Spark是目前主流的大数据计算引擎,而Shuffle操作是Spark计算中的的核心操作,也往往是瓶颈所在。首先简单介绍下Shuffle操作。如下图所示.
分区策略决定 producer 将消息怎么分发到 partition 中, 分区策略不合适可能导致数据倾斜, 有些时候我们需要实现顺序消息, 也需要将同一业务的消息都发送到同一个 partition 上。生产端将消息发送给 broker 之前主要经过拦截、序列化、分区(Partitioner)几个步骤。分区器主要读取 partition 配置(生产端配置partitioner.class, 默认值是 DefaultPartitioner)
代码@1:参数为超时时间,使用 java 的 Duration 来定义。 代码@2:调用内部的 poll 方法。
应用从Kafka中读取数据需要使用KafkaConsumer订阅主题,然后接收这些主题的消息。在我们深入这些API之前,先来看下几个比较重要的概念。
本文主要介绍了 MediaSource 的发展历程,以及 MSE 和 MSE 的主要技术实现。同时,文章还介绍了 WebRTC、H.264、H.265、VP9 等视频编码的演进历史,以及 MSE 在实时音视频通信中的应用。此外,文章还探讨了 MSE 的未来发展方向,包括 WebRTC、H.265、VP9 等编码技术的发展,以及基于 MSE 的实时音视频通信、在线教育、直播等领域的应用前景。
搞懂AbstractFetcherThread的processPartitionData、truncate、buildFetch等方法,就掌握了拉取线程的处理逻辑。串联起这三个方法的doWork方法就能完整理解Follower副本应用拉取线程(即ReplicaFetcherThread线程),从Leader副本获取消息并处理的流程了。
Caffe2 - Workspace Python API Module caffe2.python.workspace. Demo: from caffe2.proto.caffe2_pb2 import NetDef from caffe2.python import workspace init_net = NetDef() init_net.ParseFromString(open(protobuf_data)) predict_net = NetDef() predict_net.Pa
副本机制是Kafka实现数据高可靠性的基础:同一个分区下的多个副本分散在不同的Broker机器上,它们保存相同的消息数据以实现高可靠性。那如何确保所有副本上的数据一致性呢?最常见方案当属Leader/Follower备份机制(Leader/Follower Replication)。Kafka分区的:
今天zouyee朋友段全锋童鞋为大家带来《Containerd镜像lazy-pulling解读》,其中《kuberneter调度由浅入深:框架》正在编写中,敬请期待。
无论是读取副本还是写入副本,都是通过底层的Partition对象完成的,而这些分区对象全部保存在上节课所学的allPartitions字段中。可以说,理解这些字段的用途,是后续我们探索副本管理器类功能的重要前提。
源/https://www.startutorial.com/articles/view/modern-php-developer-pdo
postgresql-9.4.1212.jre7-sources.jar!/org/postgresql/core/v3/QueryExecutorImpl.java
链式编程: 将多个操作(多行代码)通过点号(.)链接在一起成为一句代码,使代码可读性好a(1).b(2).c(3)。
前面一篇文章讨论了ConsumerFetcherManager的MaxLag与ConsumerOffsetChecker的lag值的区别。但是关于MaxLag的值还没有讲的太透彻,这里再深入一下,如何让ConsumerFetcherManager的MaxLag有值。
XSS 攻击指的是攻击者通过在受信任的网站上注入恶意的脚本,使得用户的浏览器在访问该网站时执行这些恶意脚本,从而导致信息泄露等安全问题。
Service Worker最佳实践 1 Service Worker介绍 Service Worker是一项比较新的Web技术,是Chromium团队在吸收了ChromePackaged App的E
过去三年在线会议需求井喷,腾讯会议用户量骤增到3亿。快速迭代的背后,腾讯会议团队发现:业务保留了长达5年的历史数据,大量未进行 lfs 转换,新 clone 仓库本地空间占17.7G+。本地磁盘面临严重告急,强烈影响团队 clone 效率。当务之急是将仓库进行瘦身。本栏目特邀腾讯会议的智子研发团队成员李双君,回顾腾讯会议客户端的瘦身历程和经验,欢迎阅读。
线上flink任务稳定运行了两个多月了,突然之间收到了消息堆积较多的报警,kafka上看到的现象是消息堆积较多。问过业务人员得知,对应的流表在前一天重新刷了一遍数据,在我们的这个任务中有两次维表关联,而且内层有一个split操作会造成外层维表关联的数据量膨胀(最大可能为80倍,即split之后产生了80条新记录)。开始了问题分析之路。
JavaScript 已经长久以来并且目前依然是浏览器运行时的主流开发语言,然而近年来,WebAssembly 的诞生为我们提供了一个全新的选择。这就引出了一个值得我们探索的问题:在浏览器运行环境中,哪个语言的性能更优越,JavaScript 还是 WebAssembly?
