在这一部分中，我们将探讨RabbitMQ和Apache Kafka以及它们的消息传递方法。每种技术在设计的每个方面都做出了截然不同的决定，每种方面都有优点和缺点。...不同的交换需要不同的绑定。有四种类型的交换和相关绑定： 扇出（Fanout）。路由到具有绑定到交换的所有队列和交换。标准的pub子模型。 直接。根据发布者设置的消息随附的路由密钥路由消息。...现在我们来看看Kafka，它采用了完全不同的消息传递方法，并且具有惊人的功能。 Apache Kafka Kafka是一个分布式复制的提交日志。...存储到最后一周的消息或最多50GB，例如。但是存在另一种类型的数据保留策略 - 日志压缩。压缩日志时，结果是仅保留每个消息密钥的最新消息，其余消息将被删除。...日志压缩可以实现一些不同的模式，我们将在第3部分中探讨。 有关消息排序的更多信息 我们已经讨论过，RabbitMQ和Kafka都可以扩展和维护消息排序，但是Kafka使它变得容易多了。
I construct three internal tables with different table types:
平时你可能不太关注这些问题，但是当你想要采用响应式编程风格而不是命令式编程风格时，上述这些就是你需要进行关注的了。 命令式编程和响应式编程之间的区别 命令式编程是我们一开始就采用的编程类型。...有可能在不同的栈中编码的各种大的下流系统会受到事件的影响，甚至是在云的某个地方执行的一大堆没有服务器的函数。 从消息队列到Kafka 为了理解Kafka会给你的架构带来什么，让我们先谈论一下消息队列。...尽管可以在队列中扩展多个消费者，但它们都包含相同的功能，而这只是为了处理负载和并行处理消息，换句话说，它不允许你基于相同的事件启动多个独立的操作。队列消息的所有处理器将在相同的域中执行相同类型的逻辑。...你仍然可以在相同的域中进行并行处理，但是更重要的是，你还可以添加不同类型的消费者，这些消费者基于相同的事件执行不同的逻辑。换句话说，对于Kafka，用户可以采用一个被动的pub/sub体系结构。...总结 Kafka还有其它很多的功能，比如它是如何管理扩展(分区)的、为可靠消息传递提供了哪些配置选项等等，但我希望这篇文章足够好，让你明白为什么你会考虑采用Kafka而不是好的“ol消息队列”。
使用 Apache Kafka 实施消息传递 Apache Kafka 是一种用于事件流处理的分布式系统，广泛应用于微服务架构和基于云的环境中。它在同一个平台内提供事件的消息传递、存储和处理。...要解决 Kafka 集成问题，您可以应用传统消息传递拓扑概念，例如，事务日志、恢复日志和 XA 事务。...资源适配器提供了 Kafka 连接，并向应用程序服务器上存在的消息端点异步传递消息。可使用 JCA 规范所定义的消息传入流合约来实现这一点。...资源适配器会定期从传入 Kafka 主题轮询一批支付请求。成功完成数据轮询后，它会迭代数据批次，并异步向端点实例传递消息。每个消息端点可能存在多个端点实例，因此能够并行使用消息并提供高吞吐量。...超出已配置的消息处理重试次数后，该适配器会将此消息传递到 Kafka 死信主题。发送到死信主题的消息包含有价值的业务数据，因此监视该主题至关重要。 ?
