LinkedIn贡献的分布式消息系统 - 请参考这里 kafka集群:producer写入消息,consumer读取消息 消息分为不同主题,每个主题可以分为多个partition(并行),每个partition可以多个副本,每个partition内保证消息顺序,consumer读取消息时也可以保证顺序(一个partition的消息只发送给一个consumer),如果要保持同一主题所有消息顺序,可以只设定一个partition. - 可能理解有误!! kafka集群,两个server四个parti…

Kafka 简要使用说明 参考文章 Kafka背景及架构介绍http://www.infoq.com/cn/articles/kafka-analysis-part-1 Apache kafka 工作原理介绍https://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-kafka/ Kafka集群操作指南 http://blog.jobbole.com/99195/ kafka操作 http://www.cnblogs.com/wanghongju…

使用Dell iDRAC服务器远程控制安装操作系统简要图解 iDARC tools   iDRAC又称为Integrated Dell Remote Access Controller,也就是集成戴尔远程控制卡,这是戴尔服务器的独有功能,iDRAC卡相当于是附加在服务器上的一计算机,可以实现一对一的服务器远程管理与监控,通过与服务器主板上的管理芯片BMC进行通信,监控与管理服务器的硬件状态信息.它拥有自己的系统和IP地址,与服务器上的OS无关.是管理员进行远程访问和管理的利器,戴尔服务器集成了i…

第一部分:kafka概述 一.定义(消息引擎系统) 一句话概括kafka的核心功能就是:高性能的消息发送与高性能的消息消费. kafka刚推出的时候是以消息引擎的身份出现的,它具有强大的消息传输效率和完备的分布式解决方案,随着版本更新,在kafka0.10.0.0版推出了流式处理组件--Kafka Streams,使kafka交由下游数据处理平台做的事也可以自己做,自此kafka在消息引擎的基础上正式成为了一个流式处理框架.但无论是消息引擎还是流式处理平台,kafka的处理架构从未质变,概括如下…

好久没发过kafka的文章了,今天整理一下kafka-manager神器. java环境要求 jdk8 kafkamanager源码下载 https://github.com/yahoo/kafka-manager/releases 编译 先修改sbt源,否则会报错,而且非常慢 在-/.sbt目录下增加一个文件repositories,内容如下: , [organization]/[module]/(scala_[scalaVersion]/)(sbt_[sbtVersion]/)[revisi…

目录: 一.什么是kafka? 二.kafka的官方网站在哪里? 三.在哪里下载?需要哪些组件的支持? 四.如何安装? 五.FAQ 六.扩展阅读   一.什么是kafka? kafka是LinkedIn开发并开源的一个分布式MQ系统,现在是Apache的一个孵化项目.在它的主页描述kafka为一个高吞吐量的分布式(能将消息分散到不同的节点上)MQ.Kafka仅仅由7000行Scala编写,据了解,Kafka每秒可以生产约25万消息(50 MB),每秒处理55万消息(110 MB). kafka目…

博文作者:迦壹 博客地址:http://idoall.org/home.php?mod=space&uid=1&do=blog&id=547 转载声明:可以转载, 但必须以超链接形式标明文章原始出处和作者信息及版权声明,谢谢合作! --------------------------------------- 目录: 一.什么是kafka? 二.kafka的官方网站在哪里? 三.在哪里下载?需要哪些组件的支持? 四.如何安装? 五.FAQ 六.扩展阅读   一.什么是kafka?…

一.前言 任何消息队列都是万变不离其宗都是3部分,消息生产者(Producer).消息消费者(Consumer)和服务载体(在Kafka中用Broker指代).那么本篇主要讲解Producer端,会有适当的图解帮助理解底层原理. 一.开发应用 首先介绍一下开发应用,如何构建一个KafkaProducer及使用,还有一些重要参数的简介. 1.1 一个栗子 /** * Kafka Producer Demo实例类. * * @author GrimMjx */ public class Produc…

高可用是很多分布式系统中必备的特征之一,Kafka 日志的高可用是通过基于 leader-follower 的多副本同步实现的,每个分区下有多个副本,其中只有一个是 leader 副本,提供发送和消费消息,其余都是 follower 副本,不断地发送 fetch 请求给 leader 副本以同步消息,如果 leader 在整个集群运行过程中不发生故障,follower 副本不会起到任何作用,问题就在于任何系统都不能保证其稳定运行,当 leader 副本所在的 broker 崩溃之后,其中一个 f…

前言 老刘是一名即将找工作的研二学生,写博客一方面是复习总结大数据开发的知识点,一方面是希望帮助更多自学的小伙伴.由于老刘是自学大数据开发,肯定会存在一些不足,还希望大家能够批评指正,让我们一起进步! 今天讲述的是SparkStreaming与Kafka的整合,这篇文章非常适合刚入门的小伙伴,也欢迎大家前来发表意见,老刘这次会用图片的形式讲述别人技术博客没有的一些细节,这些细节对刚入门的小伙伴是非常有用的!!! 正文 为什么有SparkStreaming与Kafka的整合? 首先我们要知道为什么…