文章目录1、Exactly Once1)、引入幂等性2)、如何启用?3)、缺点2、消费方式1)、为什么不用push方式?2)、pull方式的不足之处以及解决方法3、kafka消费者分区分配策略1)、当consumer的数量比partition的数量小的时候怎么分配?2)、roundrobin策略3)、range策略4、offset的维护1)、引入2)、解决5、Kafka高效读写数据1)、顺序写磁
转载 2024-07-18 11:23:22
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如何在 Debian、Ubuntu 或 Linux Mint 上的 Google Chrome、Brave、Vivaldi 和 Opera 浏览器中启用硬件加速视频解码   铬, 操作方法, 视频Google Chrome 88(及更新版本)已在Linux上提供了硬件加速视频解码功能,但默认情况下未启用。不过,Google Chrome并不是唯一支持Linux硬件加速的基于Chromium的网络浏
linux环境:Ubuntu 12.04QT版本:4.7opencv版本:2.4.3ARM:友善板6410一 安装交叉编译器 从光盘上拷贝mini6410上的交叉编译器到 /opt 下,目前最新的mini6410交叉编译器是arm-linux-gcc-v6-vfp-20101103.tgz, 如果你的mini6410A光盘中的版本比较旧,建议先从友善之臂官方网站http://www.arm9.ne
最近想要实现GPU加速,在网上找了很多资料,看了各种博文,终于自己成功编译了opencv2413带gpu模块的库。现特此做一个记录:独立显卡为:GTX 750Ti      软件及需要用到的库:cmake3.3.0+vs2013+opencv2413源码+cuda toolkits6.5.14+tbb43_20150611oss  主要步骤为:1、在PCI插
转载 2024-02-27 22:12:41
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version: '2' services: zookeeper: image: zookeeper:latest ports: - "2181:2181" kafka: image: cppla/kafka-docker:arm ports: - "9092" environment: DOCKER_API_VERSION: 1.22 KAFKA_ADVERTISED_HOST_NAME: 3.
转载 2023-06-15 10:55:23
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1、Kafka的用途有哪些?使用场景如何?消息系统: Kafka 和传统的消息系统(也称作消息中间件)都具备系统解耦、冗余存储、流量削峰、缓冲、异步通信、扩展性、可恢复性等功能。与此同时,Kafka 还提供了大多数消息系统难以实现的消息顺序性保障及回溯消费的功能。存储系统: Kafka 把消息持久化到磁盘,相比于其他基于内存存储的系统而言,有效地降低了数据丢失的风险。得益于 Kafka 的消息持久
1、编译到一半时出现 fatal error:can’t writePCH file: No space left on device 【问题分析】根据错误提示可知,是磁盘空间不足啦。因为pcDuino V3只有4GB nandflash空间,而编译出来的OpenCV占用空间非常大,所以出现该问题。【问题解决】在扩展的TF卡上编译。2、接上个问题。编译出现错误:cmake
一. 什么是cache  1.1. cache简介即高速缓冲存储器,是位于 CPU 与内存之间的高速存储器,它的容量比内存小但交换速度快。    b. ARM处理器的主频为上百M甚至几G,而一般的SDRAM的存储周期是很慢的,相对于CPU来说,这时,如果我们把程序和数据都存储在SDRAM中,那么CPU在读取指令和数据的时候,就会受到SDRAM速度的限制,大大地制约了整
转载 2024-02-21 15:33:08
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在线gpu加速服务器ATUODL,与pycharm连接使用教程ATUODLpycharm连接 最近做yolo系列在visdrone上的目标检测,对算力有一定的要求。所以同学推荐了一款超级实用超级便宜的在线GPU加速服务器。 ATUODL话不多说,上连接https://www.autodl.com/home 1.租用服务器。选择你需要的型号。然后创建。 创建后会在控制台,我的实例中显示: 开机:
