberos认证，需上传配置文件并确保时间同步。实际案例显示，该方案能显著提升数据分析效率。常见问题可通过检查驱动、网络和Kerberos配置解决。建议优先使用Impala以
摘要：随着CDH官方支持终止及ARM架构普及，将CDH迁移至华为鲲鹏ARM版CMP7.13平台成为必要选择。CMP7.13具备高度兼容性、平滑迁移工具及AI就绪能力，支持分阶段迁移策略：评估规划→双跑并行→逐步切流→验证优化。实际案例显示，该方案能实现无缝切换，性能提升15%以上，同时满足信创合规要求，降低30%+总体成本，是面向AI时代的关键技术升级路径。（149字）
Apache Impala作为开源MPP查询引擎，其产权归属Apache软件基金会，采用Apache 2.0许可。国内主流平台（如腾讯TBDS、华为MRS）弃用Impala主要由于技术演进（转向SparkSQL/Presto/Doris）、自身局限性（云原生支持弱、维护成本高）及商业策略（避免绑定低活跃度技术）。建议遗留系统可迁移至CMP7.13平台（类CDP）。
信创替代对Hadoop大数据平台影响深远：技术架构转向全栈国产化，需重构x86+CentOS+CDH体系；生态适配需完成全链路认证，面临性能调优挑战；运维短期成本上升但长期可控；人才需掌握国产芯片和数据库技能；同时催生数据库迁移、ETL重构等新市场。信创替代既是挑战，更是构建自主可控大数据生态的机遇，预计2027年相关市场规模将突破1200亿元。
混合现实（MR）与云边协同技术正重塑人机交互模式。MR融合虚实环境，需要高性能计算和低延迟支持，云边协同通过分层架构实现算力优化：端设备采集数据、边缘节点处理实时交互、云端完成复杂计算。该技术在工业、教育、医疗等领域具有广泛应用，但仍面临延迟、能耗、协同和安全等挑战。未来趋势包括AI生成内容、算力智能编排和跨平台协作，MR将推动互联网向智能化、协同化发展，成为新一代核心交互方式。
网易数帆EasyData可与华为CloudCMP构建定制化ChatBI方案，通过JDBC/ODBC实现异构集成。该方案保留CMP作为数据底座，利用EasyData提供智能交互层，适用于需国产化改造且保留现有数据架构的企业。实施需解决元数据同步、权限映射等技术适配问题，虽非官方标准方案，但技术可行，尤其适合多云环境和信创要求场景。典型应用案例包括金融机构在合规要求下实现中文智能数据分析。
简要介绍在CentOS Stream 8 中安装3节点Kafka集群过程，Kafka集群中每节点即为controller也为borker。
在程序化广告行业的探索中，每一次深入了解行业规范和要求，都是我们提升专业素养、推动行业健康发展的重要一步。一直以来，我都期望与大家共同学习进步，今天我们聚焦在程序化广告创意审核要求以及与之紧密相关的广告法合规要点上。这些内容对于确保广告合法、合规、有效传播起着关键作用，是广告从业者必须牢牢掌握的知识
内容安全是识别服务，支持对图片、视频、文本、语音等对象多样化场景检测，有效降低内容违规风险目前很多平台都支持内容检测，如阿里云、腾讯云、百度AI、网易云等国内大型互联网公司都对外提供了API。按照性能和收费来看，黑马头条项目使用的就是阿里云的内容安全接口，使用到了图片和文本的审核。定时任务：有固定周期的，有明确的触发时间延迟队列：没有固定的开始时间，它常常是由一个事件触发的，而在这个事件触发之后的
Kafka集群扩容实战摘要 本文详细介绍了Kafka集群横向扩容的完整流程，重点讲解新增Broker节点和数据迁移两大核心环节。文章首先分析了扩容的必要性（性能瓶颈、存储不足等）和基本原则（平滑过渡、数据一致性等）。然后分步骤详解了新增Broker节点的具体操作：从硬件网络准备、配置文件修改（server.properties关键参数说明）到节点启动与验证（命令行工具和Zookeeper检查）。最
