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- 一个轻便好用的kafka 可视化图形界面工具(生产消费消息,管理topic、group、集群)优质资源kafka大小:186KB一个轻便好用的kafka 可视化图形界面工具(生产消费消息,管理topic、group、集群)优质资源。个人经导师指导并认可通过的高分毕业设计项目,主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生和需要项目实战练习的学习者。也可作为课程设计、期末大作业,项目都经过严格调试,确保可以运行! 一个轻便好用的kafka 可视化图形界面工具(生产消费消息,管理topic、group、集群)优质资源。个人经导师指导并认可通过的高分毕业设计项目,主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生和需要项目实战练习的学习者。也可作为课程设计、期末大作业,项目都经过严格调试,确保可以运行! 一个轻便好用的kafka 可视化图形界面工具(生产消费消息,管理topic、group、集群)优质资源。个人经导师指导并认可通过的高分毕业设计项目,主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生和需要项目实战练习的学习者。也可作为课程设计、期末大作业,项目都经过严格调试,确保可以运行!一个轻便好用的kafka 可视化图形界面工具(生产消费消息,管理topic、group、集群)优质资源。个人经导师指导并认可通过的高分毕业设计项目,主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生和需要项目实战练习的学习者。也可作为课程设计、期末大作业,项目都经过严格调试,确保可以运行! 一个轻便好用的kafka 可视化图形界面工具(生产消费消息,管理topic、group、集群)优质资源。个人经导师指导并认可通过的高分毕业设计项目,主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生和需要项目实战练习的学习者。也可作为课程设计、期末大作业,项目都经过严格调试,确保可以运行! 一个轻便好用的kafka 可视化图形界面工具(生产消费消息,管理topic、group、集群)优质资源。个人经导师指导并认可通过的高分毕业设计项目,主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生和需要项目实战练习的学习者。也可作为课程设计、期末大作业,项目都经过严格调试,确保可以运行!
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会员免费 - 一款快捷易用的轻量级kafka可视化管理平台.zipkafka大小:2MBkafkakafka
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会员免费 - kettle访问Kafka中间件并处理数据至execl文件kettle任务流程kafka大小:6KB操作指南:【kettle009】kettle访问Kafka中间件并处理数据至execl文件(已更新)----https://kngines.blog.csdn.net/article/details/138446114 在Kettle中访问Kafka中间件并处理数据至Excel文件的任务流程资源描述,主要涵盖了整个过程中涉及的关键组件、步骤和考虑因素。以下是该任务流程的详细资源描述: 1.创建新的Kettle转换或作业。 2.添加Kafka Consumer步骤并配置相关参数。 3.添加必要的数据转换步骤。 4.添加Microsoft Excel输出步骤并配置输出文件的路径、工作表名称等参数。 5.连接各步骤以定义数据流的方向。 6.运行并测试转换。操作指南:【kettle009】kettle访问Kafka中间件并处理数据至execl文件(已更新)----https://kngines.blog.csdn.net/article/details/138446114 在Kettle中访问Kafka中间件并处理数据至Excel文件的任务流程资源描述,主要涵盖了整个过程中涉及的关键组件、步骤和考虑因素。以下是该任务流程的详细资源描述: 1.创建新的Kettle转换或作业。 2.添加Kafka Consumer步骤并配置相关参数。 3.添加必要的数据转换步骤。 4.添加Microsoft Excel输出步骤并配置输出文件的路径、工作表名称等参数。 5.连接各步骤以定义数据流的方向。 6.运行并测试转换。
