很多时候一个机位满足不了影视创作的需求。比如拍摄人物动作，如果能使远景、近景、特写等一些镜头相互衔接，将会使得角色显得更加丰富饱满。不同的景别传达着不同的信息，更容易交待环境和表达角色的情绪。早期人们在拍摄的同时完成多机位切换，EFP 就是其中一种典型的方法。EFP Electronic Field Production，电子现场制作的简称。它利用中心控制系统，对多个机位的信号进行同步切换，实时完
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2024-07-26 09:37:57
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# 从单机到多机：使用 Docker Compose 部署 Kafka
Apache Kafka 是一个高吞吐量的分布式消息队列，广泛用于实时数据流处理中。虽然 Kafka 可以在单一节点上运行，但为了提高可用性和扩展性，通常建议在多台机器上运行 Kafka。本文将介绍如何使用 Docker Compose 将 Kafka 从单机模式转换为多机模式，并提供代码示例。
## 一、单机模式的 Ka
前言当我们去面试的时候，问到了 redis，nginx，netty他们的底层模型分别是什么?redis -> epollnginx-> epollnetty-> epoll?需要从操作系统的层面上来谈BIO当我们开机的时候，首先被加载进内存的是我们的Kernel(内核)，内核是用于管理我们的硬件的，同时内核还会创建一个GDT表，然后划分两个空间(用户空间和内核空间)，同时空间中的
Kafka是如何实现高性能的？1. 宏观架构层面利用Partition实现并行处理Kafka中每个Topic都包含一个或多个Partition，不同Partition可位于不同节点。 同时Partition在物理上对应一个本地文件夹，每个Partition包含一个或多个Segment，每个Segment包含一个数据文件和一个与之对应的索引文件。 在逻辑上，可以把一个Partition当作一个非常长
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2024-03-18 21:13:15
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摘要上一篇文章《Kafka设计解析（五）- Kafka性能测试方法及Benchmark报告》从测试角度说明了Kafka的性能。本文从宏观架构层面和具体实现层面分析了Kafka如何实现高性能。宏观架构层面利用Partition实现并行处理Partition提供并行处理的能力Kafka是一个Pub-Sub的消息系统，无论是发布还是订阅，都须指定Topic。如《Kafka设计解析（一）- Kafka背景
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2024-08-07 10:38:38
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PyTorch源码浅析：简介这个系列文章自底向上针对PyTorch核心源码进行解析，从Tensor库→神经网络算符→自动微分引擎→Python扩展，一共五篇。代码较多，理解有限，如发现理解不当或表达不妥的地方，还请在评论区指出。目录1. THTensorPyTorch中Tensor的存储和表示分开，多个THTensor可能共享一个THStorage，每个THTensor可能拥有不同的view（e.
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2023-09-21 10:19:32
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1.准备三台已搭好 zookeeper 集群的主机:01,02,032.下载 kafka_2.13-2.7.0.tgz : https://www.apache.org/dyn/closer.cgi?path=/kafka/2.7.0/kafka_2.13-2.7.0.tgz 上传到三台服务3.解压进入01主机 config 目录修改配置文件 server.propertiesbrok
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2024-04-10 13:34:21
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【上一章 【Kafka】第二篇-Kafka的核心概念及分区消费规则】 学习路线Kafka集群架构Kafka集群环境1、kafka是一个压缩包，直接解压即可使用，所以我们就解压三个kafka；2、配置kafka集群：server.properties（1）三台分别配置为：（2）三台分别配置listener=PAINTEXT:IP:PORT（3）配置日志目录（4）配置zookeeper连接地址（5）设
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2024-03-26 21:56:04
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让TensorFlow们飞一会儿前一篇文章说过了TensorFlow单机多卡情况下的分布式部署，毕竟，一台机器势单力薄，想叫兄弟们一起来算神经网络怎么办？我们这次来介绍一下多机多卡的分布式部署。其实多机多卡分布式部署在我看来相较于单机多卡分布式更容易一些，因为一台机器下需要考虑我需要把给每个device分配哪些操作，这个过程很繁琐。多台机器虽然看起来更繁琐，然而我们可以把每一台机器看作是一个单卡的
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2024-03-26 15:48:51
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1、页缓存技术 Kafka 是基于操作系统 的页缓存(page cache)来实现文件写入的，我们也可以称之为 os cache，意思就是操作系统自己管理的缓存。Kafka 在写入磁盘文件的时候，可以直接写入这个 os cache 里，也就是仅仅写入内存中，接下来由操作系统自己决定什么时候把 os cache 里的数据真的刷入磁盘文件中。通过这一个步骤，就可以将磁盘文件写性能提升很多了，因为其实这
