一.介绍1).概念:     kafka是用于构建实时数据管道和流媒体应用。它是水平扩展的,容错的,快速的,并且在成千上万的公司中使用。消息中间件: 生产者和消费者2).举例说明: 妈妈: 生产者 你 : 消费者 馒头: 数据流正常情况下: 生产一个 消费一个 其他情况:      一直生产,你吃到某一个馒头时,你卡住            
                
         
            
            
            
            在文本、图像等非结构化数据领域,需要对提取的结构进行推理,例如the dependency tree of sentences,the scene graph of images 等,同时也需要建立图推理模型(graph reasoning models)。图神经网络(GNNs)是通过图节点之间的信息传递来获取图的依赖性的连接模型。与标准神经网络不同,图神经网络可以以任意深度表示来自其邻            
                
         
            
            
            
            1.1 Kafka的单节点部署    在实际的工作中,经常使用Kafka作为消息队列,然而并不是每一种业务场景都需要集群版的Kafka,有时单节点的Kafka就能满足了业务的需求。以下就是单节点kafka的部署流程:1.1.1     安装包下载    从Kafka官网            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-03-11 06:33:26
                            
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            1. 存在原因:丢失消费/重复消费1 自动提交offset:
	1.1 当自动提交时间为1s时,间隔时间达到1s,offset(100)已经提交,但是数据处理尚未完成(只处理了80)出错了(挂了),此时从新启动后会从已经提交的offset(100)开始消费处理,那么81-100这些数据就未处理,导致丢失消费
	1.2 当自动提交时间为3s时,数据1s已经处理完了一批,突然挂了,由于提交时间未到,o            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-07-18 17:06:37
                            
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            之前为大家分享了不少 Kafka 原理解析类的干货,今天咱们一起来看看 360 基于 Kafka 千亿级数据量的深度实践! 本文主要围绕如下内容分享:消息队列选型Kafka 在 360 商业化的现状Kafka Client 框架数据高可用负载均衡鉴权、授权与 ACL 方案Quota 机制跨 IDC 的数据同步监控告警线上问题及解决方案消息队列选型当时主要考虑以下几个维度:社区活跃度客户端支持吞吐量            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-03-18 23:06:09
                            
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            # Redis 多节点消费的简单探索
Redis是一种高性能的键值数据库,它因其简单易用和高效的特性,广泛应用于多种场景,特别是在分布式系统中。本文将探讨如何实现 Redis 的多节点消费机制,包括代码示例和状态图。
## 概述
在分布式架构中,多个消费者可能需要共享数据。在Redis中,可以通过发布/订阅模式来实现这一点。Redis的发布/订阅功能允许消息在多个节点之间广播,消费者可以接收            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-10-17 12:28:36
                            
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            哨兵节点作用:由一个或多个Sentinel实例组成的系统,可以监视多个主从服务器,在其监视的主服务器下线时,自动将属下的某个从服务器升级为新的主服务器,保证可用性。Sentinel是一个运行在特殊模式下的Redis服务器,但是不使用数据库,在启动时不需要加载RDB或AOF文件。哨兵节点如何监视主/从服务器:哨兵节点启动时将初始化masters字典,储存监视主服务器的IP和端口哨兵节点初始化结束时,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-09-13 15:20:36
                            
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            我们在开发中,有时非常需要一个全局唯一的ID值,不管是业务需求,还是为了以后可能的分表需求,全局唯一值都非常有用,本篇大象就来讲讲这个实现并对ID生成器性能进行一下测试。     大象所讲的这个全局唯一ID生成器,其实是Twitter公开的一个算法,源码是用Scala写的,被国内的开源爱好者改写成了Java版本。     大象将这个类的调            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # Java多节点消费Kafka的问题解决方法
## 1. 概述
在实际开发中,为了提高系统的可靠性和扩展性,我们通常会使用分布式架构来部署应用程序。而Kafka作为一种高吞吐量的分布式消息队列,被广泛应用于分布式系统中。本文将介绍如何使用Java代码实现多节点消费Kafka的问题。
## 2. 解决方案流程
下面是实现多节点消费Kafka的一般流程,我们将通过以下步骤来完成任务:
| 步骤            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            Kafka consumer是单线程的设计,这个其实不准确,从 Kafka 0.10.1.0 版本开始,KafkaConsumer 就变为了双线程的设计,即用户主线程和心跳线程。所谓用户主线程,就是你启动 Consumer 应用程序 main 方法的那个线程,而新引入的心跳线程(Heartbeat Thread)只负责定期给对应的 Broker 机器发送心跳请求,以标识消费者应用的存活性(live            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-06-17 16:32:10
                            