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会员免费 - 基于kafka和spark streaming和hbase的日志统计分析系统.zipspark大小:224KBkafka基于kafka和spark streaming和hbase的日志统计分析系统.zip 基于kafka和spark streaming和hbase的日志统计分析系统.zip基于kafka和spark streaming和hbase的日志统计分析系统.zip基于kafka和spark streaming和hbase的日志统计分析系统.zip基于kafka和spark streaming和hbase的日志统计分析系统.zip基于kafka和spark streaming和hbase的日志统计分析系统.zip基于kafka和spark streaming和hbase的日志统计分析系统.zip基于kafka和spark streaming和hbase的日志统计分析系统.zip基于kafka和spark streaming和hbase的日志统计分析系统.zipkafka基于kafka和spark streaming和hbase的日志统计分析系统.zip 基于kafka和spark streaming和hbase的日志统计分析系统.zip基于kafka和spark streaming和hbase的日志统计分析系统.zip基于kafka和spark streaming和hbase的日志统计分析系统.zip基于kafka和spark streaming和hbase的日志统计分析系统.zip基于kafka和spark streaming和hbase的日志统计分析系统.zip基于kafka和spark streaming和hbase的日志统计分析系统.zip基于kafka和spark streaming和hbase的日志统计分析系统.zip基于kafka和spark streaming和hbase的日志统计分析系统.zip
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会员免费 - DataService-Framework-master.zipkafka大小:13MB大数据平台数据服务框架。实现了Kafka实时数据过滤、清洗、转换、消费,实现了Spark SQL对Redis、MongoDB等非关系型数据库的数据的读写;集成了规则引擎,可基于规则引擎实现客户标签、画像等相关功能。大数据平台数据服务框架。实现了Kafka实时数据过滤、清洗、转换、消费,实现了Spark SQL对Redis、MongoDB等非关系型数据库的数据的读写;集成了规则引擎,可基于规则引擎实现客户标签、画像等相关功能。
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会员免费 - kubernetes 部署单机版Kafka、zookeeperkubernetes大小:427MBkubernetes 部署单机版Kafka、zookeeperkubernetes 部署单机版Kafka、zookeeper
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会员免费 - 基于k8s实现的管理平台kubernetes大小:49MB基于Kubernetes(k8s)实现的管理平台是一种利用Kubernetes这一开源容器编排平台来管理和自动化应用程序部署、扩展和运维的工具。Kubernetes提供了一个用于自动部署、扩展和管理容器化应用程序的系统,它通过简化和自动化这些过程,帮助企业更高效地管理其应用程序生命周期。 在这样的管理平台中,Kubernetes的核心特性包括容器编排、服务发现、负载均衡、自动扩展、滚动更新和自我修复等。这些特性使得开发和运维团队能够快速响应市场变化,灵活地部署和调整资源,同时保持系统的高可用性和稳定性。 容器编排是Kubernetes管理平台的核心功能之一,它允许用户定义和运行多容器应用程序,这些容器可以跨多个主机进行调度和管理工作。通过这种方式,Kubernetes能够确保应用程序的各个组件能够按照预期协同工作,同时也能够灵活地应对单个容器或主机的故障。 服务发现和负载均衡是Kubernetes管理平台的另外两个重要特性。服务是Kubernetes中的一个抽象,它定义了一种访问一组相同容器的方式,而负载均衡则确保了流量可以均匀地分配到这些容器上。基于Kubernetes(k8s)实现的管理平台是一种利用Kubernetes这一开源容器编排平台来管理和自动化应用程序部署、扩展和运维的工具。Kubernetes提供了一个用于自动部署、扩展和管理容器化应用程序的系统,它通过简化和自动化这些过程,帮助企业更高效地管理其应用程序生命周期。 在这样的管理平台中,Kubernetes的核心特性包括容器编排、服务发现、负载均衡、自动扩展、滚动更新和自我修复等。这些特性使得开发和运维团队能够快速响应市场变化,灵活地部署和调整资源,同时保持系统的高可用性和稳定性。 容器编排是Kubernetes管理平台的核心功能之一,它允许用户定义和运行多容器应用程序,这些容器可以跨多个主机进行调度和管理工作。通过这种方式,Kubernetes能够确保应用程序的各个组件能够按照预期协同工作,同时也能够灵活地应对单个容器或主机的故障。 服务发现和负载均衡是Kubernetes管理平台的另外两个重要特性。服务是Kubernetes中的一个抽象,它定义了一种访问一组相同容器的方式,而负载均衡则确保了流量可以均匀地分配到这些容器上。