armhf是什么在Ubuntu 12.04和Debian里,除了arm, armel,还出现了一个名为armhf的版本。这个东西是什么?众所周知,armel是目前主要的ARM ABI。armhf则是armel的一个变种,主要区别在浮点计算上。在armel中,关于浮点数计算的约定有三种。以gcc为例,对应的-mfloat-abi参数值有三个:soft,softfp,hard。soft是指所有浮点运算
### KafkaARM架构的结合 Apache Kafka是一个分布式流处理平台,广泛使用于数据流的发布和订阅、日志聚合,以及实时数据处理等场景。随着ARM架构在云计算和边缘计算领域的逐渐普及,KafkaARM版本也引起了广泛关注。本文将探讨KafkaARM架构上的优势,并提供一个简单的代码示例,展示如何在ARM设备上使用Kafka。 #### 为什么选择ARM架构? 1. **高效
原创 8月前
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问题导读1.Kafka独特设计在什么地方?2.Kafka如何搭建及创建topic、发送消息、消费消息?3.如何书写Kafka程序?4.数据传输的事务定义有哪三种?5.Kafka判断一个节点是否活着有哪两个条件?6.producer是否直接将数据发送到broker的leader(主节点)?7.Kafa consumer是否可以消费指定分区消息?8.Kafka
        众所周知,Gpu加速技术对图像处理具有很大的影响,在前面的博客中通过对比验证了Gpu加速技术对图像滤波的高效率。但是Gpu技术并不是万能的,本文通过比较发现Gpu计算直方图的效率并没有传统计算方法效率高。下面表格是对比结果,时间是通过运行20次求平均值而得,后面给出相应的比较代码。由结果可以看出Cpu计算直方图是运行效率更高,当对图片数据库进
0.前言笔者最近参与了并行计算相关的比赛,赛题主要内容就是把一份C源码的程序利用2个节点、每节点64个核进行优化(当然也包括使用其他优化手段,但主要的加速在于多线程/多进程)。新手上路,和队友在OpenMP/MPI折腾了不少时间,现在把一些优化的技巧记录在这里。优化都不是绝对的,具体哪种方式适用于代码,还是要就事论事的吧。1.OpenMP的使用方式OpenMP最容易被想到的使用方式莫过于对循环进行
Linux系统进行服务器配置管理迁移的时候,SSH的连接速度让人头疼,太慢影响效率,那么有什么方法能够加快SSH的连接速度呢?通过ControlPersist即可实现,下面小编给大家简单的介绍。目前,项目中服务器的配置管理已经全部从Puppet迁移到了Ansible,而之前一直认为不会带来困扰的SSH通道慢的问题则暴露的很明显了。因为很多时候需要同时更新几百台服务器,有不少服务器与Ansible主
一、开发环境操作系统:fedora14Opencv版本:2.0Qt版本:4.7arm:mini6410交叉编译工具:arm-linux-gcc-4.5.1 二、安装与配置Linux系统的安装,交叉Qt-creator的安装还有交叉编译工具的安装,网上说的基本都没什么问题,测试后都可以用。这里安装Qt-Creator遇到了一点小问题,按照网上的和mini6410开发手册上的安装方法太复杂了
转载 1月前
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关于 AR、ISR、OSR 名词的解释AR的解释AR:分区中所有的副本,AR(Assigned Replicas——已分配的副本)AR = ISR+ORISR 的解释ISR:所有与leader保持一定程度同步的副本,(in - Sync-Replicas) 正在同步的副本OSR 的解释OSR:follower同步滞后过多的副本 ,OSR(Out-of-Sync Replias)一般正常情况一下,所
当发现性能比较慢,然后又按照 Kafka性能优化指南进行调优,对linger.ms,batch.size等参数进行调优,但发现毫无用处,这是为啥呢?Kafka的高吞吐率设计的核心要点之一是批处理,即kafka在消息发送端引入了一个双端队列,应用程序通过KafkaProducer的send方法时,会将消息先放入到双端队列,然后kafka使用一个异步线程从队列中成批发送消息。为了确保sender线程能
转载 2024-08-06 20:29:28
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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
ARM处理器的7中执行模式:usr、fiq、irq、svc、abt、und、sys。 ARM处理器共37个寄存器:31个通用寄存器(未备份寄存器R0-R7,在全部模式下指的都是同一个物理寄存器;备份寄存器R8-R12,每一个寄存器相应两个不同的物理寄存器。对于R13[sp]和R14[lr]来说,每一个寄存器相应6个不同的寄存器;程序计数器R15[pc]),6个状态寄存器(当前程序状态寄存器[cps
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