如上图所示、kafka 中消息是以主题 topic 为基本单位进行归类的,这里的 topic 是逻辑上的概念,实际上在磁盘存储是根据分区存储的,每个主题可以分为多个分区、分区的数量可以在主题创建的时候进行指定。例如下面 kafka 命令创建了一个 topic 为 test 的主题、该主题下有 4 个分区、每个分区有两个副本保证高可用。
Elasticsearch写入流程,网上有视频、笔记等各种版本,本文结合最新官方文档进行重新梳理,节省大家的时间。
导语:在腾讯金融科技数据应用部的全民 BI 项目里,我们每天面对超过 10 亿级的数据写入,提高 ES 写入性能迫在眉睫,在最近的一次优化中,有幸参与到了 Elasticsearch 开源社区中。
ConcurrentHashMap 是 Java 集合框架中的一种并发哈希表,它实现了 Map 接口,并支持高并发的读写操作。相比于传统的 HashMap,ConcurrentHashMap 能够更好地满足多线程环境下的安全和性能需求。
现在大家都明白每次请求 NameNode 修改一条元数据(比如说申请上传一个文件,那么就需要在内存目录树中加入一个文件),都要写一条 edits log,包括两个步骤:
Remote Desktop Gateway,即远程桌面网关(RDG),之前它的名字叫“Terminal Services Gateway”,即远程桌面(RDP),是一种提供路由功能的Windows服务器组件。在RDG的应用场景中,用户无需直接RDP服务器连接,而是直接连接网关。网关身份验证成功后,,网关会将RDP流量转发至用户指定的地址,因此在这里网关实际上就是一个代理。此时,只有网关需要对外网开放,其他所有的RDP服务端都可以受到防火墙的保护。由于RDP的攻击面更大,因此我们需要正确设置RDG环境,才能显著减少可能存在的攻击面。
kafka 使用日志文件的方式来保存生产者和发送者的消息,每条消息都有一个 offset 值来表示它在分区中的偏移量。Kafka 中存储的一般都是海量的消息数据,为了避免日志文件过大,一个分片并不是直接对应在一个磁盘上的日志文件,而是对应磁盘上的一个目录,这个目录的命名规则是_。 比如创建一个名为firstTopic的topic,其中有3个partition,那么在 kafka 的数据目录(/tmp/kafka-log)中就有 3 个目录,firstTopic_0~3 多个分区在集群中多个broker上的分配方法
Java5.0 在java.util.concurrent 包中提供了多种并发容器类来改进同步容器的性能。
首先介绍如何使用int()对连续函数进行积分的求解,然后介绍一个对分段函数进行求积分的例子。
介绍论文《The Vertica Analytic Database: C-Store 7 Years Later》,配图是官网找的,这句话挺好:目标从第一行代码开始。本文介绍 Vertica 的论文,来自 VLDB 2012。Vertica 是学术系统转型成一个商业产品的成功案例。
在日常开发中, 上述这种数据结构肯定不少见,因为golang的原生map是非并发安全的,所以为了保证map的并发安全,最简单的方式就是给map加锁。 之前使用过两个本地内存缓存的开源库, gcache, cache2go,其中存储缓存对象的结构都是这样,对于轻量级的缓存库,为了设计简洁(包含清理过期对象等 ) 再加上当需要缓存大量数据时有redis,memcache等明星项目解决。但是如果抛开这些因素遇到真正数量巨大的数据量时,直接对一个map加锁,当map中的值越来越多,访问map的请求越来越多,大家都竞争这一把锁显得并发访问控制变重。在go1.9引入sync.Map 之前,比较流行的做法就是使用分段锁,顾名思义就是将锁分段,将锁的粒度变小,将存储的对象分散到各个分片中,每个分片由一把锁控制,这样使得当需要对在A分片上的数据进行读写时不会影响B分片的读写。
上面的例子是将一个文件作为整体进行操作,这样会带来一个问题,当文件很大或者网络不是很稳定的时候会发生意想不到的错误 那我们该怎么解决这一问题呢?其实有种思路还是不错的,那就是
