在线教育的互动直播系统上云，能够避免业务侧重复造轮子、提高资源利用率、降低开发和运维成本，且因其基于音视频开源标准和主流方案，能够更容易跟随技术发展的步伐。
在线教育平台，除了维护好师资、学生供需等核心内容资源，还得兼顾线上授课经常发生的技术问题，比如上课卡顿、录制中断等。 在线教育常见的技术问题 △ 如何有效减少此类技术问题？也许上云是个好方案。 在线教育的互动直播系统上云，能够避免业务侧重复造轮子、提高资源利用率、降低开发和运维成本，且因其基于音视频开源标准和主流方案，能够更容易跟随技术发展的步伐。 本文以企鹅辅导为例，探讨在线教育上云业务的实践。 企鹅辅导是针对初高中生推出的在线教育平台，通过多媒体及其他数字化手段来模拟老师和学生之间面对面的实时
学成在线作为在线教育网站，提供多种学习形式，包括：录播、直播、图文、社群等，学生登录进入学习中心即可 在线学习，本章节将开发录播课程的在线学习功能，需求如下： 1、学生可以在windows浏览器上在线观看视频。 2、播放器具有快进、快退、暂停等基本功能。 3、学生可以方便切换章节进行学习。
视频直播开发随着直播的火爆也进入了白热化阶段，各大企业对于自己搭建视频直播平台也满怀热情，那么，自己搭建直播平台都需要注意哪些事项呢？
之前我们已经对Kafka的日志结构做了基本的讲解，相信大家也都有了一定的了解了。今天我们接着来讲kafka日志管理的部分，Kafka日志加载与恢复。
Kafka作为大数据技术生态的重要组件，尤其是实时流数据处理场景下，作为分布式生产/消费系统，得到广泛的重用。而Kafka在数据生产和消费上，日志是主要的场景。今天的大数据开发学习分享，我们就来讲讲kafka日志结构的基础。
Kafka 作为大数据技术生态的重要组件，尤其是实时流数据处理场景下，作为分布式生产/消费系统，得到广泛的重用。而 Kafka 在数据生产和消费上，日志是主要的场景。今天的大数据开发学习分享，我们就来讲讲 kafka 日志结构的基础。
消息中间件的性能好坏，它的消息存储的机制是衡量该性能的最重要指标之一，而 Kafka 具有高性能、高吞吐、低延时的特点，动不动可以上到几十上百万 TPS，离不开它优秀的消息存储设计。下面我按照自己的理解为大家讲解 Kafka 消息存储设计的那些事。
谈起要准备一场直播，你会想到什么？体型庞大的直播车、精密昂贵的直播仪器、职业素养拉满的专业人员……
mysql索引: 是一种帮助mysql高效的获取数据的数据结构，这些数据结构以某种方式引用数据，这种结构就是索引。可简单理解为排好序的快速查找数据结构。如果要查“mysql”这个单词，我们肯定需要定位到m字母，然后从下往下找到y字母，再找到剩下的sql。
谈起要准备一场直播，你会想到什么？体型庞大的直播车、精密昂贵的直播仪器、职业素养拉满的专业人员…… 然而，现在直播随处可见，进入直播间，看起来这一切并没有预想的那么复杂。终于，经过一番周折，在一个直播平台开始了自己的直播之旅，每次直播前都精心准备内容，并且以最好的状态直播，但费尽九牛二虎之力，结果观看人数0。 此时又听说某某平台流量高，可以去，但一想到那些周折，不免犹豫……不如搞一个私人直播间，要是还能快速转播到多个平台就更好了，一次设置，多平台直播。但怎么搞呢？ SRS是什么 SRS是一个开源的流媒体集群
es中建索引是指创建一个保存数据的目录，用于保存倒排索引，索引创建之后是不可变的（Immutable），只允许新增字段 es字段是否索引只能在创建索引时配置，不同于mysql，es不能在字段创建后再给字段“加索引” 索引字段有为“索引（indexed）”和“存储（stored）”两个属性，只有被“索引”的字段才能在查询／排序条件中使用，只有被“存储”的字段才能在请求的时候返回字段内容 必须保证索引字段都存储（stored）才能使用update操作，update原理是先从索引中get到原文档内容，然后与传入的
