RocketMQ(十)：数据存储模型设计与实现

【RocketMQ(十)：数据存储模型设计与实现】的更多相关文章

RocketMQ(十)：数据存储模型设计与实现

消息中间件,说是一个通信组件也没有错,因为它的本职工作是做消息的传递.然而要做到高效的消息传递,很重要的一点是数据结构,数据结构设计的好坏,一定程度上决定了该消息组件的性能以及能力上限. 1. 消息中间件的实现方式概述消息中间件实现起来自然是很难的,但我们可以从某些角度,简单了说说实现思路. 它的最基本的两个功能接口为:接收消息的发送(produce), 消息的消费(consume). 就像一个邮递员一样,经过它与不经过它实质性的东西没有变化,它只是一个中介(其他功能效应,咱们抛却不说). 为…

kafka 和 rocketMQ 的数据存储

kafka 版本:1.1.1 一个分区对应一个文件夹,数据以 segment 文件存储,segment 默认 1G. 分区文件夹: segment 文件: segment 的命名规则是怎样的? kafka roll segment 的逻辑:kafka.log.Log#roll /** * Roll the log over to a new active segment starting with the current logEndOffset. * This will trim the in…

第十二章：Android数据存储（下）

一.SQLite介绍提到数据存储问题,数据库是不得不提的.数据库是用来存储关系型数据的不二利器.Android为开发者提供了强大的数据库支持,可以用来轻松地构造基于数据库的应用.Android的数据库应用,依托于当下最流行的开源嵌入式数据库SQLite.在Android中,应用的数据库文件是该应用私有的,存储在应用数据目录下的databases子目录内.从代码结构来看,Android的数据库实现可以分成两个层次,在底层通过C++调用SQLite的接口来执行SQL语句,并通过JNI向上暴露Jav…

Spark RDD概念学习系列之Spark的数据存储（十二）

Spark数据存储的核心是弹性分布式数据集(RDD). RDD可以被抽象地理解为一个大的数组(Array),但是这个数组是分布在集群上的. 逻辑上RDD的每个分区叫一个Partition. 在Spark的执行过程中,RDD经历一个个的Transfomation算子之后,最后通过Action算子进行触发操作. 逻辑上每经历一次变换,就会将RDD转换为一个新的RDD,RDD之间通过Lineage产生依赖关系,这个关系在容错中有很重要的作用. 变换的输入和输出都是RDD.RDD会被划分成很多的分区分布…

第十节：Web爬虫之数据存储与MySQL8.0数据库安装和数据插入

用解析器解析出数据之后,接下来就是存储数据了,保存的形式可以多种多样,最简单的形式是直接保存为文本文件,如 TXT.JSON.csv 另外,还可以保存到数据库中,如关系型数据库MySQL ,非关系型数据库 MongoDB.Redis等 1.TXT.JSON.csv 数据存储: 2.MySQL数据存储 pymysql安装:pip install pymysql 下载MySQL到本地安装:https://github.com/PyMySQL/PyMySQL 进入目录看到setup.py后,输入pyt…

Spark的数据存储（十九）

Spark本身是基于内存计算的架构,数据的存储也主要分为内存和磁盘两个路径.Spark本身则根据存储位置.是否可序列化和副本数目这几个要素将数据存储分为多种存储级别.此外还可选择使用Tachyon来管理内存数据. 为了适应迭代计算,Spark将经常被重要的数据缓存到内存中以提升数据读取速度,当内存容量有限时,则将数据存入磁盘中或根据最近最少使用页面置换算法将内存中使用频率较低的文件空间收回,从而让新的数据进来. Tachyon的出现主要是为了解决3个问题而设计.一是多应用数据共享问题,二是JVM…