Promise 在错误处理方面非常出色。当 promise 拒绝时,控件跳转到最近的拒绝处理程序。这在实践中很方便。
目前 Jest 已经在 Facebook 开源的 React, React Native 等前端项目中被做为标配测试框架。下面简单介绍一些 Jest 比较有用的功能和用法。
在平时的开发中,使用kafka来发送数据已经非常熟悉,但是在使用的过程中,其实并没有比较深入的探索kafka使用过程中
如果redux需要用到 side effect 异步操作,redux-thunk 和 redux-saga 绝对是目前两个最受欢迎的中间件插件。
swr 在 2019.10.29 号提交,仅仅 12 天就攒了 4000+ star,平均一天收获 300+ star!本周精读就来剖析这个库的功能与源码,了解这个 React Hooks 的取数库的 Why How 与 What。
jdbc提供fetchSize参数来设置每次查询按fetchSize分批获取。不同的数据库的jdbc driver实现不一样。
知道了这两个方法之后,我们再回去看看上面的例子就很容易理解了吧!只是用 blob 对象来创建一条 URL,然后让 标签引用该 URL,然后触发个点击事件,就可以下载文件了!
这是一个组件拉取服务端数据的简单例子,在组件中,我们简单拉取了一个接口的数据,并监听接口的状态,根据状态来更新不同的UI。
我们经常会用 git clone 来下载项目,但遇到大项目的时候,clone 就很慢,比如 react:
数据请求: https://developers-watch.vivo.com.cn/api/system/fetch/
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码):https://github.com/zq2599/blog_demos 本篇概览 本文是《Strimzi Kafka Bridge(桥接)实战之》系列的第二篇,咱们直奔bridge的重点:常用接口,用实际操作体验如何用bridge完成常用的消息收发业务 官方的openapi接口文档地址 : https://strimzi.io/docs/bridge/in-development/#_openapi 整篇文章由以
每一门语言都离不开网络请求,有自己的一套Networking Api。React Native使用的是Fetch。 今天我们来谈谈与Fetch相关的一些事情。
除了 REST 以外,很多 API 都开始支持 GraphQL,甚至完全支持它了。但是,如果你需要使用一个 GraphQL API,你很自然就会想到自己需要使用 React 和 / 或其他一些库才能让它跑起来。这是因为许多教程和示例代码似乎都基于这样一个假设,也就是说如果你在使用 GraphQL,就需要使用这些库。
我们都知道es是一个分布式的存储和检索系统,在存储的时候默认是根据每条记录的_id字段做路由分发的,这意味着es服务端是准确知道每个document分布在那个shard上的。 相对比于CURD上操作,search一个比较复杂的执行模式,因为我们不知道那些document会被匹配到,任何一个shard上都有可能,所以一个search请求必须查询一个索引或多个索引里面的所有shard才能完整的查询到我们想要的结果。 找到所有匹配的结果是查询的第一步,来自多个shard上的数据集在分页返回到客户端的之前会被合并到
面向对象的存储,也被称为云存储,云存储主要分为三部分,分别是 key、data 和 Metadata
bubbletea是一个简单、小巧、可以非常方便地用来编写 TUI(terminal User Interface,控制台界面程序)程序的框架。内置简单的事件处理机制,可以对外部事件做出响应,如键盘按键。一起来看下吧。先看看bubbletea能做出什么效果:
8月份 FlinkCDC 发布2.0.0版本,相较于1.0版本,在全量读取阶段支持分布式读取、支持checkpoint,且在全量 + 增量读取的过程在不锁表的情况下保障数据一致性。