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2024-04-18 19:11:28
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本文介绍了 Kafka Topic 的体系结构，并讨论了如何使用分区进行故障转移和并行处理。1. Kafka Topic, Log, PartitionKafka Topic（主题） 是一个有名字的记录流，Kafka 把 Record（记录）存储在 log 日志文件中。一个主题被分解为多个 Partition（分区）。Kafka 把 log 的多个分区分散到多个服务器中。把一个 Topic 分解为
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2024-03-22 08:28:56
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文章目录Kafka概述1. 消息队列1.1 MQ传统应用场景1.2 使用消息队列的好处2. 消息队列的两种模式2.1 点对点模式2.2 发布/ 订阅模式3. Kafka基础架构☆☆ Kafka概述Kafka是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列（Message Queue），主要应用于大数据实时处理领域。1. 消息队列1.1 MQ传统应用场景1.2 使用消息队列的好处解耦
允许你独立
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2024-04-07 08:35:12
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一个分布式发布-订阅消息传递系统特点: 高吞吐量、低延迟使用场景(举例): 日志收集:用kafka收集各种服务产生的log,通过kafka以统一的接口服务的方式开放给各种consumer,如hadoop,hbase等 下载安装: 1.下载地址 选择一个版本
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2024-04-08 12:51:22
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最近无事学习一下，用springboot+dubbo+flume+kafka+storm+redis做了一个简单的scenic系统scenicweb：展现层，springboot+dubboscenicservice：业务层（向展现层提供数据），dubbo+redisscenic：数据统计，kafka+storm+redis统计数据服务器：2台 192.168.252.110genLog.sh（
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2024-06-06 13:22:05
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本文根据原创整理而来 Kafka Producer Inteceptor使用KafkaProducer端的拦截器非常简单，主要是实现ProducerInterceptor接口，此接口包含4个方法：ProducerRecord<K, V> onSend(ProducerRecord<K, V>record)： Producer在将消息序列化和分配分区之前会调用拦截器
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2024-06-25 15:00:01
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# 如何实现 Kafka Java 订阅多个主题
在这篇文章中，我们将详细介绍如何在 Java 中使用 Kafka 实现对多个主题的订阅。Kafka 是一个高吞吐量的分布式消息系统，订阅多个主题可以帮助我们更好地处理来自不同来源的数据。我们将通过一个简单的示例来讲解整个过程。
## 整体流程
在实现 Kafka 的 Java 客户端来订阅多个主题之前，让我们先看一下整个过程的步骤：
| 步
Hadoop基础学习：基于Hortonworks HDP
我最开始是通过 Hadoop Fundamentals这个课程学习了Hadoop的基础知识，该课程使用了 Hortonworks的HDP作为Hadoop平台。HDP是一个与Cloudera, MapR类似的一个企业级Hadoop解决方案，而HDP Sandbox给开发者提供了一个安装好所有Hadoop组件的虚拟机，将其导入到Vir
Broker Configs PropertyDefaultDescriptionbroker.id 每个broker都可以用一个唯一的非负整数id进行标识；这个id可以作为broker的“名字”，并且它的存在使得broker无须混淆consumers就可以迁移到不同的host/port上。你可以选择任意你喜欢的数字作为id，只要id是唯一的即可。log
1、 简介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(T
文章目录前言一、如何高效消费数据？二、rebalance?二、消费者消息重复?总结 前言之前写过kafka生产者，有兴趣的可以先去看下。这篇我们就主要针对消费端来看下吧，从问题出发，解决它好吧一、如何高效消费数据？想到高效，单个的效率不高，那么自然就想到了多线程消费。那么这么做有什么弊端呢？答案就是可用性不高，每个线程区消费对应的分区，那么线程挂掉后，消息没办法转移给其他线程，导致消息堆积。别急
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2024-02-29 17:28:25
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