1．测试环境.................................................................................................................
众所周知，要研究 Kafka，阅读 Kafka 源码是必不可少的环节。因此，本文将介绍如何使用 idea 加载 Kafka 源码并编译的具体步骤。由于 Kafka 核心模块是用 Scala 语言开发，用 Gradle 编译和构建的，因此下面先介绍相关环境的安装配置。
kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，用它可以在不同系统中间传递分发消息
Flink内置了一些基本数据源和接收器，并且始终可用。该预定义的数据源包括文件，目录和插socket，并从集合和迭代器摄取数据。该预定义的数据接收器支持写入文件和标准输入输出及socket。
2、 解压并进入Kafka目录，我的文件夹：D:\kafka_2.13-3.2.0
0000 操作已成功完成。 0001 错误的函数。 0002 系统找不到指定的文件。 0003 系统找不到指定的路径。 0004 系统无法打开文件。 0005 拒绝访问。 0006 句柄无效。 0007 存储区控制块已损坏。 0008 可用的存储区不足，无法执行该命令。 0009 存储区控制块地址无效。 0010 环境错误。
如果直接装SQL server2008或者2012，就会报：无法安装一下功能 .NET Framework 3.5。
单机upd的flume source的配置，100+M/s数据量，10w qps flume就开始大量丢包，因此很多公司在搭建系统时，抛弃了Flume，自己研发传输系统，但是往往会参考Flume的Source-Channel-Sink模式。
〖0〗-操作成功完成。 〖1〗-功能错误。 〖2〗-系统找不到指定的文件。 〖3〗-系统找不到指定的路径。 〖4〗-系统无法打开文件。 〖5〗-拒绝访问。 〖6〗-句柄无效。 〖7〗-存储控制块被损坏。 〖8〗-存储空间不足，无法处理此命令。 〖9〗-存储控制块地址无效。 〖10〗-环境错误。 〖11〗-试图加载格式错误的程序。 〖12〗-访问码无效。 〖13〗-数据无效。 〖14〗-存储器不足，无法完成此操作。 〖15〗-系统找不到指定的驱动器。 〖16〗-无法删除目录。 〖17〗-系统无法将文件移到不同的驱动器。 〖18〗-没有更多文件。 〖19〗-介质受写入保护。 〖20〗-系统找不到指定的设备。 〖21〗-设备未就绪。 〖22〗-设备不识别此命令。 〖23〗-数据错误 (循环冗余检查)。 〖24〗-程序发出命令，但命令长度不正确。 〖25〗-驱动器无法找出磁盘上特定区域或磁道的位置。 〖26〗-无法访问指定的磁盘或软盘。 〖27〗-驱动器找不到请求的扇区。 〖28〗-打印机缺纸。 〖29〗-系统无法写入指定的设备。 〖30〗-系统无法从指定的设备上读取。 〖31〗-连到系统上的设备没有发挥作用。 〖32〗-进程无法访问文件，因为另一个程序正在使用此文件。 〖33〗-进程无法访问文件，因为另一个程序已锁定文件的一部分。 〖36〗-用来共享的打开文件过多。 〖38〗-到达文件结尾。 〖39〗-磁盘已满。 〖50〗-不支持该请求。 〖51〗-远程计算机不可用 。 〖52〗-在网络上已有重复的名称。 〖53〗-找不到网络路径。 〖54〗-网络忙。 〖55〗-指定的网络资源或设备不再可用。 〖56〗-已到达网络 BIOS 命令限制。 〖57〗-网络适配器硬件出错。 〖58〗-指定的服务器无法运行请求的操作。 〖59〗-发生意外的网络错误。 〖60〗-远程适配器不兼容。 〖61〗-打印机队列已满。 〖62〗-无法在服务器上获得用于保存待打印文件的空间。 〖63〗-删除等候打印的文件。 〖64〗-指定的网络名不再可用。 〖65〗-拒绝网络访问。 〖66〗-网络资源类型错误。 〖67〗-找不到网络名。 〖68〗-超过本地计算机网卡的名称限制。 〖69〗-超出网络 BIOS 会话限制。 〖70〗-远程服务器已暂停，或正在启动过程中。 〖71〗-当前已无法再同此远程计算机连接，因为已达到计算机的连接数目极限。 〖72〗-已暂停指定的打印机或磁盘设备。 〖80〗-文件存在。 〖82〗-无法创建目录或文件。 〖83〗-INT 24 失败。 〖84〗-无法取得处理此请求的存储空间。 〖85〗-本地设备名已在使用中。 〖86〗-指定的网络密码错误。 〖87〗-参数错误。 〖88〗-网络上发生写入错误。 〖89〗-系统无法在此时启动另一个进程。 〖100〗-无法创建另一个系统信号灯。 〖101〗-另一个进程拥有独占的信号灯。 〖102〗-已设置信号灯且无法关闭。 〖103〗-无法再设置信号灯。 〖104〗-无法在中断时请求独占的信号灯。 〖105〗-此信号灯的前一个所有权已结束。 〖107〗-程序停止，因为替代的软盘未插入。 〖108〗-磁盘在使用中，或被另一个进程锁定。 〖109〗-管道已结束。 〖110〗-系统无法打开指定的设备或文件。 〖111〗-文件名太长。 〖112〗-磁盘空间不足。 〖113〗-无法再获得内部文件的标识。 〖114〗-目标内部文件的标识不正确。 〖117〗-应用程序制作的 IOCTL 调用错误。 〖118〗-验证写入的切换参数值错误。 〖119〗-系统不支持请求的命令。 〖120〗-此功能只被此系统支持。 〖121〗-信号灯超时时间已到。 〖122〗-传递到系统调用的数据区太小。 〖123〗-文件名、目录名或卷标语法不正确。 〖124〗-系统调用级别错误。 〖125〗-磁盘没有卷标。 〖126〗-找不到指定的模块。 〖127〗-找不到指定的程序。 〖128〗-没有等候的子进程。 〖130〗-试图使用操作(而非原始磁盘 I/O)的已打开磁盘分区的文件句柄。 〖131〗-试图移动文件指针到文件开头之前。 〖132〗-无法在指定的设备或文件上设置文件
