1.下载 下载地址:http://www.kafkatool.com/download.html 2.安装 根据不同的系统下载对应的版本,我这里kafka版本是1.1.0,下载kafka tool 2.0.1. 双击下载完成的exe图标,傻瓜式完成安装. 3.简单使用 kafka环境搭建请参考:CentOS7.5搭建Kafka2.11-1.1.0集群 1)连接kafka 打开kafka tool安装目录,点击exe文件 提示设置kafka集群连接 点击确定,设置 设置完了,点击Test测试是否能

Kafka 可视化工具 使用Kafka的小伙伴,有没有为无法直观地查看 Kafka 的 Topic 里的内容而发过愁呢? 下面推荐给大家一款带有可视化页面Kafka工具:Kafka Tool (目前最新版本是 2.0.4) Kafka Tool 工具下载 下载地址 http://www.kafkatool.com/download.html 下载界面 不同版本的Kafka对应不同版本的工具,个人使用的是0.11,所以下载的是最新的2.0.4版本 如果是Windows,直接点击exe文件,一键安装

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一.安装 双击kafkatool_64bit.exe安装kafka可视化工具,并且C:\Windows\System32\drivers\etc配置HOSTS,打开HOSTS并添加: HOSTS添加: HOSTS添加的域名,是kafka安装服务器的IP 用户名,必要时登录linux服务器检查一下 二.简单使用 1.在桌面找到Kafka Tool 2.0快捷图标,双击进入可视化工具 2.左上角File-Add New Connection...,添加链接 (1)File-Add New Conne

Kafka可视化客户端工具(Kafka Tool 2)的安装和使用 Kafka Tool 2 是一款 Kafka 的可视化客户端工具,可以非常方便的查看 Topic 的队列信息.消费者信息以及 kafka 节点信息.下面介绍如何使用这个工具.   1,下载安装 这款软件支持在 Windows.Mac 和 Linux 上面运行,我们到其官网选择合适的版本下载安装即可: https://www.kafkatool.com/download.html   2,配置连接信息 (1)程序启动后,点击左上角

前言:基于Windows系统下的Kafka环境搭建:以及使用.NET 6环境进行开发简单的生产者与消费者的演示. 一.环境部署 Kafka是使用Java语言和Scala语言开发的,所以需要有对应的Java环境,以及Scala语言环境. Java环境配置,如果不清楚的,可以查看鄙人的另一篇博客: https://www.cnblogs.com/weskynet/p/14852471.html 1.Scala环境安装,需要先下载Scala语言包,下载地址: https://www.scala-lan

Linux 上的数据可视化工具 5 种开放源码图形化工具简介 Linux® 上用来实现数据的图形可视化的应用程序有很多,从简单的 2-D 绘图到 3-D 制图,再到科学图形编程和图形模拟.幸运的是,这方面的工具有很多开放源码实现,包括 gnuplot.GNU Octave.Scilab.MayaVi.Maxima 等.每个工具都有自己的优缺点,并且都是针对不同的应用程序而设计的.对这些开放源码图形可视化工具进行一下探索,有助于我们更好地决定哪个工具最适合我 们的应用程序. 0 评论: M. Ti

记得有朋友问老周,系统中的“计算器”应用的界面菜单是怎么做的.其实,你可以用VS 2015的新工具来查看它的界面结构. 实时可视化树工具只能查看XAML定义的界面,如WPF和Win App.现在,Win App都编译为本地代码,直接找可执行文件是走不通了. 但有了新的实时可视化工具,你可以自己去研究Win 10 App的界面,包括小娜面板在内都是可以查看的. 好,屁话不多说,就简单介绍一下如何用吧.其实很简单. 1.以管理员身份运行VS 2015,有的应用需要管理员权限,有的不用,以防万一,还是

转载地址:https://www.cnblogs.com/frankdeng/p/9452982.html 1.下载 下载地址:http://www.kafkatool.com/download.html 2.安装 根据不同的系统下载对应的版本,我这里kafka版本是1.1.0,下载kafka tool 2.0.1. 双击下载完成的exe图标,傻瓜式完成安装. 3.简单使用 kafka环境搭建请参考:CentOS7.5搭建Kafka2.11-1.1.0集群 1)连接kafka 打开kafka t

一.如何查看 在老版本中,使用kafka-run-class.sh 脚本进行查看.但是对于最新版本,kafka-run-class.sh 已经不能使用,必须使用另外一个脚本才行,它就是kafka-consumer-groups.sh 普通版 查看所有组 要想查询消费数据,必须要指定组.那么线上运行的kafka有哪些组呢?使用以下命令: bin/kafka-consumer- --list 注意:根据实际情况修改kafka的连接地址 执行输出: ... usercenter ... 这些组在是程序

ROS数据可视化工具Rviz和三维物理引擎机器人仿真工具V-rep Morse Gazebo Webots USARSimRos等概述 Rviz Rviz是ROS数据可视化工具,可以将类似字符串文本等枯燥的数据以二维或三维等非常形象的可视化方式进行显示,如下:   除此之外,也是重要的人机交互界面,如下以一个六足机器人为例: 单足(初始--调整):           数值结果如下: --- header: seq: 9034 stamp: secs: 1487127789 nsecs: 815