每创建一个组件都会带有一个 xxx.podspec 的索引文件。专门用来存放这些索引文件的库就叫做索引库。我们需要将这些索引文件上传到远程索引库才能保证其他的同事能够拿来用。
信息化时代，产品层出不穷，视频直播行业的火爆，催生了很多直播源码的开发，乘着这股火爆的尽头，一对一直播系统源码也是一路繁华，浪潮席卷。一对一直播系统源码是以一种全新的体验方式，响应了“直播+”和“+直播”的概念，它是较传统的直播平台源码搭建出来的直播平台，有其独特的功能，它不同与一般的直播社交模式。
随着公司业务的不断发展，团队不断壮大的同时，项目也随之臃肿起来，如何保障团队协作的高效，自然的想到了组件化这个话题。下面总结下本人的梳理和思考。
rtree模块有2个常用的类：rtree.index.Index和rtree.index.Property。其中rtree.index.Index用于进行数据操作，rtree.index.Property用于对index进行属性的设定。
难得的是，Kafka的索引组件中应用了二分查找算法，而且社区还针对Kafka自身的特点对其进行了改良。
搜索引擎实现起来，技术难度非常大，技术的好坏直接决定了产品的核心竞争力。 搜索引擎的设计与实现中，会用到大量的算法。百度、Google 这样的搜索引擎公司，面试时，会格外重视考察候选人的算法能力。
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。
然而通过下图，我们不难发现，Lucene的各源码模块，都是对普通索引和搜索过程的一种实现。
从release中选择v1.4稳定版本下载，不建议使用git clone下载，开发版还有一些bug未解决。
摘要：消息存储对于每一款消息队列都非常重要，那么Kafka在这方面是如何来设计做到高效的呢？ Kafka这款分布式消息队列使用文件系统和操作系统的页缓存（page cache）分别存储和缓存消息，摒弃了Java的堆缓存机制，同时将随机写操作改为顺序写，再结合Zero-Copy的特性极大地改善了IO性能。而提起磁盘的文件系统，相信很多对硬盘存储了解的同学都知道：“一块SATA RAID-5阵列磁盘的线性写速度可以达到几百M/s，而随机写的速度只能是100多KB/s，线性写的速度是随机写的上千倍”，由此可以看出对磁盘写消息的速度快慢关键还是取决于我们的使用方法。鉴于此，Kafka的数据存储设计是建立在对文件进行追加的基础上实现的，因为是顺序追加，通过O(1)的磁盘数据结构即可提供消息的持久化，并且这种结构对于即使是数以TB级别的消息存储也能够保持长时间的稳定性能。在理想情况下，只要磁盘空间足够大就一直可以追加消息。此外，Kafka也能够通过配置让用户自己决定已经落盘的持久化消息保存的时间，提供消息处理更为灵活的方式。本文将主要介绍Kafka中数据的存储消息结构、存储方式以及如何通过offset来查找消息等内容。
一位5年工作经验的小伙伴面试的时候被问到这样一个问题，说”谈谈你对Kafka数据存储原理的理解“。
Kafka 中的消息是以主题为基本单位进行归类的，各个主题在逻辑上相互独立。每个主题又可以分为一个或多个分区，分区的数量可以在主题创建的时候指定，也可以在之后修改。每条消息在发送的时候会根据分区规则被追加到指定的分区中，分区中的每条消息都会被分配一个唯一的序列号，也就是通常所说的偏移量（offset），具有4个分区的主题的逻辑结构见下图。
milvus支持的向量索引类型大部分使用近似最近邻搜索算法(ANNS,approximate nearest neighbors search) 。ANNS 的核心思想不再局限于返回最准确的结果，而是仅搜索目标的邻居。 ANNS 通过在可接受的范围内牺牲准确性来提高检索效率。
提到MySQL优化，索引优化是必不可少的。其中一种优化方式 ——索引优化，添加合适的索引能够让项目的并发能力和抗压能力得到明显的提升。
