背景:      当今社会各种应用系统诸如商业.社交.搜索.浏览等像信息工厂一样不断的生产出各种信息,在大数据时代,我们面临例如以下几个挑战: 怎样收集这些巨大的信息 怎样分析它 怎样及时做到如上两点      以上几个挑战形成了一个业务需求模型,即生产者生产(produce)各种信息,消费者消费(consume)(处理分析)这些信息,而在生产者与消费者之间,须要一个沟通两者的桥梁-消息系统.      从一个微观层面来说,这样的需求也可理解为不同的系统之间怎样传递消息. Kafka诞生:由 l…

目录 基本介绍 概述 优点 主要应用场景 Kafka的架构 四大核心API 架构内部细节 基本介绍 概述 Kafka官网网站:http://kafka.apache.org/ Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台,由Scala和Java编写.该项目的目标是为处理实时数据提供一个统一.高吞吐.低延迟的平台.其持久化层本质上是一个 按照分布式事务日志架构的大规模发布/订阅消息队列,这使它作为企业级基础设施来处理流式数据非常有价值.此外,Kafka可以通过Kafka Conne…

Kafka是分布式发布-订阅消息系统.它最初由LinkedIn公司开发,之后成为Apache项目的一部分.Kafka是一个分布式的,可划分的,冗余备份的持久性的日志服务.它主要用于处理活跃的流式数据. 在大数据系统中,常常会碰到一个问题,整个大数据是由各个子系统组成,数据需要在各个子系统中高性能,低延迟的不停流转.传统的企业消息系统并不是非常适合大规模的数据处理.为了已在同时搞定在线应用(消息)和离线应用(数据文件,日志)Kafka就出现了.Kafka可以起到两个作用: 1.降低系统组网复杂度.…

1. Kafka入门介绍 1.1 Apache Kafka是一个分布式的流平台.这到底意味着什么? 我们认为,一个流平台具有三个关键能力: ① 发布和订阅消息.在这方面,它类似一个消息队列或企业消息系统.(生产和消费消息) ② 以容错的方式存储消息流.(存储消息) ③ 当消息流发生时处理它们.(处理消息) 1.1.1 kafka的优势 它应用于两大类应用: ① 构建实时的流数据管道,可靠地获取系统和应用程序之间的数据.(获取数据) ② 构建实时流的应用程序,对数据流进行转换或反应.(处理数据)…

MQTT目录: MQTT简单介绍 window安装MQTT服务器和client java模拟MQTT的发布,订阅 MQTT: MQTT(Message Queuing Telemetry Transport,消息队列遥测传输协议),是一种基于发布/订阅(publish/subscribe)模式的“轻量级”通讯协议,该协议构建于TCP/IP协议上,由IBM在1999年发布.MQTT最大优点在于,可以以极少的代码和有限的带宽,为连接远程设备提供实时可靠的消息服务.做为一种低开销.低带宽占用的即时通讯…

转载自 huxihx,原文链接 Kafka producer介绍 Kafka 0.9版本正式使用Java版本的producer替换了原Scala版本的producer.本文着重讨论新版本producer的设计原理以及基本的使用方法. 目录 一.基本数据结构 1. ProducerRecord 2. RecordMetadata 二.工作流程 1. 基本设计特点 2. 关键参数 3. 内部原理 3.1 Step 1: 序列化+计算目标分区 3.2 Step 2: 追加写入消息缓冲区(accumul…

storm笔记:Storm+Kafka简单应用 这几天工作须要使用storm+kafka,基本场景是应用出现错误,发送日志到kafka的某个topic.storm订阅该topic.然后进行兴许处理.场景很easy,可是在学习过程中.遇到一个奇怪的异常情况:使用KafkaSpout读取topic数据时,没有向ZK写offset数据,致使每次都从头開始读取. 纠结了两天,最终碰巧找到原因:应该使用BaseBasicBolt作为bolt的父类.而不是BaseRichBolt. 通过本文记录一下这样的情…

以下是来自官方的一篇简单介绍: spring Cloud provides tools for developers to quickly build some of the common patterns in distributed systems (e.g. configuration management, service discovery, circuit breakers, intelligent routing, micro-proxy, control bus, one-tim…

Kafka入门介绍 https://www.cnblogs.com/swordfall/p/8251700.html 最近在看hdoop的hdfs 以及看了下kafka的底层存储,发现分布式的技术基本上都是相同的. 都是通过增加一个coordinator的节点作为存储元数据, 将实体数据放到datanode 里面来提高容量.而且也跟微服务类似,将一个单体应用拆开分多份,放到不同的node节点中来 并且通过replication 来保证高可用.通过服务注册中心统一进行管理. 微服务 hadoop…

关于mybatis中一级缓存和二级缓存的简单介绍 mybatis的一级缓存: MyBatis会在表示会话的SqlSession对象中建立一个简单的缓存,将每次查询到的结果结果缓存起来,当下次查询的时候,如果判断先前有个完全一样的查询,会直接从缓存中直接将结果取出,返回给用户,不需要再进行一次数据库查询了. MyBatis会在一次会话的表示----一个SqlSession对象中创建一个本地缓存(local cache),对于每一次查询,都会尝试根据查询的条件去本地缓存中查找是否在缓存中,如果在缓存…