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  1. kafka学习之路

  2. kafka原理和架构及使用
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2016-07-17
    • 文件大小:744448
    • 提供者:tanggao1314
  1. kafka深度分析

  2. 介绍Kafka背景,使用消息系统的优势,常用消息系统对比,Kafka架构介绍,Kafka实现语义分析,Replication及Leader Election机制剖析,Consumer Group Rebalance实现原理介绍,以及Benchmark测试。
  3. 所属分类:kafka

    • 发布日期:2018-07-02
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:colinlucky
  1. 2017最新大数据架构师精英课程

  2. 本资源为大数据基础到中高级教学资源,适合稍微有点大数据或者java基础的人群学习,资源过大,上传乃是下载链接,不多说,上目录: 1_java基础2 l3 a2 a$ t7 J2 b+ `- p 2_java引入ide-eclipse 3_java基础知识-循环-类型转换 4_循环-函数-数组-重载 5_多为数组-冒泡-折半-选择排序 6_oop-封装-继承-static-final-private 7_多态-接口-异常体系 8_适配器/ k% N! Y7 j/ |- c) O5 M' V6 S
  3. 所属分类:Java

  1. 尚硅谷大数据技术之Kafka(笔记+代码+资料).rar

  2. Kafka是一个开源流处理平台,由Scala和Java编写。Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。在本课程中,你将学习到,Kafka架构原理、安装配置使用、详细的Kafka写入数据和处理数据以及写出数据的流程、新旧版本对比及运用、分区副本机制的详解、内部存储策略、高阶API直接消费数据、等等
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2019-05-28
    • 文件大小:89128960
    • 提供者:qq_35508033
  1. JAVA架构师知识整理.pdf

  2. 很好的架构师资料。免责声明 本文档所有内容,包抨文了、图片、软件、程序等均在网上搜集。内容仅用于个人学习。不保证内 容的止确性,里面有一些错别字和不完整的地方望给予批评指正,邮箱地址 wangleigis163.c0m。通 过使用本文档内容随之而来的风险与作者无关。同时欢迎大家传阅,受益他人。 读者可将本文档提供的内容或服务用于个人学习,以及其他非商业性或非盈利性用途,但同时应遵 守菩作权法及其他相关法律的规定,不得侵犯本文档及相关权利人的合法权利。 本资料的目录比较详细,读者可以第一遍细读,后
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2019-05-24
    • 文件大小:12582912
    • 提供者:weixin_40197831
  1. Kafka运维实践.pptx

  2. ES运维实践: 注意内容涉及: 1、基本原理概述 2、架构与常用模块 3、阿里云Kafka 4、常见问题与案例
  3. 所属分类:kafka

    • 发布日期:2020-03-20
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:hhz1234567890
  1. 一文带你吃透 Kafka 这些原理

  2. 如果只是为了开发 Kafka 应用程序,或者只是在生产环境使用 Kafka,那么了解 Kafka 的内部工作原理不是必须的。不过,了解 Kafka 的内部工作原理有助于理解 Kafka 的行为,也利用快速诊断问题。下面我们来探讨一下这三个问题。 如果只是为了开发 Kafka 应用程序,或者只是在生产环境使用 Kafka,那么了解 Kafka 的内部工作原理不是必须的。不过,了解 Kafka 的内部工作原理有助于理解 Kafka 的行为,也利用快速诊断问题。下面我们来探讨一下这三个问题 Kafka
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-07
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:weixin_38611877
  1. Kafka架构和原理

  2. 整个架构中包括三个角色。生产者(Producer):消息和数据生产者代理(Broker):缓存代理,Kafka的核心功能消费者(Consumer):消息和数据消费者整体架构很简单,Kafka给Producer和Consumer提供注册的接口,数据从Producer发送到Broker,Broker承担一个中间缓存和分发的作用,负责分发注册到系统中的Consumer。 Kafka非常高效,下面介绍Kafka高效的原因,对理解Kafka非常用帮助。直接使用Linux文件系统的Cache来高效缓存数据采
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-01
    • 文件大小:414720
    • 提供者:weixin_38528459
  1. kafka数据可靠性深度解读

