Parquet是可用于Hadoop生态系统中任何项目的开源文件格式。与基于行的文件（例如CSV或TSV文件）相比，Apache Parquet旨在提供高效且高性能的扁平列式数据存储格式。Parquet使用记录粉碎和组装算法，该算法优于嵌套名称空间的简单拼合。Parquet经过优化，可以批量处理复杂的数据，并采用不同的方式进行有效的数据压缩和编码类型。这种方法最适合需要从大型表读取某些列的查询。Pa
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2024-04-25 15:30:16
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在使用Apache Kafka生产和消费消息的时候，肯定是希望能够将数据均匀地分配到所有服务器上。比如很多公司使用Kafka收集应用服务器的日志数据，这种数据都是很多的，特别是对于那种大批量机器组成的集群环境，每分钟产生的日志量都能以GB数，因此如何将这么大的数据量均匀地分配到Kafka的各个Broker上，就成为一个非常重要的问题。 分区消息组织方式：主题 - 分区-&nbs
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2024-04-24 21:07:47
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今天我要和你分享的内容是：生产者压缩算法面面观。说起压缩（compression），我相信你一定不会感到陌生。它秉承了用时间去换空间的经典 trade-off 思想，具体来说就是用 CPU 时间去换磁盘空间或网络 I/O 传输量，希望以较小的 CPU 开销带来更少的磁盘占用或更少的网络 I/O 传输。在 Kafka 中，压缩也是用来做这件事的。今天我就来跟你分享一下 Kafka 中压缩的那些事
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2024-03-27 10:44:07
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压缩的是使用时间换空间的思想，具体来说就是使用CPU的时间去换取空间或网络I/0传输量。怎么压缩？kafka是如何压缩的消息的呢？目前，kafka共有俩大消息格式，社区分别称之为V1版本和V2版本。V2B版本是在kafka0.11.0.0中正式引入的。不论哪个版本，kafka的消息分为俩层：消息集合（message set）以及消息（message）。一个消息集合中包含若干条日志项（record
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2023-11-24 13:22:24
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压缩是一种用时间换空间的做法，通过CPU时间去换磁盘空间和网络传输I/O 传输量。Kafka对消息的整个传递过程中：Producer 端压缩、Broker 端保持、Consumer 端解压缩如何压缩消息层次分为两层：消息集合和消息消息集合：包含若干条日志项，日志项是真正封装消息的地方。两种版本的消息V1版本中对多条消息进行压缩，然后保存到外层消息的消息体字段中V2版本对整个消息集合进行压缩。这个比
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2024-04-10 06:15:05
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对于需要进行大规模数据传输的WCF应用来说，对于请求消息和回复消息进行传输前的压缩，不但可以降低网络流量，也可以提高网络传输的性能。由于WCF的扩展性，我们可以采用不同的方式实现对消息的压缩，本文提供一种比较简单的实现方式。[源代码从这里下载]一、三种可行的消息压缩方案
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2021-07-31 10:38:28
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在看书梳理代码的时候发现了一个变量：compressMsgBodyOverHowmuch （在DefaultMQProducer.java中）字面意思就是：消息体超过该值则启用压缩，
默认4K。以前看过一点压缩算法的一些东西，想看看rocket mq中是如何进行压缩的。
在DefaultMQProducer中搜索发现没有使用该变量的地方，遂去DefaultMQProducerImpl中看看。如下
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2023-12-11 00:17:04
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kafka中，压缩，说白了就是，以较少的CPU开销去换更少的磁盘占用或更少的网络I/O传输。怎么压缩kafka的消息格式分为两种，社区分别成为V1版本和V2版本，V2版本是在0.11.0.0中正式引入。不论哪个版本，kafka消息层次都分为两层：消息集合（message set）以及消息（message）。一个消息集合包含若干日志项，而日志项才是真正封装消息的地方。kafka底层的消息日志由一系列
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2023-12-18 21:13:40
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优化flume： 用flume接受tomcat的日志文件catalina.out，将接受的日志文件发送到kafka主题。问题是flume经常挂，临时解决方法是写脚本自动拉起。 flume主进程不容易挂，容易挂的是子进程，也就是读取tomcat文件的命令所再进程容易挂。flume配置文件和拉起脚本如下： flume配置文件：# Name the components on this agent
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2024-08-24 06:52:04
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对于需要进行大规模数据传输的WCF应用来说，对于请求消息和回复消息进行传输前的压缩，不但可以降低网络流量，也可以提高网络传输的性能。由于WCF的扩展性，我们可以采用不同的方式实现对消息的压缩，本文提供一种比较简单...