__consumer_offsets:作用是保存 Kafka 消费者的位移信息 __transaction_state:用来存储事务日志消息
Kafka作为一个消息中间件(后面Kafka逐渐转向一个流失处理平台KafkaStream),消息最终的存储都落在日志中。
2022年春节前后主要对2016年(2015年开始,2016年完成)的代码进行彻底的修改。原来的代码需要将读取的管线数据写入excel表格,再从表格读出数据,效率很低。本次采用全局变量存储这些数据,需要的时候将变量中的数据写入表格。表格只是提供最基本的设置参数和管线分段数据。因此,必须先打开autocad和本程序配套的excel表格,否则会出错,因为面板加载的时候,它试图去连接cad和excel。
稀疏索引的创建过程包括将集合中的元素分段,并给每个分段中的最小元素创建索引。在搜索时,先定位到第一个大于搜索值的索引的前一个索引,然后从该索引所在的分段中从前向后顺序遍历,直到找到该搜索值的元素或第一个大于该搜索值的元素。
基于流的方式进行数据写入,可以使用 Apache POI 库中的 SXSSFWorkbook 类,该类采用了基于流的方式进行数据写入,避免将所有数据一次性加载到内存中。下面是一个简单的代码示例,假设需要将数据导出到名为 “test.xlsx” 的 Excel 文件中:
大家好,湿兄又来吹牛逼了 因为最近需要将任意格式、任意大小的文件进行 Base64 编码存储,所以把 Base64 编解码撸一遍。 总是先有需求,再有市场嘛~ 写在前面 首先,让人放心的是,Base64 没什么难的。 其次,让人放心的是,看完 Base64 编解码算法后,实现任意文件编解码也没啥难的。 所以,你输的可能性不大~ Base64 是什么? 一种「编码方式」。 一种用「可读字符」来表示「二进制数据」的编码方式。 对比使用一下平时将exe文件用记事本打开的骚操作,你就明白啥叫可读字符了。Six不
本篇文章站在多线程并发安全角度,带你了解多线程并发使用 HashMap 将会引发的问题,深入学习 ConcurrentHashMap ,带你彻底掌握这些核心技术。
将数据分为一段一段的存储,然后给每一段数据配一把锁, 当一个线程占用锁访问其中一个段数据时,其他段的数据也能被其他线程访问。
Kafka是一种高吞吐量、持久性、分布式的发布订阅的消息队列系统。它最初由LinkedIn(领英)公司发布,使用Scala语言编写,与2010年12月份开源,成为Apache的顶级子项目 。
本文介绍一下提升并发可伸缩性的一些方式:减少锁的持有时间,降低锁的粒度,锁分段、避免热点域以及采用非独占的锁或非阻塞锁来代替独占锁。
文章目录 解法1:直接双重循环求解,n*n复杂度 解法2:采用归并排序求解,复杂度nlgn 题目链接 http://poj.org/problem?id=1804 题目大意: 让一串无
Kafka是大数据领域无处不在的消息中间件,目前广泛使用在企业内部的实时数据管道,并帮助企业构建自己的流计算应用程序。
本文为《数据密集型应用系统设计》的读书笔记第一部分第三章的笔记整理,也是个人认为的这本书第一部分最重要的内容。本文将会针对目前数据库系统两个主要阵营进行展开,分别是采用日志型存储结构高速读写的LSM-Tree和面向OLTP的事务数据库BTree两种数据结构对比。
https://blog.csdn.net/qq_21201267/article/details/80993672#t6
缘起: 分包嘛,我就想判断一下收到的数据跟预定的数据是否一样长。 然后代码写成这样:
kafka依赖于ZooKeeper,如果以单机模式调试kafka,需要确保本机已经安装了ZooKeeper,并处于启动状态。