可扩展性: kakfa消息传递系统轻松缩放, 无需停机 耐用性: kafka使用分布式提交日志, 这个意味着消息会尽可能快速的保存在磁盘上, 因此它是持久的 性能: kafka对于发布和订阅消息都具有高吞吐量..., 即使存储了许多TB的消息, 他也爆出稳定的性能-kafka非常快: 保证零停机和零数据丢失 apache kafka 是一个分布式发布 - 订阅消息系统和一个强大的队列，可以处理大量的数据，并使能够将消息从一个...端点传递到另一个端点，kafka 适合离线和在线消息消费。...kafka 消息保留在磁盘上，并在集群内复制以防止数据丢失。kafka构建在 zookeeper 同步服务之上。它与 apache 和 spark 非常好的集成，应用于实时流式数据分析。...kafka的主要应用场景: 1) 指标分析 : kafka 通常用于操作监控数据 , 这设计聚合来自分布式应用程序和统计信息 , 以产生操作的数据集中反馈 2) 日志聚合解决方法 : kafka
3、可以由 Subject 确立通知的时间，可以避开一些繁忙时间。 4、可以表达出不同事件发生的先后顺序。...—————————————————————————————————————- 2012-2-27 补充： 事实上 “推” 和 “拉” 可以比较的内容太多了，比如： 客户端通常是不稳定的，服务端是稳定的，...如果消息由客户端主动发起去获取，它很容易找到服务端的地址，可以比较容易地做到权限控制（集中在服务端一处），服务端也可以比较容易地跟踪客户端的位置和状态，反之则不行； 互联网页面的访问就是一个最好的 “拉...” 的模式的例子； 通常我们希望把压力分散到各个客户端上去，服务端只做最核心的事情，只提供内容，不管理分发列表； …… 还有一个 idea 是关于 “推” 和 “拉” 结合的形式，例如，服务端只负责通知某一些数据已经准备好...，至于是否需要获取和什么时候客户端来获取这些数据，完全由客户端自行确定。
发布者将消息发送到 Topic, 系统将这些消息传递给多个订阅者。 发布 / 订阅模式特点： 每个消息可以有多个订阅者； 发布者和订阅者之间有时间上的依赖性。...kakfa的特点: 可靠性: 分布式, 分区 , 复制 和容错等 可扩展性: kakfa消息传递系统轻松缩放, 无需停机 耐用性: kafka使用分布式提交日志, 这个意味着消息会尽可能快速的保存在磁盘上..., 因此它是持久的 性能: kafka对于发布和订阅消息都具有高吞吐量, 即使存储了许多TB的消息, 他也爆出稳定的性能-kafka非常快: 保证零停机和零数据丢失 apache kafka 是一个分布式发布...- 订阅消息系统和一个强大的队列，可以处理大量的数据，并使能够将消息从一个 端点传递到另一个端点，kafka 适合离线和在线消息消费。...kafka 消息保留在磁盘上，并在集群内复制以防止数据丢失。kafka构建在 zookeeper 同步服务之上。它与 apache 和 spark 非常好的集成，应用于实时流式数据分析。
真的要比较 for 和 foreach 的性能吗？...（内附性能比较的实测数据） 2017-12-07 15:30 小伙伴告诉我，List.Find 方法比 List.FirstOrDefault...接下来的分析才发现，没这么简单。 Find V.S. FirstOrDefault 我写了两段代码，然后在单元测试中测量它们的性能。方法我按不同顺序写了两遍，试图降低初始化影响和偶然事件的影响。...很明显，数据量太少不好测量，也收到单元测试本身的影响。我们需要增大数据量，以减少那些因素的影响。 ? 居然真的存在性能差异！！！而且，Find 是 FirstOrDefault 性能的两倍！！！...▲ 调用 For 和 Foreach 性能相比于直接写 for 和 foreach 有轻微的损失，但是调用 For 和调用 Foreach 却并没有两倍的性能差异，虽然方法的实现与 Find 和 FirstOrDefault
When I first begin to program with ABAP I get confused with different kinds of i...
克隆一个对象会创建一个新的对象，并将原对象的属性值复制到新对象中。...在外部，我们可以通过访问属性$name来获取对象的属性值。在后面，我们修改了对象$p2的属性值，但并没有修改对象$p1的属性值。在 PHP 中，我们可以使用==和===运算符来比较两个对象是否相等。...==运算符比较两个对象的属性值是否相等，===运算符比较两个对象是否指向同一个内存地址。...例如，下面的代码创建了两个相同属性值的Person对象，并比较它们是否相等：class Person { public $name; public function __construct...";} // 输出：Objects are not identical.在上面的代码中，我们创建了两个相同属性值的Person对象$p1和$p2，并分别使用==和===运算符比较它们。