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2011-08-27 15:55:00
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消息系统该Push/Pull模式分析 信息推拉技术简介 “智能信息推拉(IIPP)技术”是在网上信息获取技术中加入了智能成份，从而有助于用户在海量信息中高效、及时地获取最新信息，提高了信息系统主动信息服务的能力。如果引入基于IIPP的主动信息服务系统，则可根据用户的特性提供具有针对性的、个性化的信息服务。
Kafka 的消息层次都分为两层：消息集合（message set）以及消息（message）。一个消息集合中包含若干条日志项（record item），而日志项才是真正封装消息的地方。Kafka 底层的消息日志由一系列消息集合日志项组成。Kafka 通常不会直接操作具体的一条条消息，它总是在消息集合这个层面上进行写入操作。 社区分别称之为 V1 版本和 V2 版本。V2 版
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2024-03-21 09:10:57
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最近在做 AWS cost saving 的事情，对于 Kafka 消息集群，计划通过压缩消息来减少消息存储所占空间，从而达到减少 cost 的目的。本文将结合源码从 Kafka 支持的消息压缩类型、何时需要压缩、如何开启压缩、何处进行解压缩以及压缩原理来总结 Kafka 整个消息压缩机制。文中所涉及源码部分均来自于 Kafka 当前最新的 3.3.0-SNAPSHOT 版本。Kafka支持的消息
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2023-07-22 19:26:45
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文章目录前言怎么压缩？何时压缩？何时解压？最佳实践 前言具体来说就是用 CPU 时间去换磁盘空间或网络 I/O 传输量，希望以较小的 CPU 开销带来更少的磁盘占用或更少的网络 I/O 传输。在 Kafka 中，压缩也是用来做这件事的。怎么压缩？Kafka 是如何压缩消息的呢？要弄清楚这个问题，就要从 Kafka 的消息格式说起了。目前 Kafka 共有两大类消息格式，社区分别称之为 V1 版本
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2024-09-15 20:34:52
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文章目录Kafka工作流程及文件存储机制工作流程：topic底层存储：Producer生产者架构：一：分区存储策略：1.分区的原因：2.分区的原则：ProducerRecord构造器：二：数据可靠性保证策略：生产者到Kafka端发送数据：副本数据同步策略：ISR：动态集合in-sync replica set故障节点发生处理细节：ack应答机制：Exactly Once语义:幂等性实现： Kaf
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2024-06-07 19:18:43
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producer参数说明
#指定kafka节点列表，用于获取metadata，不必全部指定
metadata.broker.list=192.168.2.105:9092,192.168.2.106:9092
# 指定分区处理类。默认kafka.producer.DefaultPartitioner，表通过key哈希到对应分区
#parti
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2024-03-25 19:34:10
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Kafka核心特性 我们上一篇文章已经知道了Kafka支持以集合（batch）为单位发送消息，在此基础上，Kafka还支持对消息集合进行压缩，Producer端可以通过GZIP或Snappy格式对消息集合进行压缩。Producer端进行压缩之后，在Consumer端需进行解压。压缩的好处就是减少传输的数据量，减轻对网络传输的压力，在对大数据处理上，瓶颈
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2024-03-25 22:41:24
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kafka是如何压缩消息的？要弄清楚这个问题，就要从kafka的消息格式说起。kafka的消息层次分为两层：消息集合(message set)以及消息(message)。一个消息集合包含若干条日志项(record item)，而日志项才是真正封装消息的地方。kafka底层的消息日志由一系列消息集合日志项组成。kafka通常不会直接操作具体的一条条消息，它总是在消息集合这个层面上进行写入操
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2023-11-14 10:36:16
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生产者压缩算法是什么？何时压缩？什么压缩性能好？何时压缩？在Broker和topic也可以配置Broker 端指定了和 Producer 端不同的压缩算法。Broker 端发生了消息格式转换。何时解压缩？什么压缩性能好？ 压缩（compression）是为了节省空间，并且减少I/O传输量。希望以较小的 CPU 开销带来更少的磁盘占用或更少的网络 I/O 传输。何时压缩？Kafka 中，压缩可能发
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2024-03-27 11:55:35
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在Springboot中接收kafka消息整体描述版本对应具体接入1. pom引用2. kafka参数配置3. 添加Conditional注解4. 添加listener总结 整体描述之前写过一篇使用docker搭建kafka服务的文章，使用centos搭建kafka服务器Docker，本文主要简单将一下在springboot框架下，接收kafka服务器发过来的消息。版本对应由于使用springb
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2024-03-15 09:13:30
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