从概念上讲,Hudi物理存储一次数据到DFS上,同时在其上提供三个逻辑视图,如之前所述。 数据集同步到Hive Metastore后,它将提供由Hudi的自定义输入格式支持的Hive外部表。一旦提供了适当的Hudi捆绑包, 就可以通过Hive、Spark和Presto之类的常用查询引擎来查询数据集。
可迭代对象及其相关的迭代器是 ES6 的一个特性,在本书中我们已经多次见到。数组(包括 TypedArrays)、字符串以及 Set 和 Map 对象都是可迭代的。这意味着这些数据结构的内容可以被迭代——使用for/of循环遍历,就像我们在§5.4.4 中看到的那样:
如果你对以上命令感到疑惑,不知道为什么这么写的话,可以参考一下 depot_tools 的使用。
与组件生命周期绑定的 Utils 非常适合基于 React Hooks 来做,比如可以将 “发请求” 这个功能与组件生命周期绑定,实现一些便捷的功能。
本文档是描述 .gitlab-ci.yml 详细用法的下半部分,上半部分的内容请参考这里。.gitlab-ci.yml 文件被用来管理项目的 runner 任务。如果想要快速的了解GitLab CI ,可查看快速引导。 该文件存放于项目仓库的根目录,它定义该项目如何构建。
新建一个 ConsumerAwareListenerErrorHandler 类型的异常处理方法,用@Bean注入,BeanName默认就是方法名,然后我们将这个异常处理器的BeanName放到@KafkaListener注解的errorHandler属性里面,当监听抛出异常的时候,则会自动调用异常处理器,
Background Fetch 是iOS7带来的非常Cool的新特性,开启Background Fetch的App会被系统在合适的时机执行后台任务的代码。比如这个场景:你每天晚上10点会通过自己的RSS阅读器App来阅读,系统可能会在10点之前执行App中设定的下载RSS最新资源的任务,当你打开RSS阅读器App的时候就显示出最新的内容。实现Background Fetch的步骤也是非常的简单,下面就来看一下。
简介 Varnish 是一款高性能且开源的反向代理服务器和 HTTP 加速器,其采用全新的软件体系机构,和现在的硬件体系紧密配合,与传统的 squid 相比,varnish 具有性能更高、速度更快、管理更加方便等诸多优点; 目前最新版本是4.0.0,而3.x的版本也是可以生产环境下使用的稳定版本,但yum源中的2.x版本过于陈旧,不建议使用; Varnish与Squid的对比 相同点 都是一个反向代理服务器; 都是开源软件; Varnish的优势 Varnish的稳定性很高,两者在完成相同负荷的工作时,Sq
作为Node语言的初学者去实践后端开发时,不仅仅有见猎心喜,也有一些忐忑,好在大家都很open,给予了很多建议和分享,到目前为止,也成功建立了三个基于Node.js + TypeScript + IMServer 1 的工程,也是时候将自己最近的学习过程进行总结,下面就以一个小小的开发任务为载体分享下我的成长过程。
前言 作为Node语言的初学者去实践后端开发时,不仅仅有见猎心喜,也有一些忐忑,好在大家都很open,给予了很多建议和分享,到目前为止,也成功建立了三个基于Node.js + TypeScript + IMServer 1 的工程,也是时候将自己最近的学习过程进行总结,下面就以一个小小的开发任务为载体分享下我的成长过程。 需求 在完成Node工程的搭建之后,我接受到第一个Node后台开发任务:定时将企业微信的组织架构信息拉取到业务数据库系统中,并且提供手机号查询用户查询接口。一开始对这个任务还是比较乐观的,
最近研究了一下抖音的爬虫,目前实现了热门话题和热门音乐下面所有相关视频的爬取,并且我已经将该爬虫打包成了一个 Python 库并发布,名称就叫做 douyin,利用该库可以使用不到 10 行代码完成热门视频的下载、相关音乐的下载以及结构化信息的存储。
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