中间组件-沧海月明

解决了什么问题，做了什么优化

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以下是中间组件相关的文章

2026-02-26
ElasticSearch ES的优势相比其他的存储引擎，ES的优势主要在于：全文搜索：ES使用倒排索引和实时索引更新，使得搜索性能非常的好，远比数据库的全表索引要好指标分析：ES的存储结构是json，天生就适合从数据中提取指标，进行指标搜索和聚合，擅长排序、分页、聚合等操作 ES一个非常经典的应用就是ELK（ES+lo
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- 分布式
2025-08-20
kafka kafka的一些设计理念这是理解 Kafka 所有机制的基石。Kafka 的核心存储结构是一个只能追加（Append-Only）的、有序的、不可变的（Immutable）消息序列，即日志（Log）。顺序读写：磁盘顺序读写的性能（甚至超过内存随机读写）是 Kafka 高吞吐量的根本保障。所有消息都
- 2025-08-20
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- 消息组件
2025-08-20
ShardingJdbc 还记得JDBC相关的知识点：JDBC的api本质上就是四级对象：DataSource、Connection、Statement、ResultSet DataSource要能获取Connection，Connection要能获取Statement，Statement要能执行sql返回ResultSet
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- 数据库
- apache.shardingsphere
2025-08-08
mysql中的不常用sql及命令远程后台登录 mysql -h [ip] -P [port] -u [username] -p [password] 创建database CREATE DATABASE [dbname] CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci; 查指定分区数据
- 2025-08-08
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- 数据库
2025-08-06
apache.Flink - prcess函数 Process方法和ProcessFunction 在 Apache Flink 中，ProcessFunction 是一个低层次、功能强大的流处理 API，它提供了对数据流处理的细粒度控制。它是构建更复杂流处理逻辑的基础工具，主要作用包括：复杂事件处理：例如，需要跨多个事件进行状态跟踪（如会话窗
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- 大数据组件
2025-08-06
HBase HBase的基础知识 HBase 是大数据领域解决海量数据实时读写挑战的核心组件之一，它的特性包括：分布式、可扩展性、高可用：HBase节点分为HMaster和RegionServer HMaster负责元数据管理和Region分配，其可以通过主备架构搭建，基于ZK进行节点选举 RegionSer
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- 大数据组件
2025-07-22
大数据组件的常用命令 Yarn 查看yarn日志：yarn logs <applicationid> HDFS hdfs检索对应目录：hdfs dfs -ls <HDFSpath> hdfs上传文件到对应目录：hdfs dfs -put /opt/test.txt <HDFSpath> Hive 创建表：create t
- 2025-07-22
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- 大数据组件
2025-07-21
Zookeeper Zookeeper的能力 Zookeeper是一个开源的、高性能的分布式协调服务
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- 大数据组件
- 分布式
2025-07-09
apache.Flink - 时间和窗口 Flink中的时间语义事件时间和处理时间为什么要研究Flink中的时间意义？对于一个流式系统，要求数据处理实时性，尤其是Flinkh中的keyBy操作，如果要求对时间做分类，例如处理8~9点的数据，就可能产生如下场景：一条数据生成是8:59:59，到达Flink节点1的时间是9:00:01，
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- 大数据组件
2025-07-07
【实践】pulsar+flink流式架构目标：搭建一个简单的流式框架，处理Pulsar中topicA的信息，处理后转发至topicB，其中： topicA中的一条message是一行行数据组成的list 处理后的结果应该是一行数据对应一个HandleResult，也以一条message的形式下发构建FLink项目引入pom依赖 <pr
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- 大数据组件
- 技术实践

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