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

2025-07-07
apache.Flink - 富含数类、sink算子富含数类 map算子、Filter算子、reduce算子等都可以使用富含数类作为算子，富含数类是增强型函数接口，为数据处理逻辑提供了生命周期管理和状态访问能力。它们是构建复杂流处理应用的关键基础富函数类一般以抽象类形式存在，例如RichMapFunction、RichFilterFunction、
- 2025-07-07
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- 大数据组件
2025-06-28
Pulsar Pulsar的架构 Broker：Broker负责消息的传输，Topic的管理以及负载均衡，Broker不负责消息的存储，是个无状态组件。 Bookie：负责消息的的持久化，采用Apache BookKeeper组件，BookKeeper是一个分布式的WAL系统。 Producer：生产者，封装消息
- 2025-06-28
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- 消息组件
2025-06-27
apache.flink - 转换算子、聚合算子转换算子转换算子的作用是对一条流进行转换、分流合流转换，把流变成新的流 map - 单流转换算子一一映射，示例如下： // 从元素种读取数据 DataStreamSource<Event> stream = env.fromElements(new Event("Mary", "./home",
- 2025-06-27
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- 大数据组件
2025-06-26
apache.flink - 环境和源算子获取执行环境 getExecutionEnvironment // 批处理环境 ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 流处理环境 StreamExecutionEnvironment
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- 大数据组件
2025-06-26
apache.flink - flink的javaAPI 编写实例场景一、使用DataSetAPI做批处理 // 1、获取运行环境和数据源 ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 1.1 DataSource类读取txt，返回的是数据流，
- 2025-06-26
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- 大数据组件
2025-06-25
Flink基础 Flink是什么流式处理、事件驱动、实时管道、数据处理 Flink处理的框架如下：对于批和流的概念：批处理：攒一批处理一次，hadoop、spark；流处理：来一个
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- 大数据组件
2025-06-20
RedisCluster 集群的概述集群和其他架构的区别分布式缓存是由至少三个master节点及每个master节点用于的一个或多个slave节点组成的redis集群。master节点是活跃节点，slave是备份，用于在master宕机时竞选成为master。master和自己的slave在一个真实（或虚拟的）node上
- 2025-06-20
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- 《Redis开发与运维》
- 缓存
2025-06-17
Redis哨兵哨兵的基本概念哨兵架构Redis Sentinel是对Redis主从架构的一种升级版本主从架构如果主节点出了问题，可能需要运维人员手工晋升新的主节点哨兵架构则是具备自动故障发现和故障转移能力，真正实现高可用，当哨兵架构中主节点故障，从节点将会通过一些算法选举出新的主节点，并且能够对外发布谁是新
- 2025-06-17
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- 《Redis开发与运维》
- 缓存
2025-06-16
Redis内存管理
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- 《Redis开发与运维》
- 缓存
2025-06-16
Redis阻塞的原因发现阻塞可以通过命令耗时、慢查询、持久化阻塞、连接拒绝、CPU/内存/网络/磁盘使用过载等，发现Redis阻塞发现阻塞的内在原因 api或数据结构使用不合理可以通过slowlog get n获取最近n条慢查询命令对于慢查询，可以调整命令，例如多用hgetall、hmget，禁用keys、so
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- 《Redis开发与运维》
- 缓存

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