  2. Kakfa起初是由LinkedIn公司开发的一个分布式的消息系统,后成为Apache的一部分,它使用Scala编写,以可水平扩展和高吞吐率而被广泛使用。目前越来越多的开源分布式处理系统如Cloudera、ApacheStorm、Spark等都支持与Kafka集成。Kafka凭借着自身的优势,越来越受到互联网企业的青睐,唯品会也采用Kafka作为其内部核心消息引擎之一。Kafka作为一个商业级消息中间件,消息可靠性的重要性可想而知。如何确保消息的精确传输?如何确保消息的准确存储?如何确保消息的正确
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-25
    • 文件大小:585728
    • 提供者:weixin_38682790
  1. 消息队列Kafka高可靠性原理深度解读

  2. Kakfa起初是由LinkedIn公司开发的一个分布式的消息系统,后成为Apache的一部分,它使用Scala编写,以可水平扩展和高吞吐率而被广泛使用。目前越来越多的开源分布式处理系统如Cloudera、ApacheStorm、Spark等都支持与Kafka集成。Kafka凭借着自身的优势,越来越受到互联网企业的青睐,唯品会也采用Kafka作为其内部核心消息引擎之一。Kafka作为一个商业级消息中间件,消息可靠性的重要性可想而知。如何确保消息的精确传输?如何确保消息的准确存储?如何确保消息的正确
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-25
    • 文件大小:524288
    • 提供者:weixin_38724363
  1. KafkaExactlyOnce语义与事务机制原理

  2. 本文所有Kafka原理性的描述除特殊说明外均基于Kafka1.0.0版本。Kafka事务机制的实现主要是为了支持1.ExactlyOnce即正好一次语义2.操作的原子性3.有状态操作的可恢复性《Kafka背景及架构介绍》一文中有说明Kafka在0.11.0.0之前的版本中只支持AtLeastOnce和AtMostOnce语义,尚不支持ExactlyOnce语义。但是在很多要求严格的场景下,如使用Kafka处理交易数据,ExactlyOnce语义是必须的。我们可以通过让下游系统具有幂等性来配合Ka
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-25
    • 文件大小:202752
    • 提供者:weixin_38674512
  1. “阿里架构师”kafka数据可靠性深度解读

  2. 本文来自于网络,本文首先从Kafka的架构着手,先了解下Kafka的基本原理,然后通过对kakfa的存储机制、复制原理、同步原理、可靠性和持久性保证等等一步步对其可靠性进行分析,最后通过benchmark来增强对Kafka高可靠性的认知。Kakfa起初是由LinkedIn公司开发的一个分布式的消息系统,后成为Apache的一部分,它使用Scala编写,以可水平扩展和高吞吐率而被广泛使用。目前越来越多的开源分布式处理系统如Cloudera、ApacheStorm、Spark等都支持与Kafka集成
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-25
    • 文件大小:172032
    • 提供者:weixin_38605133
  1. 公共安全领域Kafka应用实践

  2. 本案例作为大数据框架在公共安全领域应用实践的开篇之作,将从最基础的数据架构体系优化讲起。在接下来的章节里将详细描述Kafka的基本原理、Kafka增强组件以及基于Kafka的Lambda架构的具体应用场景以及相应的研发成果。Lambda架构由Storm的作者NathanMarz提出。旨在设计出一个能满足。实时大数据系统关键特性的架构,具有高容错、低延时和可扩展等特。Lambda架构整合离线计算和实时计算,融合不可变(Immutability,读写分离和隔离一系列构原则,可集成Hadoop,Kaf
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-24
    • 文件大小:989184
    • 提供者:weixin_38560768
  1. kafka架构原理

