Kafka详解与总结(三)

Kafka分片存储机制几个kafka重要概念: Broker:消息中间件处理结点,一个Kafka节点就是一个broker,多个broker可以组成一个Kafka集群. Topic:一类消息,例如page view日志.click日志等都可以以topic的形式存在,Kafka集群能够同时负责多个topic的分发. Partition:topic物理上的分组,一个topic可以分为多个partition,每个partition是一个有序的队列. Segment:partition物理上由多个seg…

JDBC详解系列（三）之建立连接（DriverManager.getConnection）

在JDBC详解系列(一)之流程中,我将数据库的连接分解成了六个步骤. JDBC流程: 第一步:加载Driver类,注册数据库驱动: 第二步:通过DriverManager,使用url,用户名和密码建立连接(Connection): 第三步:通过Connection,使用sql语句打开Statement对象: 第四步:执行语句,将结果返回resultSet: 第五步:对结果resultSet进行处理: 第六步:倒叙释放资源resultSet->preparedStatement->conne…

详解TCP的三次握手四次断开

本文将分别讲解经典的TCP协议建立连接(所谓的“3次握手”)和断开连接(所谓的“4次挥手”)的过程. 尽管TCP和UDP都使用相同的网络层(IP),TCP却向应用层提供与UDP完全不同的服务.TCP提供一种面向连接的.可靠的字节流服务. 面向连接意味着两个使用TCP的应用(通常是一个客户和一个服务器)在彼此交换数据之前必须先建立一个TCP连接.这一过程与打电话很相似,先拨号振铃,等待对方摘机说“喂”,然后才说明是谁.这是一个互相确认的过程,以保证数据传输的可靠性. 1.熟悉下tcp报文经典的t…

第6章传输层(详解TCP的三次握手与四次挥手)

第6章传输层传输层简介传输层为网络应用程序提供了一个接口,并且能够对网络传输提供了可选的错误检测.流量控制和验证功能.TCP/IP传输层包含很多有用的协议,能够提供数据在网络传输所需的必要寻址信息.但寻址和路由只是传输层的部分功能.tcp/ip的开发者知道你他们需要在网际层上添加另外一层,并通过这一层提供的额外必要特性来使用IP.传输层协议需要提供以下功能: 为网络应用程序提供接口:也就是为应用程序提供访问网络的途径.设计者希望不仅仅能够向目的计算机传递数据,还能够向目的计算机上的特定程序…

CocoaPods详解之（三）----制作篇

CocoaPods详解之----制作篇作者:wangzz 原文地址:http://blog.csdn.net/wzzvictory/article/details/20067595 转载请注明出处如果觉得文章对你有所帮助,请通过留言或关注微信公众帐号wangzzstrive来支持我,谢谢! 学会使用别人的Pods依赖库以后,你一定对创建自己的依赖库跃跃欲试,今天就来揭开Pods依赖库创建过程的神秘面纱.整个创建过程都以我实现的一个名称为WZMarqueeView跑马灯效果的view为例,步骤…

［转］iOS学习之UINavigationController详解与使用(三)ToolBar

转载地址:http://blog.csdn.net/totogo2010/article/details/7682641 iOS学习之UINavigationController详解与使用(二)页面切换和segmentedController 接上篇,我们接着讲Navigation 的Toolbar. 1.显示Toolbar 在RootViewController.m的- (void)viewDidLoad方法中添加代码,这样Toobar就显示出来了. [self.navigationCont…

iOS学习之UINavigationController详解与使用(三)ToolBar

1.显示Toolbar 在RootViewController.m的- (void)viewDidLoad方法中添加代码,这样Toobar就显示出来了. [cpp] view plaincopy [self.navigationController setToolbarHidden:NO animated:YES]; 2.在ToolBar上添加UIBarButtonItem 新建几个UIBarButtonItem,然后以数组的形式添加到Toolbar中 [cpp] view plaincop…