haystack: 全文检索框架(对检索引擎包装下，抹掉差异 提供统一接口，方便码农)。该框架支持Elasticsearch,Whoosh, Xapian，Solr搜索引擎。 Elasticsearch：据说是java写的。Elastic(有弹性的，灵活 可伸展的)，大概说明其 操作的灵活性。 Xapian: apian蜜蜂，X apian，大概使用蜜蜂的嗅探能力，来说明其搜索范围之广。
一位5年工作经验的小伙伴面试的时候被问到这样一个问题，说”谈谈你对Kafka数据存储原理的理解“。然后，这位小伙伴突然愣住了，什么是零拷贝，零拷贝跟Kafka有关系吗？
每当Consumer需要从topic分区的某位置开始读消息时，Kafka就会用OffsetIndex直接定位物理文件位置，避免从头读取消息的I/O性能开销。
这是当时创建表时的语句，指定了存储格式为lzo，然后执行了为lzo文件创建索引的命令
作为快速入门Kafka系列的第七篇博客，本篇为大家带来的是kafka的log存储机制和kafka消息不丢失机制~
操作系统中的文件管理是指操作系统对文件的创建、存储、删除和访问等操作的管理。文件是操作系统中的基本单位，用于存储和组织数据。
软件下载链接: https://pan.baidu.com/s/1kCeXNlj2l3FujyMza3rM0w 提取码: iniy
MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的，索引可以大大提高MySQL的检索速度。
4）在所要搜索的应用中创建search_indexes.py(固定)文件，如在商品应用下创建。文件内容：
Kafka中消息是以topic进行分类的，生产者生产消息，消费者消费消息，都是面向topic的。
在 2 月10 号下午大概 1 点半左右，收到用户方反馈，发现日志 kafka 集群 A 主题 的 34 分区选举不了 leader，
在上篇文章我们简要介绍了 HLS 协议的基础知识，接下来我们详细介绍一种使用 Jmeter 编写压测 HLS 协议脚本的方法。
Kafka作为一个高性能的消息队列中间件，有着高效的消息存储方式。我们知道在Kafka中，消息是以topic的形式进行逻辑上的隔离，一个topic又可以分为多个分区，当我们发送消息的时候，会根据某种规则（可以是默认规则，也可以是自定义规则），把消息存储到某个分区当中，同时消息会被分配一个序列号，也就是我们常说的offset，这个offset是一个不断递增的数值。
这篇文章，笔者按照自己的理解 , 尝试分析 RocketMQ 的存储模型，希望对大家有所启发。
启动之后kafka-client发送一个topic为消息szz-test-topic的消息
Kafka中的Message是以topic为基本单位组织的，不同的topic之间是相互独立的。每个topic又可以分成几个不同的partition(每个topic有几个partition是在创建topic时指定的)，每个partition存储一部分Message。借用官方的一张图，可以直观地看到topic和partition的关系。
Lucene是目前最流行的Java开源搜索引擎类库,最新版本为7.4.0。Lucene通常用于全文检索,Lucene具有简单高效跨平台等特点,因此有不少搜索引擎都是基于Lucene构建的,例如:Elasticsearch,Solr等等。
.index 存储offset和消息在.log文件中的位置映射关系。即存储了逻辑offset和物理offset的关系
1. haystack是django的开源搜索框架，该框架支持Solr,Elasticsearch,Whoosh, *Xapian*搜索引擎，不用更改代码，直接切换引擎，减少代码量。
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。
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