没有对比就不会知道两者之间的差异，程序员或者其他办公人员经常会使用一些对比工具对某些文件进行对比、比较，从而找到两者之间的差异。目前相关的软件有很多，乱花渐入迷人眼，导致我们犯了选择困难症。Beyond Compare：文件对比工具(强推)Beyond Compare 是一款不可多得的专业级的文件夹和文件对比工具。使用它可以查看所有文件、匹配的文件、不匹配的文件等，使用不同的颜色区分以便轻松辨识，
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2023-07-19 00:03:59
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# Java并行拉取数据实现流程
## 前言
在日常的开发中，我们经常会遇到需要从多个数据源同时拉取数据的情况。为了提高效率，我们可以使用Java的并行处理机制来实现数据的并行拉取。本文将介绍如何使用Java实现并行拉取数据的过程，并给出相应的代码示例。
## 流程图
首先，我们可以使用一个流程图来展示整个实现过程。以下是使用Mermaid语法的流程图示例：
```mermaid
flowc
ETL 概念 ETL中三个字母分别代表的是Extract、Transform、Load，即抽取、转换、加载。（1）数据抽取：从源数据源系统抽取目的数据源系统需要的数据；（2）数据转换：将从源数据源获取的数据按照业务需求，转换成目的数据源要求的形式，并对错误、不一致的数
本节主要内容数据写入流程分区策略ACK应答机制leader异常处理follower异常处理数据写入流程数据写入流程(图1)1、确定分区，producer确认数据写入哪个分区2、发送数据，到leader分区3、leader写入完成，follower分区从leader分区拉取数据4、确定数据是否写入成功成功5、返回ack给producer6、producer接收到ack，数据写入成功，继续发送下一批数
本节重点讨论 Kafka 的消息拉起流程。 本节目录１、KafkaConsumer poll 详解1.1 KafkaConsumer updateAssignmentMetadataIfNeeded 详解1.1.1 ConsumerCoordinator#poll1.1.2 updateFetchPositions 详解1.2 消息拉取2、Fetcher 类详解2.1 类图2.2 Fetcher
从控制台写入数据并将其写回控制台是一个方便的起点，但您可能希望使用其他来源的数据或将数据从Kafka导出到其他系统。对于许多系统，您可以使用Kafka Connect导入或导出数据，而不是编写自定义集成代码。 Kafka Connect是Kafka附带的工具，可以向Kafka导入和导出数据。它是一个可扩展的工具，可以运行 连接器，实现与外部系统交互的自定义逻辑。在本快速入门中，我们将了解
Kafka-Consumer 源码解析 -- 数据拉取和offset提交前言1、数据拉取2、offset提交 前言上文 Kafka-Consumer 源码解析 – rebalance过程和partition的确认中已经介绍了各个consumer的partition的确认，在确认partition之后，数据拉取开始正常执行。1、数据拉取数据拉取步骤：非自动提交和record模式下，提交对于offs
大型互联网公司一般都会要求消息传递最大限度的不丢失，比如用户服务给代金券服务发送一个消息，如果消息丢失会造成用户未收到应得的代金券，最终用户会投诉。
为避免上面类似情况的发生，除了做好补偿措施，更应该在系设计的时候充分考虑各种异常，设计一个稳定、高可用的消息系统。认识Kafka看一下维基百科的定义Kafka是分布式发布-订阅消息系统。它最初由LinkedIn公司开发，之后成为
上一节结尾，我们总结道： 初始化KafkaProducer时并没有去拉取元数据，但是创建了Selector组件，启动了Sender线程，select阻塞等待请求响应。由于还没有发送任何请求，所以初始化时并没有去真正拉取元数据。 真正拉取元数据是在第一次send方法调用时，会唤醒唤醒Selector之前阻塞的select(),进入第二次while循环，从而发送拉取元数据请求，并且通过Obejct.w
发送消息的缓冲区机制kafka默认会创建⼀个消息缓冲区，⽤来存放要发送的消息，缓冲区是32mprops.put(ProducerConfig.BUFFER_MEMORY_CONFIG, 33554432);kafka本地线程会去缓冲区中⼀次拉16k的数据，发送到brokerprops.put(ProducerConfig.BATCH_SIZE_CONFIG, 16384);如果线程拉不到16k的数