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会员免费 - Apache Kafka 基本介绍.zipkafka大小:3KBkafkaKafka的应用场景非常广泛,例如: 实时日志收集和分析:Kafka可以用于收集应用程序生成的日志数据,然后将其发送到不同的消费者(如ELK Stack、Splunk或自定义分析应用程序)以进行实时分析和监控。 事件驱动架构:Kafka可以作为事件源,帮助构建事件驱动架构。生产者将事件发布到Kafka主题,而消费者可以根据需要订阅这些事件,从而实现松耦合的分布式系统。 数据集成:Kafka可以用于将数据从一个应用程序或数据存储传输到另一个应用程序或数据存储。这对于将数据从一个数据库同步到另一个数据库,或将数据从不同的微服务传递给彼此非常有用。 监控和警报:Kafka可以用于实时监控系统的性能和运行状况。 电子商务实时库存管理:电子商务网站可以使用Kafka来跟踪商品库存的变化,并在库存水平低于某个阈值时发送通知,以便及时补充库存。kafkaKafka的应用场景非常广泛,例如: 实时日志收集和分析:Kafka可以用于收集应用程序生成的日志数据,然后将其发送到不同的消费者(如ELK Stack、Splunk或自定义分析应用程序)以进行实时分析和监控。 事件驱动架构:Kafka可以作为事件源,帮助构建事件驱动架构。生产者将事件发布到Kafka主题,而消费者可以根据需要订阅这些事件,从而实现松耦合的分布式系统。 数据集成:Kafka可以用于将数据从一个应用程序或数据存储传输到另一个应用程序或数据存储。这对于将数据从一个数据库同步到另一个数据库,或将数据从不同的微服务传递给彼此非常有用。 监控和警报:Kafka可以用于实时监控系统的性能和运行状况。 电子商务实时库存管理:电子商务网站可以使用Kafka来跟踪商品库存的变化,并在库存水平低于某个阈值时发送通知,以便及时补充库存。
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会员免费 - Apache Kafka 基本介绍.zipkafka大小:3KBkafkaKafka的特性主要包括: 消息文件存储(消息堆积能力):Kafka具有很强的消息堆积能力,可以存储大量的消息。 消息topic分区:为了实现扩展性,一个非常大的topic可以分布到多个broker(即服务器)上,一个topic可以分为多个partition,每个partition是一个有序的队列。 消息顺序的保证:在每个partition内部,消息是按照发送的顺序进行存储的,这保证了消息的有序性。 拉模型(消费者水平扩展):Kafka采用拉模型进行消息的消费,消费者可以根据自己的处理能力来拉取消息,实现了消费者的水平扩展。kafkaKafka的特性主要包括: 消息文件存储(消息堆积能力):Kafka具有很强的消息堆积能力,可以存储大量的消息。 消息topic分区:为了实现扩展性,一个非常大的topic可以分布到多个broker(即服务器)上,一个topic可以分为多个partition,每个partition是一个有序的队列。 消息顺序的保证:在每个partition内部,消息是按照发送的顺序进行存储的,这保证了消息的有序性。 拉模型(消费者水平扩展):Kafka采用拉模型进行消息的消费,消费者可以根据自己的处理能力来拉取消息,实现了消费者的水平扩展。
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会员免费 - Apache Kafka 基本介绍 (2).zipkafka大小:3KBkafkaApache Kafka是一个分布式流式计算平台,它主要用于处理实时的数据流。在大部分企业开发人员中,Kafka常被用作一个分布式消息队列,而较少利用其流式计算功能。 Kafka的特性主要包括: 消息文件存储(消息堆积能力):Kafka具有很强的消息堆积能力,可以存储大量的消息。 消息topic分区:为了实现扩展性,一个非常大的topic可以分布到多个broker(即服务器)上,一个topic可以分为多个partition,每个partition是一个有序的队列。 消息顺序的保证:在每个partition内部,消息是按照发送的顺序进行存储的,这保证了消息的有序性。 拉模型(消费者水平扩展):Kafka采用拉模型进行消息的消费,消费者可以根据自己的处理能力来拉取消息,实现了消费者的水平扩展。kafkaApache Kafka是一个分布式流式计算平台,它主要用于处理实时的数据流。在大部分企业开发人员中,Kafka常被用作一个分布式消息队列,而较少利用其流式计算功能。 Kafka的特性主要包括: 消息文件存储(消息堆积能力):Kafka具有很强的消息堆积能力,可以存储大量的消息。 消息topic分区:为了实现扩展性,一个非常大的topic可以分布到多个broker(即服务器)上,一个topic可以分为多个partition,每个partition是一个有序的队列。 消息顺序的保证:在每个partition内部,消息是按照发送的顺序进行存储的,这保证了消息的有序性。 拉模型(消费者水平扩展):Kafka采用拉模型进行消息的消费,消费者可以根据自己的处理能力来拉取消息,实现了消费者的水平扩展。
