Kafka流通过构建Kafka生产者和消费者库，并利用Kafka的本地功能来提供数据并行性、分布式协调、容错和操作简单性，从而简化了应用程序开发。 下图展示了一个使用Kafka Streams库的应用程序的结构。
(1)Stream 从topic中取出每一条数据记录 （<key, value>格式）： <null, “Spark and spark”>
kafka 传统上被视为一个强大的消息总线，能够处理事件流，但是不具备对数据的处理和转换能力。kafka可靠的流处理能力，使其成为流处理系统的完美数据源，Apache Storm，Apache Spark streams,Apache Flink,Apache samza 的流处理系统都是基于kafka构建的，而kafka通常是它们唯一可靠的数据源。 行业分析师有时候声称，所有这些流处理系统就像已存在了近20年的复杂事件处理系统一样。我们认为流处理变得更加流行是因为它是在kafka之后创建的，因此可以使用kafka做为一个可靠的事件流处理源。日益流行的apache kafka,首先做为一个简单的消息总线，后来做为一个数据集成系统，许多公司都有一个系统包含许多有趣的流数据，存储了大量的具有时间和具有时许性的等待流处理框架处理的数据。换句话说，在数据库发明之前，数据处理明显更加困难，流处理由于缺乏流处理平台而受到阻碍。 从版本0.10.0开始，kafka不仅仅为每个流行的流处理框架提供了更可靠的数据来源。现在kafka包含了一个强大的流处理数据库作为其客户端集合的一部分。这允许开发者在自己的应用程序中消费，处理和生成事件，而不以来于外部处理框架。 在本章开始，我们将解释流处理的含义，因为这个术语经常被误解，然后讨论流处理的一些基本概念和所有流处理系统所共有的设计模式。然后我们将深入讨论Apache kafka的流处理库，它的目标和架构。我们将给出一个如何使用kafka流计算股票价格移动平均值的小例子。然后我们将讨论其他好的流处理的例子，并通过提供一些标准来结束本章。当你选择在apache中使用哪个流处理框架时可以根据这些标准进行权衡。本章简要介绍流处理，不会涉及kafka中流的每一个特性。也不会尝试讨论和比较现有的每一个流处理框架，这些主题值得写成整本书，或者几本书。
Kafka Stream是Apache Kafka从0.10版本引入的一个新Feature，它提供了对存储于Kafka内的数据进行流式处理和分析的功能。简而言之，Kafka Stream就是一个用来做流计算的类库，与Storm、Spark Streaming、Flink的作用类似，但要轻量得多。
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Kafka在0.10.0.0版本以前的定位是分布式，分区化的，带备份机制的日志提交服务。而kafka在这之前也没有提供数据处理的顾服务。大家的流处理计算主要是还是依赖于Storm，Spark Streaming，Flink等流式处理框架。
Storm，Spark Streaming，Flink流处理的三驾马车各有各的优势.
