MQ2烟雾传感器的使用ADC的使用电压与浓度的转换定时器的使用ADC的使用利用mq2传感器对气体进行检测，无非就是利用传感器内部的电路以及材料在不同气体环境下有着不同的电阻值，通过对电阻电压的采集来检测相应气体浓度的变化。这时我们就可以利用ADC来对外部传感器的电压值进行采集，ADC呢就是将连续变量的模拟信号转换为离散的数字信号。ADC部分大家不了解可以去详细了解一下，大佬们写的都很好。接下来是代码部分：首先对io口进行配置，再对ADC的模式进行配置。voidAdc_Init()//初始化函数{GPIO_InitTypeDefGPIO_Initstructre;ADC_InitTypeDefA
一.日常Topic操作这里的命令以kafka2.2之后版本进行说明，社区推荐命令指定--bootstrap-server参数，受kafka安全认证体系的约束，如果使用--zookeeper会绕过Kafka的安全体系。1.创建topicbin/kafka-topics.sh--bootstrap-serverbroker_host:port--create--topicmy_topic_name--partitions1--replication-factor12.查看所有topic列表bin/kafka-topics.sh--bootstrap-serverbroker_host:port--
ELK搭建详细步骤写在前头：公司一直没有搭建一个支持实时查询日志的平台，平常看日志都得去服务器下载，大大降低开发效率，前段时间有大佬同事搭建了一款日志平台，支持sit,uat等各个环境的日志实时查询，大大提高bug定位速度。因对其感兴趣特向大佬请教，学习记录下搭建流程。技术选型以及搭建架构选型ElasticsearchElasticsearch是一个分布式的RESTful风格的搜索和数据分析引擎，提供收集、分析、存储数据三大功能。是当前流行的企业及搜索引擎。设计用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定、可靠、快速。LogstashLogstash是一个开源数据收集引擎，具有实时管道功能。Logst
ApacheKafka是一种实时消息服务。它以分布式和容错的方式安全地存储数据流。我们可以在访问生产者时过滤流数据。我不明白为什么我们需要像MongoDB这样的NoSQL数据库来在ApacheKafka中存储相同的数据。真正的问题是，为什么我们将相同的数据存储在NoSQL数据库和ApacheKafka中？我认为如果我们需要一个NoSQL数据库，我们可以先在MongoDB中收集来自客户端的数据流，而不需要使用ApacheKafka。但是，大多数大数据架构偏好在数据源和NoSQL数据库之间使用ApacheKafka。(see)这对实际系统有什么好处？ 最佳答案
消息队列概念：是在消息的传输过程中保存消息的容器。作用：异步处理、应用解耦、流量控制.....RabbitMQ： SpringBoot继承RabbitMQ步骤： 1.加入依赖org.springframework.bootspring-boot-starter-amqp 2.配置spring:rabbitmq:host:192.168.127.129virtual-host:/#指定虚拟主机port:5672 3.开启（如果不需要监听消息也就是不消费就不需要该注解开启）@EnableRabbit 4.创建队列、交换机、以及绑定它们之间的关系 @Configurat
一、状态1.概述算子任务可以分为有状态、无状态两种。无状态：filter,map这种，每次都是独立事件有状态：sum这种，每次处理数据需要额外一个状态值来辅助。这个额外的值就叫“状态”2.状态的分类（1）托管状态（ManagedState）和原始状态（RawState）托管状态就是由Flink统一管理的，状态的存储访问、故障恢复和重组等一系列问题都由Flink实现，我们只要调接口就可以。原始状态则是自定义的，相当于就是开辟了一块内存，需要我们自己管理，实现状态的序列化和故障恢复。（2）算子状态（OperatorState）和按键分区状态（KeyedState）按键分区状态其实就是被keyBy的
Kafka是一个分布式流处理平台，用于高吞吐量、低延迟的数据传输。在使用Kafka时，我们经常需要查看已创建的Topic以及Topic中的消息内容。本文将介绍如何使用Kafka提供的命令行工具来查看Topic和消息内容。查看Topic列表要查看Kafka中存在的Topic列表，我们可以使用kafka-topics.sh脚本。该脚本是Kafka的命令行工具之一，用于管理Topic。下面是查看Topic列表的命令：kafka-topics.sh--bootstrap-server--list其中，是Kafka集群中任意一个Broker的地址。执行上述命令后，将会显示出Kafka中所有的Topic名
这一部分主要是从客户端使用的角度来理解Kakfa的重要机制。重点依然是要建立自己脑海中的Kafka消费模型。Kafka的HighLevelAPI使用是非常简单的，所以梳理模型时也要尽量简单化，主线清晰，细节慢慢扩展。Kafka提供了两套客户端API：HighLevelAPI和LowLevelAPI。HighLevelAPI封装了kafka的运行细节，使用起来比较简单，是企业开发过程中最常用的客户端API。而LowLevelAPI则需要客户端自己管理Kafka的运行细节，Partition，Offset这些数据都由客户端自行管理。这层API功能更灵活，但是使用起来非常复杂，也更容易出错。只在极少
目录一、理解Kafka集成模式1.1什么是Kafka？1.2以下是Kafka的关键概念：二、为什么需要批处理和流处理？三、Kafka主题分区策略3.1默认分区策略3.2自定义分区策略3.3最佳实践：如何选择分区策略四、批处理与流处理简介4.1批处理的概念4.2流处理的概念4.3批处理与流处理的区别五、Kafka中的批处理5.1批处理应用场景5.2批处理架构5.3批处理的关键策略5.3.1数据缓冲5.3.2状态管理5.3.3错误处理5.4示例：使用Kafka进行批处理六、Kafka中的流处理6.1流处理应用场景6.2流处理架构6.3流处理的关键策略6.3.1事件时间处理6.3.2窗口操作6.3.
我正在研究Kafka自定义分区类。在这里，我试图将数据推入单独的分区。我的卡夫卡制作人课：importjava.util.Date;importjava.util.Properties;importjava.util.Random;importkafka.javaapi.producer.Producer;importkafka.producer.KeyedMessage;importkafka.producer.ProducerConfig;publicclassKafkaCustomPartitioner{publicstaticvoidmain(String[]args){longeve
