详解RabbitMQ工作模式之工作队列模式
目录工作队列模式概念特点应用场景工作原理注意事项代码案例引入依赖常量类编写生产者代码编写消费者1代码编写消费者2代码先运行生产者，后运行消费者先运行消费者，后运行生产者工作队列模式概念
在工作队列模式中，一个生产者（producer）将任务发布到队列中，多个消费者（consumer）
大数据
3分钟精通Flink SQL数据操作：INSERT/UPDATE/DELETE实战指南
3分钟精通Flink SQL数据操作：INSERT/UPDATE/DELETE实战指南 【免费下载链接】flink 项目地址: 你是否还在为流数据处理中的实时更新操作头疼？是否想快速掌握Flink SQL的核心数据操作能力？本文将通过实战案例，带
Flink-DataWorks第二部分：数据集成（第58天）
系列文章目录
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前言
2. 数据集成
2.1 概述
2.1.1 离线（批量）同步简介
2.1.2 实时同步简
Java 大视界 -- Java 大数据机器学习模型在元宇宙虚拟场景智能交互中的关键技术
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引言：
正文：
一、元宇宙智能交互：从概念到现实的鸿沟与跨越
1.1 沉浸式交互的核心诉求
1.2 技术实现的三大挑战
二、Java 大数据：元宇宙的「数字基石」与「智能引擎」
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Flink 1.14.6 版本 lib 目录依赖Jar包资源
Flink 1.14.6 版本 lib 目录依赖Jar包资源 【下载地址】Flink1.14.6版本lib目录依赖Jar包资源 该项目为 Flink 1.14.6 版本提供了完整的 lib 目录依赖 Jar 包资源，涵盖了数据库连接器、SQL 连接器、分布式计算及模拟数据生成等核心功能。包括 flink-connector-jdbc、flink-doris-connector、f
Pyspark学习一：概述
PySpark 介绍 & 为什么使用 PySpark
官方文档：
1. PySpark 是什么？
PySpark 是 Apache Spark 的 Python API，提供了 大规模分布式计算能力，用于处理 大数据。 Spark 本身是
探索大数据领域Spark的分布式计算性能提升方法
Spark分布式计算性能调优全攻略：从原理到实践的12个关键方法副标题：解决Shuffle慢、资源浪费、任务倾斜的实战指南
摘要/引言你有没有遇到过这样的场景？
写好的Spark任务跑到一半卡住，盯着日志看“Shuffle Read”进度半天不动；
明明给了10个Executor，却只有2个在干活，
NIFI【应用 02】1.28.1版本使用实例分享（GetFile、SplitText、ExtractText、PublishKafkaRecord_2_6）配置使用及模板分享（txt文件解析）
Apache NIFI 安装过程可参考《一篇学会部署NIFI》中文文档地址 内容很是详细，大家可以参考。没有中文文档的可查看官方文档 NIFI 新手，一些配置或者处理器本身的使用可能存在一些问题，发现的小伙伴儿请不吝赐教。
txt文件解析实例
RabbitMQ与Celery深度集成：构建高性能Python异步任务系统
目录摘要1 引言：为什么现代Python项目需要消息队列1.1 消息队列的核心价值1.2 RabbitMQ与Celery的协同优势2 RabbitMQ核心原理深度解析2.1 AMQP协议与消息模型2.1.1 Exchange类型与路由机制2.1.2 消息持久化与可靠性2.2 高级消息模式2.2.1 死信队列与延迟消息2.2.2 优先级队列3 Celery架构与核心机制3.1 Cele
基于 Kafka 的医嘱事件架构
一：为什么要用事件总线
解耦：把 HIS 的业务事实（医嘱、执行、记账）解耦为事件，病案、计费、质控、DRG 等系统通过消费同一条事实构建各自视图
可回放 / 恢复：事件可以持久化并重放，用于补录、补算或回放历史
高吞吐与扩展：Kafka 能天然横向扩展，
