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大数据工程师

• 如何应对不同版本Kafka在性能上的差异以及升级迁移过程中的注意事项？

  在现代分布式系统中，Apache Kafka作为一种高效、可靠的消息传递平台，其重要性不言而喻。然而，不同版本之间存在着显著的性能差异，这就要求我们在选择和升级过程中格外谨慎。 不同版本间的性能差异 吞吐率提升 ：随着每个...

  2024/11/29 0 20 0 0 0 Kafka版本差异性能优化系统迁移注意事项

• Spark Streaming微批次容错机制：深入剖析其内部工作原理

  Spark Streaming微批次容错机制：深入剖析其内部工作原理 Spark Streaming以其高吞吐量和容错能力而闻名，这很大程度上依赖于其微批次处理和容错机制。本文将深入探讨Spark Streaming中基于微批次的容错...

  2024/12/1 0 10 0 0 0 Spark Streaming容错微批次

• Spark Streaming 如何处理数据倾斜？

  在现代流式计算中，尤其是使用 Apache Spark Streaming 进行实时数据处理时，数据倾斜是一个不能忽视的问题。当某些操作（如聚合或连接）导致部分分区的数据量显著高于其他分区时，就会出现这种情况。这种不均衡的负载可能会使整个...

  2024/12/1 0 14 0 0 0 大数据Spark Streaming数据倾斜

• Kafka消费者组是如何工作的？如何避免消息重复消费以及如何处理消费者组停机情况？

  Kafka消费者组是Kafka消息队列系统中一个重要的概念，它决定了消息的消费方式和消费者的行为。以下是关于Kafka消费者组的工作原理、避免消息重复消费以及处理消费者组停机情况的一些详细说明。 Kafka消费者组的工作原理 Ka...

  2024/12/13 0 14 0 0 0 Kafka消费者组消息队列