多年来，加速 CFD 模拟的关键推动力之一是高性能计算 (HPC)，并且近年来已扩展到图形处理单元 (GPU)。在 CFD 世界中利用 GPU 并不是一个新概念。GPU 被用作 CFD 加速器已经有一段时间了。但是，您获得的局部加速度取决于问题。最后，未针对 GPU 优化的代码部分会限制您的整体加速。这就是为什么我们想向您展示当 CFD 模拟在多个 GPU 上本地运行时 GPU 的潜力。本文将展示
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2024-03-08 09:28:28
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Fluent UDF中有时候需要调用变量的梯度，例如温度梯度，压力梯度，VOF梯度等等，一般是在C_T，C_P，C_VOF后面加上“_G”来获取，例如C_T_G，C_VOF_G。看似简单，实际上里面有比较多的“坑”，现以如下实例来提请各位看官注意。 首先，我们利用VC++ UDF Studio插件(ht
文章目录1. 安装2. 要求3. 使用3.1. 公共参数3.1.1. SSL 认证3.1.2. SASL 认证3.2. 输入插件（@type 'kafka'）3.3. 输入插件（@type 'kafka_group'，支持 kafka group）3.4. 输入插件（@type 'rdkafka_group'，支持 kafka consumer groups，使用 rdkafka-ruby）3.
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2024-05-21 17:39:06
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1. fluentdfluentd是一个针对日志的收集、处理、转发系统。通过丰富的插件系统，可以收集来自于各种系统或应用的日志，转化为用户指定的格式后，转发到用户所指定的日志存储系统之中。fluentd 常常被拿来和Logstash比较，我们常说ELK，L就是这个agent。fluentd 是随着Docker，GCP 和es一起流行起来的agent。这篇文章里概括一下的话，有以下区别：fluent
我们都知道Kafka的吞吐量很大，但是Kafka究竟会不会丢失消息呢？又会不会重复消费消息呢？ 有很多公司因为业务要求必须保证消息不丢失、不重复的到达，比如无人机实时监控系统，当无人机闯入机场区域，我们必须立刻报警，不允许消息丢失。而无人机离开禁飞区域后我们需要将及时报警解除。如果消息重复了呢，我们是否需要复杂的逻辑来自己处理消息重复的情况呢，这种情况恐怕相当复杂而难以处理。但是如果我们能保证消息
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2024-08-07 08:08:50
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导言：在使用Fluent进行大规模并行计算时，难免会遇到主机与节点之间的需要数据传输的情况。Fluent在UDF使用手册中虽然提供了关于并行计算中的数据传输宏的定义与格式表述，但并没有给出相应的示例与详解。此外，在各平台也难以找到较为明晰的用法解释。本文将对Fluent应用UDF进行并行计算时的数据传输方式以及传输宏的使用方法进行详解。1. Fluent 的并行计算架构简介 图1
在压力测试过程中，请求的峰值一直持续的时候就容易出现了大量的XX字段插入失败，唯一键冲突。 检查日志能发现出现大量的提交到kafka失败Commit cannot be completed due to group rebalance很多次提交到kafka都是rebalance，为什么发生了rebalance我们的应用是开三个线程消费kafka消息，拿到消息后就会进行提交，理论上是不应
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2024-02-27 17:16:35
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目录一、kafka的消费方式 二、消费者总体工作流程三、消费者组 消费者组工作原理 消费者组初始化 消费者组详细消费流程 消费一个主题 消费一个分区消费者组案例 四、分区分配以及再平衡分区分配策略Range 分区分配策略Roundrobin分区分配策略Sticky以及再平衡五、offest位移offest默认维护位
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2024-03-06 00:13:57
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1.Kafka是什么 简单的说，Kafka是由Linkedin开发的一个分布式的消息队列系统(Message Queue)。kafka的架构师jay kreps非常喜欢franz kafka,觉得kafka这个名字很酷，因此将linkedin的消息传递系统命名为完全不相干的kafka，没有特别含义。2.解决什么问题kafka开发的主要初衷目标是构建一个用来处理海量日志，用户行为和网站运营统计等的数
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2024-04-22 12:46:11
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本文介绍 Kafka 消费的一个例子，以及如何优化提升消费的并行度。例子Kafka 消费一般使用 github.com/Shopify/sarama 包实现，现已支持消费组消费。下面是一个消费组消费的例子：func consume(){
// 定义一个消费者，并开始消费
consumer := Consumer{}
ConsumerHighLevel.C
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2024-03-23 09:57:18
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一、Kafka概述Apache Kafka是一个开源消息系统，由Scala写成。是由Apache软件基金会开发的一个开源消息系统项目。Kafka是一个分布式消息队列。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consum
