发布时间：2025-01-06
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ClickHouse是一个高效的列式数据库管理系统(DBMS)，擅长处理非关联数据和海量日志型数据，具有良好的数据压缩效果。本文简要介绍ClickHouse的数据类型，并提供查询数据类型的SQL语句。
发布时间：2025-01-06
本文介绍如何使用 ClickHouse 的 Kafka 引擎构建物化视图，实现对 Kafka 数据的实时处理和聚合。文章涵盖了表结构创建、物化视图构建、聚合查询以及日志查看等方面，并提供了具体的 SQL 代码示例和注意事项，帮助读者快速上手 ClickHouse 的数据处理流程。
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ClickHouse Kafka 引擎详解，介绍了其特性、老版和新版配置格式，包括发布订阅数据流、容错存储机制以及处理流数据的能力。 学习如何使用 Kafka 引擎高效处理实时数据。
发布时间：2025-01-06
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本文使用 esrally 工具对 Elasticsearch 进行流水数据写入压测，测试了 1000 万、2000 万和 5000 万条数据写入的性能，并对结果进行了详细分析，包括索引时间、合并时间、刷新时间、查询性能等指标，以及不同查询方式下的性能对比。文章还提供了 track.json 和 index.json 配置文件示例。
发布时间：2025-01-06
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深入理解 Apache Flink 窗口函数，包括滚动窗口、滑动窗口、会话窗口等三种窗口类型，以及 ReduceFunction、AggregateFunction、ProcessWindowFunction 等窗口处理函数，并讲解 Trigger 和 Evictor 的作用。
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本文详细介绍了Flink大数据环境的准备，包括Flink的下载、安装、环境变量配置、启动、关闭以及Job程序的提交方式。文章以WordCount程序为例，演示了如何在Flink中运行一个简单的批处理程序，并介绍了Flink Web界面的使用方法，方便用户监控和管理Job。
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本文档介绍了如何使用 sql-client 配置文件连接数据源，定义表、视图和 UDF，并执行 SQL 查询。配置文件包含 tables、functions、catalogs、execution 和 deployment 等配置项。示例展示了使用 CSV 数据作为数据源，并执行 group by 语句的 SQL 查询。
发布时间：2025-01-06
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本文介绍如何使用 Apache Flink 进行大规模日志文件批处理，以统计每小时接口错误码。文章涵盖了 Flink 环境配置、Scala 代码实现、JSON 数据解析、数据聚合以及 Jar 包打包和提交等步骤，并提供了完整的代码示例和详细的步骤说明。适用于处理 4G 压缩包解压后 40-50G 的大规模 JSON 日志数据，并针对接口错误码进行统计分析。
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本文演示了如何使用 Golang 生成测试数据并写入 Kafka，以及如何使用 Flink 从 Kafka 读取数据并进行数据聚合。代码示例涵盖了 Kafka 生产者、消费者和 Flink 的数据处理流程，并解释了如何使用 JSON 格式的数据。
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本文详解DNS协议，通过Wireshark抓包分析DNS查询和应答过程，深入探讨DNS数据包的二进制结构和可视化数据结构，包含A记录和CNAME记录的解析示例。
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UDP（用户数据报协议）是一种简单的面向数据报的通信协议，位于OSI模型的传输层。它提供不可靠的数据传输，常用于对时间要求高的应用，例如DNS、DHCP、SNMP、RIP和NTP。本文详细介绍了UDP的数据包结构、校验和计算以及应用场景。
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滑动窗口算法是一种用于网络传输的流量控制技术，它允许发送方在等待确认之前发送多个数据分组，提高网络吞吐量并避免拥塞。本文介绍了滑动窗口算法的作用、原理以及在TCP协议中的应用，并分析了窗口大小调整和特殊情况下的处理。
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本文介绍了两种通过SSH实现远程访问本地服务的方案：端口转发和内网穿透。端口转发用于本地访问远程服务器的特定端口，内网穿透则允许外部网络访问内部服务。文章提供了Bash脚本和详细的SSH参数解释，以及sshd_config的修改方法，方便读者快速上手。
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本文介绍了TCP/IP协议栈，包括TCP标志位(SYN, ACK, PSH, FIN, RST, URG)，Sequence number和Acknowledge number，并提供了Wireshark过滤条件示例及TCP/IP四层模型和OSI七层模型的图解说明。
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本文详细介绍了HTTP协议的报文结构，包括请求行、请求头部、响应体等组成部分，以及HTTP缓存策略，例如Private Cache、Public Cache、Cache-control、缓存过期机制和缓存验证等内容，并提供了HTTP状态码的分类说明。