Kafka 详解（三）------Producer生产者

在第一篇博客我们了解到一个kafka系统,通常是生产者Producer 将消息发送到 Broker,然后消费者 Consumer 去 Broker 获取,那么本篇博客我们来介绍什么是生产者Producer. 1.生产者概览我们知道一个系统在运行过程中会有很多消息产生,比如前面说的对于一个购物网站,通常会记录用户的活动,网站的运行度量指标以及一些日志消息等等,那么产生这些消息的组件我们都可以称为生产者. 而对于生产者产生的消息重要程度又有不同,是否都很重要不允许丢失,是否允许丢失一部分?以及是否…

大数据入门第十七天——storm上游数据源之kafka详解（三）其他问题

一.kafka文件存储机制 1.topic存储在Kafka文件存储中,同一个topic下有多个不同partition,每个partition为一个目录,partiton命名规则为topic名称+有序序号,第一个partiton序号从0开始,序号最大值为partitions数量减1. 以上面创建的topic_1为例,在mini1这台机器上的目录如下: 综合查看3台机器的分布,如下所示: mini1: 1 2 3 mini2: 0 2 3 mini3: 0 1 // 这里是设置了副本数量,如果为了…

Kafka详解三：开发Kafka应用

问题导读 1.Kafka系统由什么组成?2.Kafka中和producer相关的API是什么? 一.整体看一下Kafka 我们知道,Kafka系统有三大组件:Producer.Consumer.broker . file:///C:/Users/ADMINI~1/AppData/Local/Temp/enhtmlclip/Image.png producers 生产(produce)消息(message)并推(push)送给brokers,co…

Kafka 详解（二）------集群搭建

这里通过 VMware ,我们安装了三台虚拟机,用来搭建 kafka集群,虚拟机网络地址如下: hostname ipaddress subnet mask geteway 1. master 192.168.146.200 255.255.255.0 192.168.146.2 2. slave1 192.168.146.201 255.255.255.0 192.168.…

[转]kafka详解

一.入门 1.简介 Kafka is a distributed,partitioned,replicated commit logservice.它提供了类似于JMS的特性,但是在设计实现上完全不同,此外它并不是JMS规范的实现.kafka对消息保存时根据Topic进行归类,发送消息者成为Producer,消息接受者成为Consumer,此外kafka集群有多个kafka实例组成,每个实例(server)成为broker.无论是kafka集群,还是producer和consum…

大数据入门第十七天——storm上游数据源之kafka详解（一）入门与集群安装

一.概述 1.kafka是什么根据标题可以有个概念:kafka是storm的上游数据源之一,也是一对经典的组合,就像郭德纲和于谦根据官网:http://kafka.apache.org/intro 的解释呢,是这样的: Apache Kafka® is a distributed streaming platform ApacheKafka®是一个分布式流媒体平台 l Apache Kafka是一个开源消息系统,由Scala写成.是由Apache软件基金会开发的一个开源消息系统项目. l…

kafka详解

一.基本概念介绍 Kafka是一个分布式的.可分区的.可复制的消息系统.它提供了普通消息系统的功能,但具有自己独特的设计. 这个独特的设计是什么样的呢? 首先让我们看几个基本的消息系统术语:Kafka将消息以topic为单位进行归纳.将向Kafka topic发布消息的程序成为producers.将预订topics并消费消息的程序成为consumer.Kafka以集群的方式运行,可以由一个或多个服务组成,每个服务叫做一个broker.producers通过网络将消息发送到Kafka集群,集群向…

（转）kafka 详解

kafka入门:简介.使用场景.设计原理.主要配置及集群搭建(转) 问题导读: 1.zookeeper在kafka的作用是什么? 2.kafka中几乎不允许对消息进行"随机读写"的原因是什么? 3.kafka集群consumer和producer状态信息是如何保存的? 4.partitions设计的目的的根本原因是什么? 一.入门 1.简介 Kafka is a distributed,partitioned,replicated commit logservice.它…

kafka详解(一)--kafka是什么及怎么用

kafka是什么在回答这个问题之前,我们需要先了解另一个东西--event streaming. 什么是event streaming 我觉得,event streaming 是一个动态的概念,它描述了一个个 event ( "something happened" in the world ) 在不同主体间连续地.正确地流动的状态.(这里我想搞个动图的,不过 plantuml 不支持,所以只能靠想象了..) event source 产生 event,event source 可以…

