零拷贝是指将数据在内核空间直接从磁盘文件复制到网卡中，而不需要经由用户态的应用程序之手。 减少内核到外核拷贝 上下文切换，提高数据传输效率。 DMA，又称之为直接内存访问，是零拷贝技术的基石。DMA 传输将数据从一个地址空间复制到另外一个地址空间 java.nio.channels.FileChannel中的transferTo(long position, long count, Writabl
大数据之Kafka（二）3. Kafka架构深入3.1 Kafka 工作流程及文件存储机制3.2 Kafak生产者3.2.1 分区策略3.2.2 数据可靠性保证3.2.3 Exactly Once语义3.3 Kafka消费者3.3.1 消费方式3.3.2 分区分配策略3.3.3 offset的维护不排除内部的topic3.3.4 消费者组案例3.4 Kafka 高效读写数据3.5 Zookeep
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50
目录第一章 kafka硬件配置选择1.1 场景说明1.2 服务器台数选择1.3 磁盘选择1.4 内存选择(堆内存，页缓存)1.4.1 堆内存配置1.4.2 页缓存选择1.5 cpu选择1.6 网络选择第二章 kafka生产者2.1 生产者核心参数配置2.2 生产者如何提高吞吐量2.3 数据可靠性2.4 数据去重2.5 数据有序2.6 数据乱序第三章 kafka Broker3.1 Broker 核
多线程拉取+kafka推送1 多线程在本次需求中，多线程部分我主要考虑了一个点，就是线程池的配置如何最优。因为数据量级比较大，所以这个点要着重处理，否则拉取的时间会非常长或者是任务失败会比较频繁； 因为数据的量级比较大，所以我决定进行分组，然后循环，一个组作为一个任务批次丢到线程池中，当该组拉取结束后，把该组拉取的结果进行数据推送。可以理解为我们采用了小步快跑的方式； 在这个过程中我们需要考虑的点
Kafka原理可参考Zookeeper一起理解，后续自己在项目中实现，会再来补充一些实践的内容。目录Kafka使用Zookeeper进行以下操作(Zookeeper在kafka中的作用)：1、选择控制器。控制器是一个Broker，负责维护所有分区的领导者(leader)/跟随者(follower)关系。当节点关闭时，控制器会告诉其他副本成为分区领导者，以替换正在消失的节点上的分区领导者。Zooke
一、基本信息1、组成生产者broker消费者zookeeper：brokerid、consumer信息(不包含生产者的信息)2、需要安装多少台2 * (生产者的峰值生产速率 * 副本 / 100) + 1 = 3生产环境下，配置副本的数量为2-3个，2个居多3、副本的优势和劣势副本越多，越能提高可靠性增加了网络IO传输4、峰值生产速率，一般在百兆左右每秒需要使用压力测试如，10T数据，多长时间可以
开发环境windows7 64、intellij idea 14.1.5、spark-1.5.2、scala 2.0.4、java1.7、maven3.05将spark中的assembly包引入即可使用local模式运行相关的scala任务,注意不要使用scala2.11，非要使用的话先用这个版本的scala编译一遍spark哈代码部分pom文件先附上pom.xml中的jar包依赖部分<de
Kafka 几个实现细节关于Kafka大方向上的介绍已经很多了，infoq上面不少不错的资源主要想从几个细节出发简单写一下Kafka，也为自己做一些积累。基本概念下面的概念中有部分逻辑概念，部分实体概念。Broker物理概念，指服务于Kafka的一个node。topicMQ中的抽象概念，是一个消费标示。用于保证Producer以及Consumer能够通过该标示进行对接。可以理解为一种Naming方
一、统计kafka的topic在10秒间隔内生产数据的行数并将统计结果存入到hbase中
先在hbase中建立相应的表：
create 'linecount','count'
开启kafka集群并建立相应的topic：
[hadoop@h71 kafka_2.10-0.8.2.0]$ bin/kafka-topics.sh --create
