方案 1方案 2flume-1.9.0-binhadoop-2.7.7hbase-1.4.13hive-2.3.6-binjdk1.8.0_241spark-2.4.5-bin-hadoop2.7sqoop-1.4.7tez-0.9.2-binzookeeper-3.5.7-binkafka_2.11-2.4.1方案 3Hadoop3.1.3Flume1.9.0Kafka2.4.1Hive3.1.

文章目录简介功能架构Apache Kafka Connect部署 Debezium 。Debezium 服务器嵌入式引擎安装快速开始参考资料简介Debezium 是一组分布式服务，用于捕获数据库中的更改，以便您的应用程序可以查看这些更改并对其做出响应。Debezium 将每个数据库表中的所有行级更改记录在一个更改事件流中，应用程序只需读取这些流以查看更改事件发生的顺序。使用左侧的链接查找 Debe

java高级面试题，包含高并发、分布式、数据库底层原理、JVM、Spring底层原理等内容，最重要的是答案超详细

目录概念参数规范Demo其他概念线程池是为了提高程序执行效率，尽量减少线程对象的创建和销毁的次数而产生的一种技术。线程池内部维护了两个集合，一个是线程的集合，另一个是任务集合。线程池的好处是减少在创建和销毁线程上所消耗的时间以及系统资源的开销，解决资源不足的问题。如果不使用线程池，有可能造成系统创建大量同类线程而导致消耗完内存或者“过度切换”的问题。参数public ThreadPoolExecu

PhoenixJdbcUtilsobject PhoenixJdbcUtils extends Serializable {private type JDBCValueSetter = (PreparedStatement, Row, Int) => Unitprivate val logger = LoggerFactory.getLogger("")def saveTable(df: D

目录yarn预热参数调优抢占任务调度策略yarn预热在开始新会话之后提交第一个查询时，您可能会遇到稍长的延迟，然后才能看到查询开始。您可能还会注意到，如果再次运行相同的查询，它的完成速度将比第一个查询快得多。Spark执行者需要额外的时间来启动和初始化YARN群集上的Spark，这会导致更长的延迟。另外，Spark在开始作业之前不会等待所有执行者准备就绪，因此在将作业提交到集群后，某些执行者可能仍

方案 1方案 2flume-1.9.0-binhadoop-2.7.7hbase-1.4.13hive-2.3.6-binjdk1.8.0_241spark-2.4.5-bin-hadoop2.7sqoop-1.4.7tez-0.9.2-binzookeeper-3.5.7-binkafka_2.11-2.4.1方案 3Hadoop3.1.3Flume1.9.0Kafka2.4.1Hive3.1.

宝塔面板https://www.bt.cn/bbs/thread-19376-1-1.html小皮面板https://www.xp.cn/linux.html#install-showAPPNode (强烈推荐）https://www.appnode.com/installurlos （适合云部署）https://www.urlos.com/center-home-software-freeVer

目录小文件问题小文件问题一、哪里会产生小文件 ?源数据本身有很多小文件动态分区会产生大量小文件reduce个数越多, 小文件越多按分区插入数据的时候会产生大量的小文件, 文件个数 = maptask个数 * 分区数二、影响从Hive的角度看，小文件会开很多map，一个map开一个JVM去执行，所以这些任务的初始化，启动，执行会浪费大量的资源，严重影响性能。HDFS存储太多小文件, 会导致namen

详细介绍springboot中如何配置mongodb