大数据入门第十七天——storm上游数据源之kafka详解（二）常用命令

一.kafka常用命令 1.创建topic bin/kafka-topics. --replication-factor --zookeeper mini1: // 如果配置了PATH可以省略相关命令路径,相关命令参数暂不深入,字面意思也可以大概推断.后续给出完整参数参考. 2.查看所有topic bin/kafka-topics. 3.生产者发送消息 bin/kafka-console-producer. --topic topic_1 4.消费者消费消息 bin/kafka-console-…

Kafka详解四：Kafka的设计思想、理念

问题导读 1.Kafka的设计基本思想是什么?2.Kafka消息转运过程中是如何确保消息的可靠性的? 本节主要从整体角度介绍Kafka的设计思想,其中的每个理念都可以深入研究,以后我可能会发专题文章做深入介绍,在这里只做较概括的描述以便大家更好的理解Kafka的独特之处.本节主要涉及到如下主要内容: Kafka设计基本思想 Kafka中的数据压缩 Kafka消息转运过程中的可靠性 Kafka集群镜像复制 Kafka 备份机制一.kafka由来由于对JMS日常管理的过度开支和传统JMS…

Kafka详解二：如何配置Kafka集群

问题导读1.Kafka有哪几种配制方法?2.如何启动一个Consumer实例来消费消息? Kafka集群配置比较简单,为了更好的让大家理解,在这里要分别介绍下面三种配置单节点:一个broker的集群单节点:多个broker的集群多节点:多broker集群一.单节点单broker实例的配置 1. 首先启动zookeeper服务 Kafka本身提供了启动zookeeper的脚本(在kafka/bin/目录下)和zookeeper配置文件(在kafka/config/目录下),首先进入…

Kafka详解六：Kafka如何通过源码实现监控

问题导读: 1.kafka的消费者组的消费偏移存储,kafka支持两个版本? 2.ConsumerOffsetChecker类的作用是什么? 3.Kafka如何通过源码实现监控? 一,基本思路介绍 Kafka作为一个好用的且应用很广泛的消息队列,在大数据处理系统中基本是必不可少的.当然,作为缓存消息的消息队列,我们对其进行流量监控及消费滞后告警就显得异常重要了. 读过前面的文章,<Kafka源码系列之源码解析SimpleConsumer的消费过程>和<Kafk…

Kafka详解与总结(四)

Kafka消息分发和消费者push.pull机制 1. 消息分发 Producer客户端负责消息的分发 kafka集群中的任何一个broker都可以向producer提供metadata信息,这些metadata中包含”集群中存活的servers列表”/”partitions leader列表”等信息: 当producer获取到metadata信息之后, producer将会和Topic下所有partition leader保持socket连接: 消息由producer直接通过socket发送到…

Kafka详解与总结(一)

1. Kafka概述 1.1. 消息队列 1)点对点模式(一对一,消费者主动拉取数据,消息收到后消息清除) 点对点模型通常是一个基于拉取或者轮询的消息传送模型,这种模型从队列中请求信息,而不是将消息推送到客户端.这个模型的特点是发送到队列的消息被一个且只有一个接收者接收处理,即使有多个消息监听者也是如此. (2)发布/订阅模式(一对多,数据生产后,推送给所有订阅者) 发布订阅模型则是一个基于推送的消息传送模型.发布订阅模型可以有多种不同的订阅者,临时订阅者只在主动监听主题时才接收消息,而持久订阅…

Kafka 详解(转)

转载自:https://blog.csdn.net/lingbo229/article/details/80761778 Kafka Kafka是最初由Linkedin公司开发,是一个分布式.支持分区的(partition).多副本的(replica),基于zookeeper协调的分布式消息系统,它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景:比如基于hadoop的批处理系统.低延迟的实时系统.storm/Spark流式处理引擎,web/nginx日志.访问日志,消息服务等等,用sc…