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Spark-echarts数据可视化

简介教程:https://echarts.apache.org/zh/tutorial.html#5%20%E5%88%86%E9%92%9F%E4%B8%8A%E6%89%8B%20ECharts代码js的提取文件链接:https://pan.baidu.com/s/1JbmCR5KiU9PdOwJ6_E0bew提取码:ubpi前端<!DOCTYPE html><html&gt

#java
Kibana的数据可视化

实现先分别启动了es和Kibana的服务,然后通过logstash将数据表添加到了索引sql文件/*Navicat Premium Data TransferSource Server: seckillSource Server Type: MySQLSource Server Version : 50528Source Host: localhost:3306Source Schema: sec

使用java操作vue

这里我们需要使用axios,所以在终端里面先运行npm install axios --save运行好之后的页面index.vue

#java#ajax
Windows下kafka的下载安装

简介:Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台,由Scala和Java编写。Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。 这种动作(网页浏览,搜索和其他用户的行动)是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。 这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决。 对于像Hadoop一样的日志数据和离线分析系统,但又要求实

#java#kafka#大数据
Java中Kafka的基本使用

简介:由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台,由Scala和Java编写。Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。这里测试的环境是基于之前写的springcloud项目,博客地址:https://blog.csdn.net/qq_43222167/article/details/105577097基本流程呢就是:Producer(生产者

#分布式#kafka#java +1
Elasticsearch配置ik中文分词器及在Java中使用

下载地址:https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases注意:版本号要与Elasticsearch的版本一致,例如我的是就下载下载之后在elasticsearch的plugins中创建一个叫ik的文件夹,然后将下载的ik压缩包解压出来并全部复制到ik文件夹中,我的路径是这样放进去之后启动elasticsearch,得到如下信息

#elasticsearch#java
到底了