kafka简介 Kafka是apache开源的一款用Scala编写的消息队列中间件,具有高吞吐量,低延时等特性. Kafka对消息保存时根据Topic进行归类,发送消息者称为Producer,消息接受者称为Consumer,此外kafka集群有多个kafka实例组成,每个实例(server)称为broker. 无论是kafka集群,还是producer和consumer都依赖于zookeeper集群保存一些meta信息,来保证系统可用性. kafka主要的组件介绍 Producer:消息生产者,

本文分析的Kafka代码为kafka-0.8.2.1.另外,由于Kafka目前提供了两套Producer代码,一套是Scala版的旧版本:一套是Java版的新版本.虽然Kafka社区极力推荐大家使用Java版本的producer,但目前很多已有的程序还是调用了Scala版的API.今天我们就分析一下旧版producer的代码.  producer还分为同步和异步模式,由属性producer.type指定,默认是sync,即同步发送模式.本文主要关注于同步发送的代码走读.下面以console-pr

转载自:http://www.cnblogs.com/huxi2b/p/4583249.html     供参考 本文分析的Kafka代码为kafka-0.8.2.1.另外,由于Kafka目前提供了两套Producer代码,一套是Scala版的旧版本:一套是Java版的新版本.虽然Kafka社区极力推荐大家使用Java版本的producer,但目前很多已有的程序还是调用了Scala版的API.今天我们就分析一下旧版producer的代码.  producer还分为同步和异步模式,由属性produ

kafka真实环境部署规划 1. 操作系统选型 因为kafka服务端代码是Scala语言开发的,因此属于JVM系的大数据框架,目前部署最多的3类操作系统主要由Linux ,OS X 和Windows,但是部署在Linux数量最多,为什么呢?因为I/O模型的使用和数据网络传输效率两点. 第一:Kafka新版本的Clients在设计底层网络库时采用了Java的Select模型,而在Linux实现机制是epoll,感兴趣的读者可以查询一下epoll和select的区别,明确一点就是:kafka跑在Li

来源:https://www.zybuluo.com/jewes/note/63925 @jewes 2015-01-17 20:36 字数 1967 阅读 1093 Kafka Producer相关代码分析 kafka Kafka Producer将用户的消息发送到Kafka集群(准确讲是发送到Broker).本文将分析Producer相关的代码实现.   类kafka.producer.Producer 如果你自己实现Kafka客户端来发送消息的话,你就是用到这个类提供的接口来发送消息.(如

来自:http://doc.okbase.net/QING____/archive/19447.html 也可参考: http://blog.csdn.net/21aspnet/article/details/19325373 http://blog.csdn.net/unix21/article/details/18990123 kafka作为分布式日志收集或系统监控服务,我们有必要在合适的场合使用它.kafka的部署包括zookeeper环境/kafka环境,同时还需要进行一些配置操作.接下

来自:http://doc.okbase.net/QING____/archive/19447.html 也可参考: http://blog.csdn.net/21aspnet/article/details/19325373 http://blog.csdn.net/unix21/article/details/18990123 kafka作为分布式日志收集或系统监控服务,我们有必要在合适的场合使用它.kafka的部署包括zookeeper环境/kafka环境,同时还需要进行一些配置操作.接下

kafka的吞吐量很大,在保证带宽的情况下,网上的一些测试表明3台broker,没有replication,6个partition的情况下,一般的写入速度可以达到300MB/s.参考:kakfa测试 kafka生产消息的速度和什么相关又和什么不相关呢? 相关项: 1,producer线程数:这个不言而喻,多个生产者肯定比一个生产者要快得多. 2,同步发送还是异步发送:一般异步发送要快,速度可以提倍.batch的大小也可能绝对速度的大小,毕竟减少了磁盘的IO.当然,如果kafka的生产场景中生产消

<OOC>笔记(4)——自动化地将C#代码转化为C代码(结构版) 我在<C表达面向对象语言的机制——C#版>中已经说明了从C#到C的转换方法.这次看<OOC>也是想对比一下看看有没有更好的设计思路.结果有点失望. 要写这个程序还是有点费时间的.我得抓紧学算法了,这个程序先放一放.本篇就占个坑好了.

基于Python结合pykafka实现kafka生产及消费速率&主题分区偏移实时监控   By: 授客 QQ:1033553122   1．测试环境 python 3.4 zookeeper-3.4.13.tar.gz 下载地址1: http://zookeeper.apache.org/releases.html#download https://www.apache.org/dyn/closer.cgi/zookeeper/ https://mirrors.tuna.tsinghua.edu

不多说,直接上干货! 前言   其实啊,无论你是初学者还是具备了有一定spark编程经验,都需要对spark源码足够重视起来. 本人,肺腑之己见,想要成为大数据的大牛和顶尖专家,多结合源码和操练编程. 好一段时间之前,写过这篇博客 使用 IntelliJ IDEA 导入 Spark 最新源码及编译 Spark 源代码(博主强烈推荐) 最近开始进行更新,希望能帮助到开发的你. 下载源码 去github官网 下载   spark最新源码下载并导入到开发环境下助推高质量代码(Scala IDEA fo

