本文详细介绍如何基于 Docker 容器技术，搭建 Kettle 9.2 版本的分布式集群环境，包含环境准备、镜像制作、配置编排和多节点部署等完整流程，适用于需要实现 ETL 及数据集成作业分布式调度与管理的应用场景。
在现代应用开发与运维中，中间件的部署与管理是保障系统稳定高效运行的关键环节。Docker作为轻量级容器化技术，极大简化了中间件的安装、配置和升级流程，提高了环境一致性和部署效率。本文汇总了多款常用中间件的Docker Compose部署文件，包括数据库（MySQL、PostgreSQL、MongoDB）、缓存（Redis）、消息队列（Kafka）、搜索引擎（Elasticsearch）、大数据组件（Doris）以及监控系统（Prometheus、Grafana等）。无论是单机部署还是集群搭建，均提供详尽配置示例，方便开发者和运维人员快速上手，实现一键部署和高效管理。如果您正在规划容器化中间件的部署方案，本篇博文将是您实用且全面的参考资源。
在 Linux 系统中，rm 命令会直接删除文件，无法撤销。这容易导致误删文件的情况发生。为了避免这种风险，我们可以为 rm 命令添加一个回收站功能。本文将介绍如何编写并部署一个 Bash 脚本，使系统中的所有用户在使用 rm 命令时，文件会被移动到回收站目录，而不是被永久删除。
在现代企业级应用与大数据环境中，常用中间件如 Zookeeper、Kafka、Redis、Elasticsearch、Flink、Hadoop 以及 Doris 等，扮演着关键的角色，保证系统的高可用性、可扩展性和稳定运行。而 systemd 作为主流的 Linux 初始化系统和服务管理器，提供了统一、可靠的方式来管理这些中间件的启动、停止与自动重启。本文详细汇总了一系列常用中间件的 systemd 单元配置文件示例，覆盖直接运行进程和基于 Docker Compose 的容器化服务，帮助运维人员快速配置与管理各类中间件服务。通过规范的 systemd 配置，能够有效简化运维流程，提高服务启动效率，确保业务连续性。
Spring Boot 默认使用 Lettuce 作为 Redis 客户端，它支持响应式编程且易于使用。但在部分低版本 Spring Boot 中，Lettuce 与 Redis 集群存在版本兼容性问题，导致连接不稳定或无法连接集群。鉴于此，采用 Jedis 客户端作为 Redis 集群的连接方案成为了切实可行的替代方案。
本文详细介绍如何在 Spring Boot 项目中使用 Jedis 整合 Redis 集群，包含依赖配置、属性设置、关键代码实现以及调用示例，为实际项目中使用 Redis 集群提供完整参考。
在现代大数据架构中，Kafka作为分布式消息系统广泛应用于流式数据传输，而Doris作为高性能的MPP数据库，支持实时数据分析与查询。本文将详细介绍如何利用Doris的Routine Load功能，直接从Kafka导入数据，实现实时数据同步，涵盖CSV和JSON格式的数据导入，并提供相关操作指令及调优建议。
在进行大数据和高并发环境下的性能压测时，JMeter 可能出现卡死或崩溃现象，常见错误日志显示为：
1 | java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space |
其根本原因是 JMeter 所使用的 Java 虚拟机（JVM）堆内存配置不足，导致内存溢出。为了避免这种情况，必须为 JMeter 设置更合理的内存上限，确保测试过程顺畅。
本文将详解如何在 Windows、Mac 及 Linux 三大平台下修改 JMeter 的内存配置，并教你如何验证内存调整是否生效。
随着高分辨率显示器的普及，尤其是4K分辨率，许多开发和测试工具在默认配置下界面元素显得过小，影响使用体验。Apache JMeter虽然从高版本开始已经支持HiDPI（高DPI）屏幕，但默认状态下这项功能并未启用。本文将介绍如何针对JMeter 5.3版本，在Windows 10系统和4K显示环境下，进行字体和界面图标的适配设置，提升使用舒适度。
作为后端开发者，确保我们构建的应用在高并发场景下依然稳定高效是至关重要的。Apache JMeter 作为一款开源的、基于 Java 的压力测试工具，因其功能全面、使用便捷且跨平台（Linux/Windows/macOS），成为了我们进行接口测试与性能（压力）测试的首选工具之一。本文将引导您从 JMeter 的基础配置入手，逐步构建一个涉及登录、数据提取、多步骤依赖的复杂场景并发测试。
前提条件： 由于 JMeter 是 Java 开发的，请确保您的测试环境中已正确安装 JDK。
JMeter 下载： JMeter 官网
最近因为系统开发需要，要模拟业务系统生产业务数据推送到Kafka中。同时对于生成的业务数据有一定逻辑要求，故采用了先使用代码生成测试业务数据到Json文件中，然后通过Jmeter读取Json文件以一定的并发数推送到Kafka中的方案。