本文来自网易云社区. 关于如何选择BI数据可视化工具,总体而言,主流BI产品在选择的时候要除了需要考虑从数据到展现.从公司内到公司外等各种场景,结合前面朋友的回答,还需要考虑以下几点:1:以后的数据处理能力,是否能够在大批量,上亿条数据的情况下给出解决方案:2:BI的侧重点是不是和公司的需求匹配,如报表智能预警还是预测分析或者是数据挖掘:3:厂商的创新能力和迭代速度,因为BI发展太过迅速,没人想买一个产品刚刚部署用了好长时间没有更新的:4:移动办公支持能力:5:最重要的,厂商的服务水平,作为B端

作为一个理工男.用过了形形色色能够用于科学作图/数据可视化软件:从大学时做实验课推荐用于分析简单採集数据的 Origin; 毕业论文时用来呈现实验时序信号和离线分析脑电信号的 MATLAB.后面还发现了 Octave 以及 Gnuplot : 以及实验室师兄推荐用的 Matplotlib 软件; 工作后随着 HTML5 大红大紫,也发现了一些基于 Web 前端的软件,比方 d3js/Highcharts, 还有 Python 的 Bokeh-- 这些软件都有各自的优缺点,因为自己平时工作会做一些

目录 1.概述 1.1 什么是TSNE 1.2 TSNE原理 1.2.1入门的原理介绍 1.2.2进阶的原理介绍 1.2.2.1 高维距离表示 1.2.2.2 低维相似度表示 1.2.2.3 惩罚函数 1.2.2.4 为什么是局部相似性 1.2.2.5 为什么选择高斯和t分布 2 python实现 参考内容 1.概述 1.1 什么是TSNE TSNE是由T和SNE组成,T分布和随机近邻嵌入(Stochastic neighbor Embedding). TSNE是一种可视化工具,将高位数据降到2

任何一项产品的选择都需要谨慎而全面,BI数据可视化工具的选择就更不用说了.作为企业的IT部门,如果没有良好的BI工具支持,IT部门将会十分容易陷入困境.那么面对多元化的BI工具市场,IT部门该如何选择BI工具呢?BI工具选择的标准有很多,其中数据可视化效果的呈现也是不可或缺的一项要求. 俗话说得好,"没有数据可视化功能的BI工具都是耍流氓."那么数据可视化功能为什么会如此重要呢? 数据可视化的意义是帮助人更好的分析数据,信息的质量很大程度上依赖于其表达方式.对数字罗列所组成的数据中所包

伴随着大数据时代的到来,企业对数据的需求从"IT主导的报表模式"转向"业务主导的自助分析模式",可视化BI工具也随之应运而生.面对如此众多的可视化BI工具,我们应该使用什么标准来筛选出最适合企业业务的可视化BI工具呢? 第一个关键因素就是要熟悉你的用户,否则你最终可能只是买了几套BI工具和数据可视化软件,并没有发挥他们的全部作用,甚至根本没用上.许多种可视化分析产品,包括来自较大供应商的一些产品.它们功能很丰富,但是你需要这些功能吗?你的员工里有人真的用过这些功能吗

数据可视化用专业术语来就是通过视觉的方式向人类展示数据,这种在文本基础上的图表即简单又实用,而且相关性.趋势分析都非常明确,也非常可靠,通过图表一目了然.用通俗的话说就是画一张图表,将数据以比例的方式展示,让人能一眼就了解到自己想要了解的数据.数据可视化工具软件是大数据市场催生的致力于帮助企业快速.直观解决大数据分析的关键工具.目前数据可视化工具软件排名如何?其实排名先后都带有主观色彩,所以这边我就以我觉得好用的4款数据可视化工具软件推荐给大家,拿走不谢!(排名不分先后) 1. Tableau

转载自:https://blog.csdn.net/weixin_41615494/article/details/7952173 一.基于Receiver的方式 原理 Receiver从Kafka中获取的数据存储在Spark Executor的内存中,然后Spark Streaming启动的job会去处理那些数据,如果突然数据暴增,大量batch堆积,很容易出现内存溢出的问题. 在默认的配置下,这种方式可能会因为底层失败而丢失数据.如果要让数据零丢失,就必须启用Spark Streaming的

查看 webpack 打包后所有组件与组件间的依赖关系,针对多余的包文件过大, 剔除首次影响加载的效率问题进行剔除修改,本次采用的是 ==webpack-bundle-analyzer(可视化视图查看器)== == 介绍1:webpack-bundle-analyzer(可视化)== 将捆绑内容表示为方便的交互式可缩放树形图 如下效果图: 模块功能: 意识到你的文件打包压缩后中真正的内容 找出哪些模块组成最大的大小 找到错误的模块 优化它! 最好的事情是它支持缩小捆绑!它解析它们以获得实际大小的

通常在android进行SQLite数据库的处理查看很不方便,于是自己下载了一个SQLite Expert Professional 3可视化工具用来进行查询数据,由于时间问题就不多说了,直接讲使用方法吧! SQLite Expert Professional下载地址就不说了,网上很多 我使用的是eclipse工具进行android开发.这就要先找到数据源切换到DDMS,找到File Explore,如果没有看见就去window->show view查找,数据就在data->data->