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            2021 年 12 月 27 日,Deeper Chain主网升级至Polkadot-v0.9.12 和 Substrate4.0版本,在Github上的代码也已更新。此次升级将使系统的整体性能得以大幅度优化,在扩大内存容量、提升运行速率的同时,增强Deepr Network底层系统的稳定性和安全性,从而为WEB3.0愿景的实现提供坚实的技术支撑。目前,Deeper Network全球节点数5.5            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            引言: 最近在做一个搜索引擎相关的功能接口,在自己对技术的追求与热爱以及了解下,决定利用elasticSearch去实现该接口搜索功能,由于资源有限,又想学集群,就直接通过端口号不同来做个伪集群了。ElasticSearch 简介 ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口。Elasticsearch是用            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            整理一下第五章学到的知识树的基本概念节点:节点包括一个数据元素及若干指向其他子树的分支。节点的度:节点所拥有子树的个数称为节点的度。叶节点:度为0的节点成为叶结点,叶结点也称为终端节点。分支节点:度不为0的节点称为分支节点,分支节点又称非终端节点。一棵树中排除叶结点外的所有节点都是分支节点。祖先节点:从根节点到该节点所经分支上的所有节点。子孙节点:以某节点为根节点的子树中所有节点双亲节点:树中某节            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Kafka 多线程开发消费实例Kafka Java Consumer 设计原理谈到 Java Consumer API,最重要的当属它的入口类 KafkaConsumer 了。我们说 KafkaConsumer 是单线程的设计,严格来说这是不准确的。因为,从 Kafka 0.10.1.0 版本开始,KafkaConsumer 就变为了双线程的设计,即用户主线程和心跳线程。所谓用户主线程,就是你启动            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # Python集群多节点消费RocketMQ的实践
RocketMQ是一款分布式消息中间件,在处理高吞吐量消息的场景中表现出色。本文将介绍如何在Python环境下部署多个节点共同消费RocketMQ的消息,并提供相关的代码示例。通过本示例,您将掌握如何实现集群的搭建、消息的消费以及相关的可视化文档。
## 一、项目概述
在本项目中,我们将创建一个简单的Python应用程序,使用Rocket            
                
         
            
            
            
            文章目录集群1. 搭建个集群2. 集群发送消息3. 集群消费3.1 Procuder3.2 Consumer4. 消费顺序 集群对于kafka来说,一个单独的broker意味着kafka集群中只有一个节点。要想增加kafka集群中的节点数量,只需要多启动几个broker实例即可,为了有更好的理解,现在我们在一台机器上同时启动三个broker实例。1. 搭建个集群建立好2个broker的配置文件:            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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        随着 Kubernetes 在企业业务中的应用和发展,单集群内的管理能力已经趋于完善,越来越多的客户期望在多云、多集群场景部署其业务,因此需要提供相应的多云、多集群管理能力。
    作者:学靖概述随着 Kubernetes 在企业业务中的应用和发展,单集群内的管理能力已经趋于完善,越来越多的客户期望在多云、多集群场景部署其业务,因此需要提供相应的多云、多集群管            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            多节点部署程序There are various platforms that help with deploying NodeJS apps to production. Zeit Now is one such platform.  有多种平台可帮助您将NodeJS应用程序部署到生产环境。 Zeit Now就是这样一个平台。 While those platforms can help, in            
                
         
            
            
            
            方案背景假设每天集群需要承载10亿数据。一天24小时,晚上12点到凌晨8点几乎没多少数据。使用二八法则估计,也就是80%的数据(8亿)会在16个小时涌入,而且8亿的80%的数据(6.4亿)会在这16个小时的20%时间(3小时)涌入。QPS计算公式:640000000 ÷ (3x60x60) = 60000,也就是说高峰期的时候Kafka集群要扛住每秒6万的并发。磁盘空间计算,每天10亿数据,每条5            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # Java 多个节点 消费Kafka 问题
## 概述
Kafka 是一个分布式流处理平台,常用于构建实时数据流处理的应用程序。在实际生产环境中,我们通常会遇到多个节点同时消费 Kafka 消息的场景。但是,多个节点同时消费 Kafka 消息可能会引发一些问题,比如消息重复消费、消息丢失等。本文将介绍如何使用 Java 编写多个节点同时消费 Kafka 消息,并解决可能出现的问题。
## K            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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