#createStream 这两个 API 除了要传入的参数不同外，接收 kafka 数据的节点、拉取数据的时机也完全不同。...ReliableKafkaReceiver[K, V, U, T](kafkaParams, topics, storageLevel) } } 根据是否启用 WAL，receiver 分为 KafkaReceiver 和...partition 数据与 Kafka topic 的某个 partition 的 o.fromOffset 至 o.untilOffset 数据是相对应的，也就是说 KafkaRDD 的 partition...使用 Receiver 源源不断的接收数据并把数据交给 ReceiverSupervisor 处理最终存储为 blocks 作为 RDD 的输入，从 kafka 拉取数据与计算消费数据相互独立；而createDirectStream...会在每个 batch 拉取数据并就地消费，到下个 batch 再次拉取消费，周而复始，从 kafka 拉取数据与计算消费数据是连续的，没有独立开 createStream中创建的KafkaInputDStream
结论： 1）当使用基本数据类型作为方法的形参时，在方法体中对形参的修改不会影响到实参的数值 2）当使用引用数据类型作为方法的形参时，若在方法体中 修改形参指向的数据内容，则会对实参变量的数值产生影响，...因为形参变量和实参变量共享同一块堆区； 3）当使用引用数据类型作为方法的形参时，若在方法体中 修改形参变量的指向，此时不会对实参变量的数值产生影响，因此形参变量和实参变量分别指向不同的堆区 例一：基本数据类型作为形参...return this.age; } public void setAge(int age) { this.age = age; } } 例二：引用类型...–修改形参指向的数据内容，运行结果改变实参指向的数值，不改变实参地址 public class Main { public static void main(String[] args...this.name[1]; } public void setName(String[] name) { this.name = name; } } 例三：引用类型
分享是一种态度 此教程显示了如何将 CellChat 应用于具有不同细胞类型成分的多个数据集的比较分析。几乎所有的CellChat功能都可以应用。...笔记要点 加载所需的包 第一部分：比较分析具有略有不同细胞类型成分的多个数据集 第二部分：对具有截然不同的细胞类型成分的多个数据集的比较分析 加载所需的包 library(CellChat) library...(ggplot2) library(patchwork) library(igraph) 第一部分：比较分析具有略有不同细胞类型成分的多个数据集 对于具有稍微不同的细胞类型...第二部分：对具有截然不同的细胞类型成分的多个数据集的比较分析 CellChat 可用于比较来自截然不同的生物背景的两个 scRNA-seq 数据集之间的细胞-细胞通信模式。...对于具有截然不同的细胞类型（组）组成的数据集，除了以下两个方面外，大多数 CellChat 的功能都可以应用： 不能用于比较不同细胞群之间相互作用的差异数和相互作用强度。
图片一、前言Kafka 是一个高性能、可扩展的分布式消息队列系统，被设计用于处理大规模的数据流和实时数据传输。它以其出色的吞吐量、持久性和可靠性而闻名，广泛应用于各种数据处理和事件驱动的架构中。...Kafka 的设计思想注重于可扩展性和高性能，使其成为大规模数据处理和实时数据流的首选。ZeroMQ 是一个高性能的消息传递库，旨在提供低延迟和轻量级的消息通信。...在本文中，我们将对 Kafka、ZeroMQ 和 RabbitMQ 进行比较，并深入探讨它们的原理、架构和工作流程。我们将分析它们的优点和缺点，并探讨它们在不同应用场景中的适用性。...3.3.2 ZeroMQ 套接字类型ZeroMQ 提供了多种套接字类型，如REQ、REP、PUB、SUB、PUSH、PULL等。每种类型都有不同的通信模式和语义，用于满足不同的应用需求。...Kafka 在大规模数据处理和实时数据传输方面表现出色，适合于数据流处理和事件驱动架构。ZeroMQ 提供了轻量级、高性能的消息传递库，适用于并发编程和低延迟通信。
目录 一、元组和列表 1.元组和列表的性能分析 2.为什么列表在 Python 中是最常用的呢？...一、元组和列表 ? 元组vs列表 1.元组和列表的性能分析 元组和列表用来存储数据，在元组和列表里面查询的时候，到底哪个更快呢？...随着数据的增多，底层会不断给这个列表扩容。 初始化一个元组，同样也是一千万次，只需 12.8ns ? 元组是一个不可变的类型。...元组和列表内存占用对比图 用一个列表存储 50 条数据和用一个元组存储 50 条数据，那么元组占用的内存要比列表小得多。 2.为什么列表在 Python 中是最常用的呢？...字典的话，这方面就比较有优势。数据是存储在字典里面的，只要通过键，就能把值找到。字典相对于元组和列表，有一定的优势和劣势。 命名元组使用的时候可以让元组像字典一样去取值。