简单是最好的策略。 数据服务公司如何构建数据仓库?我曾担任一家平台的实时计算工程师,该平台旨在允许用户搜索公司的业务数据、财务和法律详细信息。已采集300多个维度、3亿+实体信息。我和我的同事的职责是确保这些数据的实时更新,以便我们能够为我们的注册用户提供最新的信息。这就是我们数据仓库面向客户的功能。除此之外,它还需要支持我们内部营销和运营团队的临时查询和用户细分,这是随着我们业务的增长而出现的新需求。
简介 RAID是一个我们经常能见到的名词。但却因为很少能在实际环境中体验,所以很难对其原理 能有很清楚的认识和掌握。本文将对RAID技术进行介绍和总结,以期能尽量阐明其概念。 RAID全称为独立磁盘冗余阵列(Rdeundant Array of Independent Disks),基本思想就是把 多个相对便宜的硬盘组合起来,成为一个硬盘阵列组,使性能达到甚至超过一个价格昂贵、 容量巨大的硬盘。RAID通常被用在服务器电脑上,使用完全相同的硬盘组成一个逻辑扇区, 因此操作系统只会把它当做一个硬盘。 RAID
节点角色在配置文件(/config)elasticsearch.yml文件中设置即可,如下:
Kafka是大数据领域无处不在的消息中间件,目前广泛使用在企业内部的实时数据管道,并帮助企业构建自己的流计算应用程序。Kafka虽然是基于磁盘做的数据存储,但却具有高性能、高吞吐、低延时的特点,其吞吐量动辄几万、几十上百万,这其中的原由值得我们一探究竟。本文属于Kafka知识扫盲系列,让我们一起掌握Kafka各种精巧的设计。
https://juejin.cn/post/6959744054905012231
在大数据和实时流处理领域中,Apache Kafka已成为了一个不可或缺的组件。其高吞吐量、低延迟、高可靠性的特性使得Kafka在各种应用场景中都表现出色。然而,Kafka的这些特性与其背后的消息存储机制密不可分。
前言:在分析ConcurrentHashMap的源码的时候,了解到这个并发容器类的加锁机制是基于粒度更小的分段锁,分段锁也是提升多并发程序性能的重要手段之一。 在并发程序中,串行操作是会降低可伸缩性,并且上下文切换也会减低性能。在锁上发生竞争时将通水导致这两种问题,使用独占锁时保护受限资源的时候,基本上是采用串行方式—-每次只能有一个线程能访问它。所以对于可伸缩性来说最大的威胁就是独占锁。 我们一般有三种方式降低锁的竞争程度: 1、减少锁的持有时间 2、降低锁的请求频率 3、使用带有协调机制的独占锁
个人从事电商行业十几年,经历过大大小小的促销活动和秒杀上百次,每次做秒杀瞬时访问量会翻数十倍,甚至数百倍。对系统架构是巨大的考验,期间也曾经历过系统宕机,甚至整体雪崩。那么我们怎么设计秒杀系统,才能保证秒杀系统的高性能和稳定性,同时还要保证日常业务不受影响呢?
操作系统确实是比较难啃的一门课,至少我认为比计算机网络难太多了,但它的重要性就不用我多说了。
今天给大家带来的是node简单爬虫,对于前端小白也是非常好理解且会非常有成就感的小技能
最近面试过程中遇到问Elasticsearch的问题不少,这次总结一下,然后顺便也了解一下Elasticsearch内部是一个什么样的结构,毕竟总不能就只了解个倒排索引吧。本文标题就是我遇到过的两个问题,所以此次基本上只是围绕着这两个问题来总结。
这是《大胖小课》栏目的专题一《说说文件上传那些事儿》的第6节-《大文件分片和断点续传》。
倒排索引中的词条存储和管理是构建高效搜索系统的关键部分。在Elasticsearch(简称ES)这样的现代搜索引擎中,词条的存储和管理被设计得十分复杂且高效,涉及多个组件和优化策略。下面将详细描述在ES中倒排索引的词条是如何存储和管理的,并提供相关的源码片段来帮助理解。
倒排索引被写入磁盘后是 不可改变(immutable):永远不会被修改。不变性有如下几个重要的优势:
电商行业在近十几年中,经历过大大小小的促销活动和秒杀上百次,每次做秒杀瞬时访问量会翻数十倍,甚至数百倍。对系统架构是巨大的考验,期间也曾经历过系统宕机,甚至整体雪崩。那么我们怎么设计秒杀系统,才能保证秒杀系统的高性能和稳定性,同时还要保证日常业务不受影响呢?
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