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会员免费 - 大数据kafak必备可视化工具-kafka2.0.7大数据大小:77MB你是否还在为每次查看Kafka数据而反复敲打命令行感到疲惫?是否期待有一款简单直观的工具,能够让你一目了然地掌握Kafka的运行状态和数据流动?那么,恭喜你,你的期待已经成为现实! 我们隆重推出的大数据Kafka必备可视化工具——kafka2.0.7,正是你期待中的那款神器。它采用最新的技术架构,结合人性化的设计,让你无需再为复杂的命令行而烦恼,只需轻松点击,即可查看Kafka的实时数据、消费进度、主题状态等重要信息。 kafka2.0.7拥有以下独特优势: 直观可视化界面:告别命令行,用图形化界面展示Kafka的所有关键信息,让你一眼就能看清Kafka的运行状态。 实时数据监控:实时更新Kafka的生产和消费数据,让你随时掌握数据的流动情况,为决策提供有力支持。 主题管理:轻松管理Kafka的主题,包括创建、删除、修改等操作,让你的Kafka管理更加便捷。 性能优化:通过精细化的性能监控,帮助你找出Kafka的性能瓶颈,优化你的大数据处理流程。 安全可靠:采用严格的安全机制,确保你的Kafka数据安全无虞,让你放心使用。 kafka2.0.7不仅适用于大数据领域的专业你是否还在为每次查看Kafka数据而反复敲打命令行感到疲惫?是否期待有一款简单直观的工具,能够让你一目了然地掌握Kafka的运行状态和数据流动?那么,恭喜你,你的期待已经成为现实! 我们隆重推出的大数据Kafka必备可视化工具——kafka2.0.7,正是你期待中的那款神器。它采用最新的技术架构,结合人性化的设计,让你无需再为复杂的命令行而烦恼,只需轻松点击,即可查看Kafka的实时数据、消费进度、主题状态等重要信息。 kafka2.0.7拥有以下独特优势: 直观可视化界面:告别命令行,用图形化界面展示Kafka的所有关键信息,让你一眼就能看清Kafka的运行状态。 实时数据监控:实时更新Kafka的生产和消费数据,让你随时掌握数据的流动情况,为决策提供有力支持。 主题管理:轻松管理Kafka的主题,包括创建、删除、修改等操作,让你的Kafka管理更加便捷。 性能优化:通过精细化的性能监控,帮助你找出Kafka的性能瓶颈,优化你的大数据处理流程。 安全可靠:采用严格的安全机制,确保你的Kafka数据安全无虞,让你放心使用。 kafka2.0.7不仅适用于大数据领域的专业
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会员免费 - 大数据学习指南合集(Hadoop、Spark、Flink等)hadoop大小:127MB大数据框架组件 含Hadoop、Spark、Flink等大数据书籍 一、Hadoop 1. Hadoop——分布式文件管理系统HDFS 2. Hadoop——HDFS的Shell操作 3. Hadoop——HDFS的Java API操作 4. Hadoop——分布式计算框架MapReduce 5. Hadoop——MapReduce案例 6. Hadoop——资源调度器YARN 7. Hadoop——Hadoop数据压缩 二、Zookeeper 1.Zookeeper——Zookeeper概述 2.Zookeeper——Zookeeper单机和分布式安装 3.Zookeeper——Zookeeper客户端命令 4.Zookeeper——Zookeeper内部原理 5.Zookeeper——Zookeeper实战 三、Hive 1.Hive——Hive概述 2.Hive——Hive数据类型 3.Hive——Hive DDL数据定义 4.Hive——Hive DML数据操作 5.Hive——Hive查询大数据框架组件 含Hadoop、Spark、Flink等大数据书籍 一、Hadoop 1. Hadoop——分布式文件管理系统HDFS 2. Hadoop——HDFS的Shell操作 3. Hadoop——HDFS的Java API操作 4. Hadoop——分布式计算框架MapReduce 5. Hadoop——MapReduce案例 6. Hadoop——资源调度器YARN 7. Hadoop——Hadoop数据压缩 二、Zookeeper 1.Zookeeper——Zookeeper概述 2.Zookeeper——Zookeeper单机和分布式安装 3.Zookeeper——Zookeeper客户端命令 4.Zookeeper——Zookeeper内部原理 5.Zookeeper——Zookeeper实战 三、Hive 1.Hive——Hive概述 2.Hive——Hive数据类型 3.Hive——Hive DDL数据定义 4.Hive——Hive DML数据操作 5.Hive——Hive查询
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会员免费 - 非常好的kafka项目资源,分享出来.zipkafka大小:1MBkafka简介 kafka-map是使用Java17和React开发的一款kafka可视化工具。 目前支持的功能有: 多集群管理 集群状态监控(分区数量、副本数量、存储大小、offset) 主题创建、删除、扩容(删除需配置delete.topic.enable = true) broker状态监控 消费者组查看、删除 重置offset 消息查询(支持String和json方式展示) 发送消息(支持向指定的topic和partition发送字符串消息) 延迟消息(通过扩展使kafka支持18个级别的延迟消息) 截图 添加集群 集群管理 broker 主题管理 消费组 查看消费组已订阅主题 消费组详情 topic详情——分区 topic详情——broker topic详情——消费组 topic详情——消费组重置offset topic详情——配置信息kafka简介 kafka-map是使用Java17和React开发的一款kafka可视化工具。 