之前在公司机房部署了一套jenkins环境,现需要迁移至IDC机房服务器上,迁移过程中记录了一些细节:1)jenkins默认的主目录放在当前用户家目录路径下的.jenkins目录中.如jenkins使用root用户启动,则主目录为/root/.jenkins [root@code-server ~]# ll -d /root/.jenkins/ drwxr-x--- 14 root root 4096 Dec 18 15:22 /root/.jenkins/ 2)可以在系统环境变量里手动设置je

背景:开发将其代码放到svn里面,如何将修改后存放到svn里的代码发布到线上?简单做法:写个shell脚本,用于代码发版.比如开发的代码存放svn的路径是:svn://112.168.19.120/huanqiu_app 首先在发布机上创建一个发版目录 [root@huanqiu ~]# mkdir -p /Data/webroot_svncode/Online_app 然后将svn里的代码下载到发布机本地的发版目录里 [root@huanqiu ~]# cd /Data/webroot_svn

11.1 Kafka模式简介       上一章介绍的Solo模式只存在一个排序(orderer)服务,是一种中心化结构,一旦排序(orderer)服务出现了问题,整个区块链网络将会崩溃,为了能在正式环境中稳定运行,需要对排序(orderer)服务采用集群方式,Hyperledger Fabric采用kafka方式实现排序(orderer)服务的集群,kafka模块被认为是半中心化结构.       顺便提一下,去中心化的BFT(拜占庭容错)排序(orderer)服务集群方式目前还在开发,还没有

一.什么是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scala语言编写,Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目. 二.kafka与其他

1. 首先启动zookeeper windows上的安装见zk 02之 Windows安装和使用zookeeper 启动后见: 2. 启动kafka windows的安装kafka见Windows上搭建Kafka运行环境,启动后如下图: 3. 核心代码 生产者生产消息的java代码,生成要统计的单词 package com.sf.omcstest; import java.util.Properties; import kafka.javaapi.producer.Producer; impor

最近在做微信公众号开发,由于之前没有接触过,突然发现调试不方便,不方便进行断点跟踪调试.因为微信那边绑定的服务器地址必须是公网地址,但是还是想进行断点调试(毕竟这样太方便了,程序有Bug,一步步断点跟踪不是很爽么,哈哈) 因此上网搜了一下,发现好多是使用软件之类的进行请求转发从生产环境转发请求到开发环境上,发现有的太麻烦了. 有的人喜欢日志记录,这个看个人习惯了,我比较喜欢断点调试罢了,也可以看见程序执行流程不是么 突然想到Vs有一个附加到进程的远程调试.于是玩了一把.我们直接开始(服务器上就不

词语相似性比较,最容易想到的就是编辑距离,也叫做Levenshtein Distance算法.在Python中是有现成的模块可以帮助做这个的,不过代码也很简单,我这边就用scala实现了一版. 编辑距离 编辑距离是指一个字符串改编成另一个字符串的最短距离,它描述了两个字符串的相近程度.比如: son -> sun ,只需要把o改成u即可,编辑距离为1 xing -> long,需要把x改成l,i改成o,编辑距离为2 o->long,需要在前面加上l,在后面加上ng,编辑距离为3 因此所有

前言 在生产环境,我们为了降低发版风险,一般都只做增量发布,不做全量发布. 除非项目只有一到两人开发,对时间线和代码脉络结构一清二楚,才可全量发布. 然而增量发布也是有一定隐藏陷阱在里面的,以下就是笔者的项目组在增量迭代过程中一起遇上到陷阱 陷阱1 : 匿名内部类 如果修改的java源码中,有匿名内部类,那么最终在WEB-INF/classes/.......package....../Person.java 下面会生Person$XXX.class的匿名内部类, 但是我们在提交svn时,一般不

福利 => 每天都推送 欢迎大家,关注微信扫码并加入我的4个微信公众号:   大数据躺过的坑      Java从入门到架构师      人工智能躺过的坑         Java全栈大联盟        每天都有大量的学习视频资料和精彩技术文章推送... 人生不易,唯有努力.        百家号 :九月哥快讯               快手号:  jiuyuege             为什么,我要在这里提出要用Ultimate版本. IDEA Community(社区版)再谈之无奈之下

在讲spark之前,不得不详细介绍一下RDD(Resilient Distributed Dataset),打开RDD的源码,一开始的介绍如此: 字面意思就是弹性分布式数据集,是spark中最基本的数据抽象,它代表一个不可变.可分区.里面的元素可并行计算的集合. Resilient:弹性的,它表示的是数据可以保存在磁盘,也可以保存在内存中 Distributed:它的数据分布式存储,并且可以做分布式的计算 Dataset:一个数据集,简单的理解为集合,用于存放数据的 事实上,关于RDD有5个特性