Intercetpor的实现接口是org.apache.kafka.clients.producer.ProducerInterceptor。
继之前《Kafka运维篇之初识Streams Messaging Manager》、《Kafka运维篇之使用SMM监控Kafka集群》和《Kafka运维篇之使用SMM预警策略管理Kafka预警》之后。我们今天介绍使用SMM来监控Kafka端到端的延迟。
kafka呢其实正道不是消息队列，本质是日志存储系统，而stream processing是其最近大力推广的特性，本文简单介绍下word count的实例。
项目中用的是Spark Structrued Streaming ，也就是Spark 2.0的新版Streaming，看官方文档也说过性能及实时性会比之前的Dstreaming好点，但是相关的资料相比Dstreaming实在是少很多，现在调优阶段很多都要参考Dstreaming的文章以及经验。
在今天的大数据时代，处理海量数据已成为各行各业的标配。特别是在消息队列领域，Apache Kafka 作为一个分布式流处理平台，因其高吞吐量、可扩展性、容错性以及低延迟的特性而广受欢迎。但当面对真正的百万级甚至更高量级的消息处理时，如何有效地利用 Kafka，确保数据的快速、准确传输，成为了许多开发者和架构师思考的问题。本文将深入探讨 Kafka 的高级应用，通过10个实用技巧，帮助你掌握处理百万级消息队列的艺术。
本文来解析一下kafka streams的KStreamBuilder以及举例如何自定义kafka streams的processor
1、Faust是robinhood在Github上开源的Python流处理库。目前版本是1.10.4。
下载地址：https://kafka.apache.org/downloads#2.5.0
事件溯源作为一种应用程序体系结构模式越来越流行。事件源涉及将应用程序进行的状态更改建模为事件的不可变序列或“日志”。事件源不是在现场修改应用程序的状态，而是将触发状态更改的事件存储在不可变的日志中，并将状态更改建模为对日志中事件的响应。我们之前曾写过有关事件源，Apache Kafka及其相关性的文章。在本文中，我将进一步探讨这些想法，并展示流处理（尤其是Kafka Streams）如何帮助将事件源和CQRS付诸实践。
在 Web 开发中经常需要在客户端保存和获取数据，Web Storage API 提供了一种在浏览器中存储和检索数据的机制，它允许开发者在用户的本地浏览器中存储数据。本文将介绍 Web Storage API 的概念、用途以及如何使用它来存储和检索数据。
使用HTML5中的Web Storage API， 可以在客户端存储更多的数据，，可以实现数据在多个页面中共享甚至是同步，对于复杂的数据，可以使用 Web SQL Database API 来实现。
一、创建maven工程并添加jar包 创建maven工程并添加以下依赖jar包的坐标到pom.xml
本文原文（点击下面阅读原文即可进入） https://blog.csdn.net/xianpanjia4616/article/details/81432869
Kafka Streams。Apache Kafka开源项目的一个组成部分。是一个功能强大，易于使用的库。用于在Kafka上构建高可分布式、拓展性，容错的应用程序。
互斥同步最主要的问题就是线程阻塞和唤醒所带来的性能问题，因此这种同步也称为阻塞同步。
我最近致力于基于Apache Kafka的水平可扩展和高性能数据摄取系统。目标是在文件到达的几分钟内读取，转换，加载，验证，丰富和存储风险源。系统收到银行上游风险提要并处理数据以计算和汇总多个风险提供系统和运行的运行信息。
本地存储，在浏览器中包括了 Cookies、Local Storage、Session Storage、WebSQL 和 IndexedDB 这 5 种形式的本地存储，它们之间的区别:
浏览器多个标签页窗口间通信，主要是指的同源的多个页面间的通信，主要方法有本地存储通信、Web Worker通信、Web Socket通信。
作为快速入门Kafka系列的第六篇博客，本篇为大家带来的是Kafka的JavaAPI操作~
摘要：本文分析了hostPath volume缺陷，然后对local persistent volume的使用场景、基本的工作机制进行了分析，介绍了使用时的注意事项，并简单介绍local volume manager如何帮助administrator进行local persistent volume的生命周期管理的。
本文我们将继续深入学习 Git 和 Github，了解 Git 中 main 分支和 master 分支的区别，并阐明 Git 和 Github 的区别。
各CPU共享相同的物理内存，每个 CPU访问内存中的任何地址所需时间是相同的，因此SMP也被称为一致存储器访问结构(UMA：Uniform Memory Access)
通过ILSpy反编译查看可以知道，lock是个语法糖，编译后其实是Monitor.Enter 和 Monitor.Exit 的封装。