以数据库表 ADR2 为例，其字段 VALID_FROM 类型为 char14，存储的日期格式为 YYYYMMDDHHMMSS： 一些具体的例子数据： 现在有个需求，开发一个 CDS view，...下面是这个需求的实现步骤。...abap.dats, 因为只有类型相同的两个字段，才能进行比较。...我们使用 cast 将 substring 函数返回的 char 类型的值，转换成和 $session.system_date 变量相同的类型。...比较即可： @AbapCatalog.sqlViewName: 'ZCTIMEVIEW' @AbapCatalog.compiler.compareFilter: true @AbapCatalog.preserveKey
它可以在分布式系统中作为消息传递的中间件，为不同的应用程序提供异步通信机制。...除了基本的消息传递功能，RabbitMQ还提供了许多高级功能，如消息确认机制、消息持久化、消息优先级、消息过期时间等，以及针对性能和可靠性优化的各种参数配置。...它是一种高度可扩展、高性能、多租户、灵活的消息系统，支持多种消息传递模式和协议，包括发布/订阅、队列、Kafka协议等。...RabbitMQ和RocketMQ社区比较活跃，吞吐量比较高，支持AMQP，稳定性也比较好，如果你的场景是应用需要可靠性消息传递和较高的并发，那么这两者是比较好的选择。...Pulsar作为新兴的分布式消息传递系统，可扩展性强、性能高、社区活跃度也很高，最重要的是支持存储和计算分离，这在云原生下是非常出色的一项能力，并且天然支持跨数据中心的容灾，目前的应用也越来越广泛，如果集群对于持久化要求高
理解消息队列和事件流 在讨论消息队列和事件流之前，让我们首先澄清一下“消息”和“事件”是什么意思。消息是一个通用术语，用于描述从一个组件发送到另一个组件的数据包。有不同类型的消息，包括： 命令消息。...消息队列的主要目的是可靠地将消息从A点传递到B点，而事件流遵循不同的范例。...可扩展，但不设计为与Kafka相同级别的可扩展性。更适用于小型和中型部署和工作负载。 性能 每秒可达数百万条消息和多G比特的数据，延迟保持一致地低（在单位毫秒范围内）。...然而，超越消息传递，事件流和消息队列有各自的优势，适用于不同的使用场景。 消息队列技术通常适用于： 不同语言编写的组件之间以及“使用”不同协议之间的通信。...事件流处理解决方案是一个合适的选择，因为它们通常提供良好的性能、强大的耐久性保证和低延迟。此外，事件流处理技术通常与许多其他系统集成（或提供直接的集成方式），使得方便地从不同组件摄取日志数据。
Apache Kafka是一个高性能、高可用性、冗余的流消息平台。 ? Kafka简介 Kafka的功能很像发布/订阅消息系统，但具有更高的吞吐量、内置分区、复制和容错能力。...Kafka将这种独特的抽象与传统的发布/订阅消息传递概念（例如生产者、消费者和经纪人），并行性和企业功能集成在一起，以提高性能和容错能力。 Kafka最初的用例是跟踪网站上的用户行为。...它还适用于日志聚合，具有低延迟和很方便支持多个数据源。 Kafka提供以下内容： 具有O（1）磁盘结构的持久消息传递，这意味着Kafka算法的执行时间与输入的大小无关。...它在消耗器集群上分配消耗量，同时保持消息流的顺序。 支持将并行数据加载到Hadoop。 ? kafka架构 了解Kafka的架构及其与理想的发布-订阅系统的比较。...消息传递针对批处理而不是单个消息进行了优化。 消息即使被消耗也将保留；它们可以再次被使用。 这些设计决策的结果是： 极高的水平可扩展性 吞吐量极高 高可用性 不同的语义和消息传递保证 ?
此外，我们还将学习Kafka架构、Kafka的组件和Kafka分区。此外，我们还将讨论Kafka的各种比较和Kafka的使用案例。...Kafka中的消息传递系统 当我们将数据从一个应用程序转移到另一个应用程序时，我们使用了消息传递系统。它的结果是，不用担心如何分享数据，应用程序可以只关注数据。分布式消息传递是建立在可靠的消息队列上。...虽然，消息在客户端应用程序和消息传递系统之间是异步排队的。有两种类型的消息传递模式，即点对点和发布-订阅（pub-sub）消息传递系统。然而，大多数的消息传递模式都遵循pub-sub。...在这里，下图显示了数据源正在写日志，而消费者在不同的偏移点上正在读取日志。 图片 Kafka教程 - 数据日志 通过Kafka，消息被保留了相当长的时间。而且，消费者可以根据自己的方便来阅读。...性能 Apache Kafka--它的性能率很高，达到100,000条消息/秒的程度。RabbitMQ - 而RabbitMQ的性能率约为20,000消息/秒。
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