目前支持的功能有: 多集群管理 集群状态监控(分区数量、副本数量、存储大小、offset) 主题创建、删除、扩容(删除需配置delete.topic.enable = true) broker状态监控 消费者组查看、删除 重置offset 消息查询(支持String和json方式展示) 发送消息(支持向指定的topic和partition发送字符串消息) 延迟消息(通过扩展使kafka支持18个级别的延迟消息) 截图 添加集群 集群管理 broker 主题管理 消费组 查看消费组已订阅主题 消费组详情 topic详情——分区 topic详情——broker topic详情——消费组 topic详情——消费组重置offset topic详情——配置信息
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会员免费 - Kafka入门教程:快速掌握消息队列的核心技术!kafka大小:213KBkafka介绍:Kafka知识领域+消息队列技术关键词+安装、配置、使用、主题、分区、副本、消费者组、流处理、事件源存储、性能优化、安全性、集群部署内容关键词+构建实时数据管道、解耦服务、可靠消息传递、数据可靠性与容错性、历史数据分析和回溯、高吞吐量、可扩展性、有序性、消息传递速度与稳定性、保护消息传递系统免受未授权访问、高可用性与容错性的消息队列平台。 用途:Kafka是一个强大的消息队列系统,适用于构建实时的数据管道、解耦服务、可靠消息传递、数据可靠性与容错性、历史数据分析和回溯、高吞吐量、可扩展性、有序性、消息传递速度与稳定性、保护消息传递系统免受未授权访问、高可用性与容错性的消息队列平台。kafka介绍:Kafka知识领域+消息队列技术关键词+安装、配置、使用、主题、分区、副本、消费者组、流处理、事件源存储、性能优化、安全性、集群部署内容关键词+构建实时数据管道、解耦服务、可靠消息传递、数据可靠性与容错性、历史数据分析和回溯、高吞吐量、可扩展性、有序性、消息传递速度与稳定性、保护消息传递系统免受未授权访问、高可用性与容错性的消息队列平台。 用途:Kafka是一个强大的消息队列系统,适用于构建实时的数据管道、解耦服务、可靠消息传递、数据可靠性与容错性、历史数据分析和回溯、高吞吐量、可扩展性、有序性、消息传递速度与稳定性、保护消息传递系统免受未授权访问、高可用性与容错性的消息队列平台。
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会员免费 - kafka常考面试题2024年.zipkafka大小:92KBkafka标题:2024年必考Kafka面试题及详细答案 内容概要:本套面试题包含10个关于Kafka的高频面试题,覆盖了Kafka的基本概念、特点、消息传递语义、Offset、Replication、Consumer Group、ISR、Leader Election、消息压缩和Watermark等方面的知识点。每个问题都附有详细答案,帮助求职者深入理解Kafka的核心概念和技术细节。 适用人群:本套面试题适用于希望进入大数据领域、从事数据工程师、大数据开发、实时计算工程师等职位,以及对Kafka有深入了解需求的求职者。 使用场景及目标:这套面试题可以作为面试前的复习资料,帮助求职者巩固Kafka知识点,提高面试通过率。同时,对于已经在职的大数据领域工程师,这套面试题也可以作为技术自测和查漏补缺的工具,以便更好地应对工作中的实际需求。 其他说明:本套面试题基于2024年的技术趋势和市场需求,涵盖了Kafka的核心知识点,旨在帮助求职者全面提升自己的技术实力。通过这套面试题的学习,求职者不仅可以更好地应对Kafka相关的面试,还能为未来的工作打下坚实的基础。kafka标题:2024年必考Kafka面试题及详细答案 内容概要:本套面试题包含10个关于Kafka的高频面试题,覆盖了Kafka的基本概念、特点、消息传递语义、Offset、Replication、Consumer Group、ISR、Leader Election、消息压缩和Watermark等方面的知识点。每个问题都附有详细答案,帮助求职者深入理解Kafka的核心概念和技术细节。 适用人群:本套面试题适用于希望进入大数据领域、从事数据工程师、大数据开发、实时计算工程师等职位,以及对Kafka有深入了解需求的求职者。 使用场景及目标:这套面试题可以作为面试前的复习资料,帮助求职者巩固Kafka知识点,提高面试通过率。同时,对于已经在职的大数据领域工程师,这套面试题也可以作为技术自测和查漏补缺的工具,以便更好地应对工作中的实际需求。 其他说明:本套面试题基于2024年的技术趋势和市场需求,涵盖了Kafka的核心知识点,旨在帮助求职者全面提升自己的技术实力。通过这套面试题的学习,求职者不仅可以更好地应对Kafka相关的面试,还能为未来的工作打下坚实的基础。
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