一丶简介 1.1概述 Kafka是最初由Linkedin公司开发,是一个分布式,分区的,多副本的,多订阅者,基于zookeeper协调的分布式日志系统也可以当做MQ系统常见可以用web/nignx日志,访问日志,消息服务等等,Linkedin2010年贡献给了Apache基金会并成为定义开源项目, 主要应用场景是:日志收集系统和消息系统 Kafka主要设计目标如下:1.一时间复杂度为O(1)的方式
Kafka作为当下流行的高并发消息中间件，大量用于数据采集，实时处理等场景，我们在享受他的高并发，高可靠时，还是不得不面对可能存在的问题，最常见的就是丢包，重发问题。 丢包问题：消息推送服务，每天早上，手机上各终端都会给用户推送消息，这时候流量剧增，可能会出现kafka发送数据过快，导致服务器网卡爆满，或者磁盘处于繁忙状态，可能会出现丢包现象。 解决方案：首先对kafka进行限速， 其
# Redis PushHash 一次多少数据？
在现代分布式系统中，数据存取的效率和性能非常重要。Redis，作为一种开源的内存数据结构存储系统，广泛应用于缓存、实时分析等场景。本文将探讨 Redis 中的 `Hash` 数据类型，特别是 `HMSET` 和 `HSET` 命令的使用，以及如何在一次操作中插入多条数据。
## 什么是 Redis Hash？
Redis 的 `Hash` 是
kafka 面试题1、如何获取 topic 主题的列表bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:21812、生产者和消费者的命令行是什么？bin/kafka-console-producer.sh --broker-list 192.168.43.49:9092 --topic myTopicbin/kafka-console-consume
文章目录一、Consumer的poll模型poll执行流程相关源码解析二、获取要消费的partition三种订阅模式AUTO_TOPICS 和 AUTO_PATTERN模式USER_ASSIGNED模式三、获取partition当前commitedOffset四、Consumer 消费数据broker 处理 FETCH 请求五、offset提交同步和异步提交自动提交offset 一、Consum
Kafka专题：1.kafka高性能的原因高性能包含两个方向 写的高性能 1）顺序写+page cache 2）生产者批量发送消息集，压缩：生产者并不直接将消息发送给服务端，先在客户端把消息放入队列中，然后由一个消息发送线程从队列中拉取消息，以批量的方式发送给服务端。同一个节点上面的不同分区消息会一个批次发送，减少网络发送次数。kafka使用selector处理网络连接与读写处理。 读的高性能 1
1、拓扑结构
kafka拓扑结构.png
2、基本组成 Broker：一台Kafka服务器就是一个Broker，一个集群由多个Broker组成，一个Broker可以容纳多个Topic，Broker和Broker之间没有Master和Standby的概念，他们之间地位是平等的； Topic：每条发送到Kafka集群的消息都属于某个主题，这个主题就称为Topic。
# MySQL一次插入批量多少数据实现方法
## 导言
作为一名经验丰富的开发者，我将会教你如何实现MySQL一次插入批量多少数据这个功能。首先，我们需要了解整个实现流程，并逐步完成每个步骤。
### 流程图
```mermaid
sequenceDiagram
小白->>开发者: 请求帮助实现MySQL批量插入
开发者-->>小白: 同意并开始教学
```
## 实现步骤
@Author : Spinach | GHB : 文章目录1 Receiver-based Approach2 Direct Approach (No Receivers) 1 Receiver-based Approachimport org.apache.spark.streaming.kafka._
val kafkaStream = KafkaUtils.createStream(s
# Python Serial 一次可以读多少数据
在使用Python进行串口通信时，经常会遇到需要从串口读取数据的情况。但是，很多人可能会困惑于一次可以读取多少数据，以及如何处理大量的数据。本文将介绍Python串口通信中一次可以读取多少数据，并给出相应的代码示例。
## 串口通信基础
在进行串口通信之前，需要先安装pyserial库，这是Python的一个用于串口通信的库。你可以使用以下