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2023-09-17 11:39:05
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一、消费者消费消息流程 二、消费方式 consumer 采用 pull(拉)模式从 broker 中读取数据。 push(推)模式很难适应消费速率不同的消费者，因为消息发送速率是由 broker 决定的。 它的目标是尽可能以最快速度传递消息，但是这样很容易造成 consumer 来不及处理消息，典型的表
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2024-02-22 11:19:00
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kafka消费者1、消费方式consumer采用pull（拉）模式从broker中读取数据。push（推）模式很难适应消费速度不同的消费者，因为消息发送速率是由broker决定的。它的目标是尽可能以最快速度传递消息，但是这样很容易造成consumer来不及处理消息，典型的表现就是拒绝服务以及网络堵塞。而pull模式则可以根据consumer的消费能力以适当的速率消费消息。pull模式不足之处是，如
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2024-01-27 19:41:47
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kafka小结目录1、消息中间件2、Kafka 基本概念和架构zookeeper答案关键字3、Kafka 使用问题命令行工具Kafka ProducerKafka Consumer答案关键字4、高可用和性能问题分区与副本性能优化答案关键字分布式消息中间件什么是分布式消息中间件？消息中间件的作用是什么？消息中间件的使用场景是什么？消息中间件选型？消息队列分布式消息是一种通信机制，和 RPC、HTT
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2024-06-19 21:42:23
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一、Kafka消费者1、消费方式consumer采用pull（拉）模式从broker中读取数据。push（推）模式很难适应消费速率不同的消费者，因为消息发送速率是由broker决定的。它的目标是尽可能以最快速度传递消息，但是这样很容易造成consumer来不及处理消息，典型的表现就是拒绝服务以及网络拥塞。而pull模式则可以根据consumer的消费能力以适当的速率消费消息pull模式不足之处是，
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2024-04-26 15:40:17
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目录简述消费语义offset的三种管理方式offset管理demo自带offset管理将offset存储在MySQL中 简述Kafka+Spark Streaming主要用于实时流处理。到目前为止，在大数据领域中是一种非常常见的架构。Kafka在其中主要起着一个缓冲的作用，所有的实时数据都会经过kafka。所以对kafka offset的管理是其中至关重要的一环。一但管理不善，就会到导致数据丢失
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2024-03-16 10:58:54
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美图欣赏： 一.Kafka是什么在流式计算中，Kafka一般用来缓存数据，spark通过消费Kafka的数据进行计算。1）Apache Kafka是一个开源消息系统，由Scala写成。是由Apache软件基金会开发的一个开源消息系统项目。2）Kafka最初是由LinkedIn公司开发，并于2011年初开源。2012年10月从Apache Incubator毕业。该项目的目标是为处理实时数据提供一个
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2023-12-01 11:50:40
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一：消费方式 consumer
采用
pull
（拉）模式从
broker
中读取数据。 push
（推）模式很难适应消费速率不同的消费者，因为消息发送速率是由
broker
决定的。 它的目标是尽可能以最快速度传递消息，但是这样很容易造成 consum
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2024-02-26 12:48:26
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文章目录1. 消费者、消费组2. 消费再均衡及心跳机制3. 消费者参数配置4 消息订阅5. 反序列化6. 位移提交6.1 自动提交6.2 手动同步提交6.3 手动异步提交7. 消费者位移管理8. 消费者拦截器9. 消费组管理9.1 消费者组特性9.2 如何进行组内分区分配?9.3 谁来执行再均衡和消费组管理?9.4 如何确定coordinator?9.5 Rebalance Generation
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2023-08-04 16:41:48
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每一个成功人士的背后，必定曾经做出过勇敢而又孤独的决定。放弃不难，但坚持很酷~前言由于消费者模块的知识涉及太多，所以决定先按模块来整理知识，最后再进行知识模块汇总。一、消息消费1、poll()Kafka 中的消费是基于拉模式的，即消费者主动向服务端发起请求来拉取消息。Kakfa 中的消息消费是一个不断轮询的过程，消费者所要做的就是重复地调用 poll() 方法，而 poll() 方法返回的是所订阅
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2024-02-23 20:15:15
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