本文详细介绍了银行数据智能平台与Cloudera CDP 7.3的技术对接方案，涵盖环境准备、安全合规、数据集成、模型开发和运维监控全流程。方案包括六个关键步骤：基础安全配置、数据接入对接、计算模型对接、元数据治理、安全加固及监控告警，特别强调金融级安全要求，如Kerberos认证、TLS加密和敏感数据脱敏。该方案适用于银行科技部门，旨在实现安全高效地调用CDP的存储、计算和AI能力，满足金融行业
【技术博主阿龙简介】专注Java开发的资深程序员，拥有10W+粉丝，CSDN特邀作者/博客专家。技术覆盖SpringBoot、Vue、MySQL等全栈开发，擅长毕业设计指导（含开题报告、代码编写、论文降重等）。提供一对一腾讯会议答辩辅导+系统讲解服务，承诺全程售后支持。案例丰富，可获取完整源码（文末附联系方式）。测试用例展示严格的开发规范，确保项目质量。
本文介绍了Kafka与Elasticsearch的集成方法，构建实时搜索系统。通过Python代码实现Kafka消息实时写入Elasticsearch，详细讲解了环境准备、主题创建、代码实现及配置说明。该方案适用于电商、金融等需要实时数据处理的场景，解决了数据同步中的常见问题，为实时日志分析、监控等应用提供了高效解决方案。
Kafka分层存储(Tiered Storage)通过将热数据保留在本地磁盘、冷数据迁移到远程存储来降低成本。核心机制包括本地层处理活跃段，远程层存储已完成段，读取时自动切换。关键配置包括远程存储系统开关、生命周期管理和元数据管理。本地测试可使用LocalTieredStorage实现，通过缩短保留周期快速验证功能。使用时需注意：不支持压缩主题，禁用前需逐个主题处理，且需要3.0+客户端支持。该功
AI大模型手机存在"简单替换陷阱"，仅机械替代传统功能而缺乏系统重构。Hadoop大数据底座作为AI训练的"数据粮仓"至关重要，二者形成制约关系：低质AI应用会污染数据湖，而高质量数据流能支撑持续进化的端侧AI。突破路径需构建端-边-云协同架构，采用联邦学习等技术升级，并强化数据治理。厂商实践显示，华为的端云协同模式优于苹果的封闭架构。未来应向AI原生操作系
When using an oscilloscope to measure powered circuits, especially AC mains-connected devices, electrical safety and signal integrity heavily depend on how both the oscilloscope and the device under t
摘要： Cloudera CDP7.3（国产CMP鲲鹏版）为银行五大核心平台（核心系统、渠道平台、风控平台、数据中台、开放银行）提供统一数据湖仓与治理方案。通过CDC、实时流处理（Kafka/Flink）及批量ETL实现多源数据安全入湖，依托Iceberg表格式、Spark/Flink计算引擎及CML特征服务支撑智能风控、客户洞察等场景。方案强调金融级合规，通过Ranger权限控制、Atlas血缘
原文：towardsdatascience.com/how-to-succeed-with-ai-combining-kafka-and-ai-guardrails-536124d4fb54?
本文探讨了优化Kafka Broker磁盘I/O性能的关键策略，重点分析了RAID配置、SSD选型和日志分离三方面。针对RAID配置，详细比较了不同RAID级别特性，推荐使用RAID 10方案，既保证了性能又具备数据冗余能力。在SSD选型方面，建议选择企业级SSD，并提供了性能测试代码示例。此外，强调了日志分离的重要性，通过将不同类型数据存储在不同磁盘上提升整体性能。文章结合理论分析和实践建议，为
【代码】【openeuler/kafka docker image overview】
kafka集群 kraft模式，不用zookeeper
kafka
——kafka
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