随着容器技术在生产环境中越来越多被使用，实际用户应用正在从无状态应用程序扩展到需要持久化存储支持的有状态应用程序。IT技术专业人员需要知道如何选择适合在容器中运行有状态应用程序的存储。我们深度解读Gartner报告，就存储类型及应用类型两个维度来帮技术专业人员分析容器存储的选择。
目录 介绍 SGML、HTML、XML和XHTML之间的关系？ 什么是HTML 5？ 如果我不输入<!DOCTYPE HTML>，HTML 5能工作吗？ 哪些浏览器支持HTML 5？ HTML 5的页面结构和HTML 4或早先的HTML有什么不同？ HTML 5中的DataList是什么？ HTML 5中不同的新表单元素类型是什么？ HTML 5中的输出元素是什么？ SVG是什么？ 能否使用HTML 5举个简单的SVG例子？ HTML 5中的Canvas画布是什么？ 如何在HTML 5中使用Canvas和S
根据 <!DOCTYPE> 是否存在选择呈现模式，被称为 <!DOCTYPE> 切换或 <!DOCTYPE> 侦测。
Cloudera于7月31日宣布正式发布CDH6.3，此版本提供了许多新功能，改进了可用性，性能提升以及对更现代的Java和身份管理基础设施软件的支持(Free IPA)。
实验环境 主机名 IP controller1 192.168.2.240 compute1 192.168.2.242 compute2 192.168.2.243 compute3 192.168
本地存储：把一些信息存储到客户端本地（主要目的有很多，其中有一个就是实现多页面之间的信息共享）
浏览器本地存储方案可以分为三个方面，分别为Cookie、Web Storage、IndexedDB。
1、iscsi：是一种基于因特网及SCSI-3协议下的存储技术，由IETF提出，并于2003年2月11日成为正式的标准。
Open-IM是由前微信技术专家打造的开源的即时通讯组件。Open-IM包括IM服务端和客户端SDK，实现了高性能、轻量级、易扩展等重要特性。开发者通过集成Open-IM组件，并私有化部署服务端，可以将即时通讯、实时网络能力快速集成到自身应用中，并确保业务数据的安全性和私密性。
题图来自 Programming languages: How Google is using Rust to reduce memory safety vulnerabilities in Android[1]
Cookie是最早被提出来的本地存储⽅式，在此之前，服务端是⽆法判断⽹络中的两个请求是否是同⼀⽤户发起的，为解决这个问题，Cookie就出现了。Cookie的⼤⼩只有4kb，它是⼀种纯⽂本⽂件，每次发起HTTP请求都会携带Cookie。
Cookie，指某些网站为了辨别用户身份而储存在用户本地终端（Client Side）上的数据（通常经过加密）。
在Android应用开发中，WebView是一个常用的组件，用于在应用中展示网页内容。然而，WebView的启动速度和性能可能会影响用户体验，特别是在一些性能较低的设备上。本文将介绍一些优化WebView启动的技巧，以提高应用的响应速度和用户体验。
本地存储（localStorage）已经不是新鲜的概念，本文并不是本地存储的概念及 API 介绍，而是对本地存储在实际业务场景中的一些问题做些探讨，从而形成一套规范，保证本地存储在提高页面性能、提升用户体验的同时，避免出现莫名其妙的错误。
本文讲述了Web Storage的过去、现在和未来。Web Storage是浏览器提供的一种存储机制，可以用于在客户端存储数据，过去受限较大，现在随着技术的进步，容量和使用方法都有所扩展。作者提到了LocalStorage的各种限制和问题，并给出了一些解决方案。同时，也介绍了一些以LocalStorage为基础的第三方库，如store.js、lawnchair等，这些库为Web Storage提供了更多灵活和便捷的使用方式。
作者简介：五月君，Software Designer，公众号「Nodejs技术栈」作者。
翻译 原文链接： https://content.pivotal.io/blog/apache-hawq-next-step-in-massively-parallel-processing MPP最开始的设计目的是为了消除共享资源的使用，即每个executor有独立的cpu、内存和磁盘等资源，每个executor一般不能访问其他executor的资源。但是有一种情况例外，那就是当数据必须要通过网络进行交换的时候(译者注：即shuffle)。这种设计理念效果很好，使MPP具有了比较凑合的扩展性。 MPP的
一、消息队列 Apache Pulsar Pulsar 与 Kafka 对比 二、Kafka基础 三、Kafka架构及组件 四、Kafka集群操作 五、Kafka的JavaAPI操作 六、Kafka中的数据不丢失机制 七、Kafka配置文件说明 八、CAP理论 九、Kafka中的CAP机制 十、Kafka监控及运维 十一、Kafka大厂面试题
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