  2. 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。2.1解耦允许你独立的扩展或修改两边的处理过
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-24
    • 文件大小:267264
    • 提供者:weixin_38499503
  1. kafka架构与原理

  2. 它可以让你发布和订阅记录流。在这方面,它类似于一个消息队列或企业消息系统。它可以让你持久化收到的记录流,从而具有容错能力。首先,明确几个概念:Kafka运行在一个或多个服务器上。Kafka集群分类存储的记录流被称为主题(Topics)。每个消息记录包含一个键,一个值和时间戳。Kafka有四个核心API:生产者API允许应用程序发布记录流至一个或多个Kafka的话题(Topics)。消费者API允许应用程序订阅一个或多个主题,并处理这些主题接收到的记录流。StreamsAPI允许应用程序充当流处理
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-24
    • 文件大小:486400
    • 提供者:weixin_38551431
  1. TiDB-Binlog架构演进与实现原理

  2. TiDB-Binlog组件用于收集TiDB的binlog,并提供实时备份和同步功能。该组件在功能上类似于MySQL的主从复制,MySQL的主从复制依赖于记录的binlog文件,TiDB-Binlog组件也是如此,主要的不同点是TiDB是分布式的,因此需要收集各个TiDB实例产生的binlog,并按照事务提交的时间排序后才能同步到下游。如果你需要部署TiDB集群的从库,或者想订阅TiDB数据的变更输出到其他的系统中,TiDB-Binlog则是必不可少的工具。TiDB-Binlog这个组件已经发布了
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-24
    • 文件大小:328704
    • 提供者:weixin_38629391
  1. kafka架构原理

  2. 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。2.1解耦允许你独立的扩展或修改两边的处理
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-27
    • 文件大小:267264
    • 提供者:weixin_38570296
  1. Kafka架构和原理

  2. 整个架构中包括三个角色。生产者(Producer):消息和数据生产者代理(Broker):缓存代理,Kafka的核心功能消费者(Consumer):消息和数据消费者整体架构很简单,Kafka给Producer和Consumer提供注册的接口,数据从Producer发送到Broker,Broker承担一个中间缓存和分发的作用,负责分发注册到系统中的Consumer。 Kafka非常高效,下面介绍Kafka高效的原因,对理解Kafka非常用帮助。直接使用Linux文件系统的Cache来高效缓存数据采
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-27
    • 文件大小:414720
    • 提供者:weixin_38699551
  1. kafka架构与原理

  2. 它可以让你发布和订阅记录流。在这方面,它类似于一个消息队列或企业消息系统。它可以让你持久化收到的记录流,从而具有容错能力。首先,明确几个概念:Kafka运行在一个或多个服务器上。 Kafka集群分类存储的记录流被称为主题(Topics)。 每个消息记录包含一个键,一个值和时间戳。Kafka有四个核心API:生产者API允许应用程序发布记录流至一个或多个Kafka的话题(Topics)。消费者API允许应用程序订阅一个或多个主题,并处理这些主题接收到的记录流。St
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-27
    • 文件大小:486400
    • 提供者:weixin_38668243
  1. Kafka的架构原理,你真的理解吗?

  2. ApacheKafka最早是由LinkedIn开源出来的分布式消息系统,现在是Apache旗下的一个子项目,并且已经成为开源领域应用最广泛的消息系统之一。 Kafka社区非常活跃,从0.9版本开始,Kafka的标语已经从“一个高吞吐量,分布式的消息系统”改为"一个分布式流平台"。 Kafka和传统的消息系统不同在于: Kafka是一个分布式系统,易于向外扩展。 它同时为发布和订阅提供高吞吐量。 它支持多订阅者,当失败时能自动平衡消费者。 消息的持久化。 Kafka和其他消息队列的对比:
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-27
    • 文件大小:111616
    • 提供者:weixin_38722317
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