## 使用Java连接Kafka拉取数据的步骤
Kafka是一个分布式流处理平台，具有高吞吐量、可持久化、分布式、可扩展和容错性等特点。在Java开发中，连接Kafka并拉取数据可以通过以下步骤完成：
### 步骤概述
```mermaid
journey
title 连接Kafka拉取数据的步骤
section 前期准备
Initializing->创建Ka
原创
2023-10-20 12:52:05
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文章目录元数据采用的数据结构KafkaProducer初始化时的拉取流程消息发送时如何拉取元数据1.更新拉取标志位2.唤醒Sender线程，异步拉取3.同步阻塞，等待拉取结果总结 元数据采用的数据结构public final class Cluster {
private final boolean isBootstrapConfigured;
// 一个Node就代表一个Br
记录一下怕忘记~~~下载gitlab镜像1docker search gitlab 安装截图中圈出来的这个。1docker pull gitlab/gitlab-ce 安装成功后查看镜像。 PS：我使用上述镜像启动容器后，服务器内存一直在增大（本机只有2核4G），网上查了很多方案最终没有解决。后来使用了1个个人提供的镜像，进行后面的流程。将镜像启动为容器12345678d
image有几种获取方式：1、Docker官方提供了一种文件格式：Dockerfile，通过这种格式的文件，我们可以定义一个image，然后通过Dockerfile我们可以构建（build）一个image 2、通过registry拉去imagePS：registry 是
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2023-06-13 16:20:17
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Java数组四、 Java数组1.数组1.1什么是数组【理解】1.2数组定义格式【记忆】1.2.1第一种1.2.2第二种1.3数组动态初始化【应用】1.3.1什么是动态初始化1.3.2动态初始化格式1.3.3动态初始化格式详解1.4数组元素访问【应用】1.4.1什么是索引1.4.2访问数组元素格式1.4.3示例代码1.5内存分配【理解】1.5.1内存概述1.5.2java中的内存分配1.6单个数
1、ETLETL分别为extract、transform、load也就是抽取、转换、加载。ETL简称数据抽取，按照统一的规则将数据进行集成并提高数据的价值，负责完成数据从数据源到目标数据仓库的转换。1）数据抽取数据抽取中的数据来源于所要抽取的原始业务数据库，需要做到既能满足策略需要，又不能影响原始业务数据库的性能。因此抽取过程中需要制定相应的策略———抽取方式、抽取时机、抽取周期等内容。2）数据转
ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。ETL一词较常用在数据仓库，但其对象并不限于数据仓库。ETL是构建数据仓库的重要一环，用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗,最终按照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库中去。信息是现代
git拉取请求Let’s say you wrote some code on the develop branch. You’re done with what you were working on, and you want to merge it into the master branch. 假设您在develop分支上编写了一些代码。 您已经完成了所要做的工作，并且想要将其合并到mas
我们知道 SparkStreaming 用 Direct 的方式拉取 Kafka 数据时，是根据 kafka 中的 fromOffsets 和 untilOffsets 来进行获取数据的，而 fromOffsets 一般都是需要我们自己管理的，而每批次的 untilOffsets 是由 Driver 程序自动帮我们算出来的。 于是产生了一个疑问：untilOffsets 是怎么算出来的？ 接下
一、RTSP命令简述RTSP是用来控制实时流媒体“播放”、“暂停”、“停止”、“录像”等行为的传输协议。该协议规定了一系列命令以及这些命令的发送格式，RTSP客户端可以通过发送这些指定的命令，从而控制媒体流数据的传输。rfc2326上明确指定的有以下11个命令：DESCRIBE, ANNOUNCE, GET_PARAMETER, OPTIONS, PAUSE, PLAY, RECORD, REDI
