broker.id  默认值:无 每一个broker都有一个唯一的id,这是一个非负整数,这个id就是broker的"名字",这样就允许broker迁移到别的机器而不会影响消费者.你可以选择任意一个数字,只要它是唯一的. log.dirs 默认值:/tmp/kafka-logs 一个用逗号分隔的目录列表,可以有多个,用来为Kafka存储数据.每当需要为一个新的partition分配一个目录时,会选择当前的存储partition最少的目录来存储. port 默认值:6667 server…

一.为什么需要消息系统 1.解耦: 允许你独立的扩展或修改两边的处理过程,只要确保它们遵守同样的接口约束. 2.冗余: 消息队列把数据进行持久化直到它们已经被完全处理,通过这一方式规避了数据丢失风险.许多消息队列所采用的"插入-获取-删除"范式中,在把一个消息从队列中删除之前,需要你的处理系统明确的指出该消息已经被处理完毕,从而确保你的数据被安全的保存直到你使用完毕. 3.扩展性: 因为消息队列解耦了你的处理过程,所以增大消息入队和处理的频率是很容易的,只要另外增加处理过程即可. 4.…

一.为什么需要消息系统 1.解耦: 允许你独立的扩展或修改两边的处理过程,只要确保它们遵守同样的接口约束. 2.冗余: 消息队列把数据进行持久化直到它们已经被完全处理,通过这一方式规避了数据丢失风险.许多消息队列所采用的"插入-获取-删除"范式中,在把一个消息从队列中删除之前,需要你的处理系统明确的指出该消息已经被处理完毕,从而确保你的数据被安全的保存直到你使用完毕. 3.扩展性: 因为消息队列解耦了你的处理过程,所以增大消息入队和处理的频率是很容易的,只要另外增加处理过程即可. 4.…

一 为什么需要消息系统 1.解耦 允许你独立的扩展或修改两边的处理过程,只要确保它们遵守同样的接口约束. 2.冗余 消息队列把数据进行持久化直到它们已经被完全处理,通过这一方式规避了数据丢失风险.许多消息队列所采用的"插入-获取-删除"范式中,在把一个消息从队列中删除之前,需要你的处理系统明确的指出该消息已经被处理完毕,从而确保你的数据被安全的保存直到你使用完毕. 3.扩展性 因为消息队列解耦了你的处理过程,所以增大消息入队和处理的频率是很容易的,只要另外增加处理过程即可. 4.灵活性…

在前一篇:kafka学习1:kafka安装 中,我们安装了单机版的Kafka,而在实际应用中,不可能是单机版的应用,必定是以集群的方式出现.本篇介绍Kafka集群的安装过程: 一.准备工作 1.开通Zookeeper和Kafka需要的端口 在 zookeeper-端口说明 中,我们可以看到Zookeeper需要用到3个端口,我们都需要开放这个端口.Linux开放端口,可以参考:Linux 开启端口命令 这篇文章. 否则在启动的时候,会出现如下错误(连接超时错误): 2.修改主机名称 在搭建Kaf…

前面章节中的例子,用来作为单个节点的服务器示例是足够的,但是如果想要把它应用到生产环境,就远远不够了.在Kafka中有很多参数可以控制它的运行和工作.大部分的选项都可以忽略直接使用默认值就好,遇到一些特殊的情况你可以再考虑使用它们. 本文翻译自<Kafka权威指南> Broker的一般配置 有很多参数在部署集群模式时需要引起重视,这些参数都是broker最基本的配置,很多参数都需要依据集群的broker情况而变化. broker.id 每个kafka的broker都需要有一个整型的唯一标识,这…

Kafka发行包里自带的配置样本可以用来安装单机服务,但并不能满足大多数安装场景的要求.kafka有很多配置选项,Kafka有很多配置选项,涉及安装和调优的方方面面.不过大多数调优选项可以使用默认配置,除非你对调优有特别的要求. 常规配置和主题配置(服务端的配置文件) kafka安装包里自带的config目录下有一个名字叫做server.properties的配置文件,这里面的配置项对应的就是标题里说的常规配置和主题配置了.在我的试验环境下,这个文件的绝对路径是:/usr/local/kafka…

深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04 + GeForce GTX 1070 + CUDA8.0 + cuDNN5.1 + TensorFlow 最近在公司做深度学习相关的学习和实验,原来一直在自己的电脑上安装虚拟机跑,速度实在太慢,主机本身性能太弱,独显都没有,物理安装Ubuntu也没多大意义,所以考虑用公司性能最强悍的游戏主机(i7 6700+GTX 1070) 做实验,这台主机平时是用来跑HTC VIVE的,现在归我用了o(*≧▽≦)ツ. 原本以为整个一套安装下来会很顺利,一路火花…

  深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04+Nvidia GTX 1080+CUDA8.0 发表于2016年07月15号由52nlp 接上文<深度学习主机攒机小记>,这台GTX1080主机准备好之后,就是配置深度学习环境了,这里选择了比较熟悉Ubuntu系统,不过是最新的16.04版本,另外在Nvidia GTX1080的基础上安装相关GPU驱动,外加CUDA8.0,因为都比较新,所以踩了很多坑. 1. 安装Ubuntu16.04 不考虑双系统,直接安装 Ubuntu16.04,从ub…

不多说,直接上干货! 深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04+Nvidia GTX 1080+CUDA8.0…