最近升级 Python 项目，由 Python2.7 升级到 Python3.8.3，项目使用了 PySide2，对于较新的Python3.8.3 , PySide2 可能存在些许不兼容问题，环境配置完成后，出现一连串的 ImportError: DLL load failed 找不到指定模块 对于很多 Python 开发者来说，这类问题最为头疼，不知道如何下手解决。
最近项目的用户日志达到了上亿条，之前图方便，直接存储到MySQL，然后大数据的技术让我把这些日志都存储到Kafka
0 操作成功完成。 1 函数不正确。 2 系统找不到指定的文件。 3 系统找不到指定的路径。 4 系统无法打开文件。 5 拒绝访问。 6 句柄无效。 7 存储控制块被损坏。 8 存储空间不足，无法处理此命令。 9 存储控制块地址无效。 10 环境不正确。 11 试图加载格式不正确的程序。 12 访问码无效。 13 数据无效。 14 存储空间不足，无法完成此操作。 15 系统找不到指定的驱动器。 16 无法删除目录。 17 系统无法将文件移到不同的驱动器。 18 没有更多文件。 19 介质受写入保护。 20
流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标，加速企业实时化数字化的建设进程。 本文首先介绍了几种最常见、最基础的错误，用户在使用的时候可以尽量规避的问题。接下来介绍了流计算 Oceanus 平台的监控系统，可以帮助用户实时了解作业各个层级的明细及运行状态。然后借助于日志系统帮助诊
流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标，加速企业实时化数字化的建设进程。
全网最详细 | Windows 安装 TensorFlow2.0 GPU 详细教程
Yaf有着和Zend Framework相似的API, 相似的理念, 而同时又保持着对Bingo的兼容, 以此来提高开发效率, 规范开发习惯. 本着对性能的追求, Yaf把框架中不易变的部分抽象出来,采用PHP扩展实现(c语言),以此来保证性能.在作者自己做的简单测试中, Yaf和原生的PHP在同样功能下, 性能损失小于10%, 而和ZendFramework的对比中, Yaf的性能是Zend Framework的50-60倍.
在IDEA的maven项目中编写Topology出错： NoClassFound找不到主类：解决– 在pom.xml中，找到中的storm，添加<>compi<>
从前，有个女生宿舍，住着小A、小B、尤娜和我4个人。有天，小A不小心把小B的床板坐塌了。小B非常生气，当场和小A翻脸。不论人缘最好的尤娜怎么中间调解都不管用。一直到毕业，小A和小B再没有说过一句话。
通过软件 DependenciesGui.exe 检查CloseLoopCalDll.dll动态库
在给Adobe Premiere/After Effects等后期制作软件开发第三方插件的时候，我们总希望插件依赖的动态库能够脱离插件的位置，单独存储到另外一个地方。这样一方面可以与其他程序共享这些动态库，还能保证插件安装时非常的清爽。就Adobe Premiere Pro/After Effects来说，插件文件是放到C:\Program Files\Adobe\Common\Plug-ins\7.0\MediaCore(Windows平台)的。这个是PremierePro和AfterEffects的公共插件目录，二者在启动的时候都会尝试去这个位置加载插件。与此同时，我们希望自己开发的插件所依赖的动态库放到另外的位置，另外也希望插件显示链接的动态库能够尽量少。因为如果是显式链接的话，这些插件依赖的动态库必须和插件保存在同一个位置。不然插件找不到这些依赖文件就会加载失败的。当然，我们也可以在环境变量里面增加一条路径，但是这容易污染环境变量，或者与其他的程序库产生冲突。LoadLibrary在这个时候就产生作用了。LoadLibrary通过将指定路径的动态库加载到当前的调用进程，然后获取其导出的函数就可以正常使用了。对于像第三方插件这样的应用场景，LoadLibrary可以说是个不错的实现方式。但是正因此也有个弊端，我们无法使用工具得知其的依赖库。
先说结论，Kafka 部署在 Linux 上要比 Windows 和 Mac 上性能高的多，主要是以下几个原因：
消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决应用耦合、异步消息、流量削锋等问题，具有高扩展性、可恢复性、送达保证、顺序保证等特点，可以实现高性能、高可用、可伸缩和最终一致性架构。目前在生产环境，使用较多的消息队列有ActiveMQ、RabbitMQ、ZeroMQ、Kafka、MetaMQ、RocketMQ、Redis等。
刚学Java的时候，很多jdk配置教程都要求设置JAVA_HOME、Path、CLASSPATH3个变量。而Java官网有这么一句话：jdk1.5之后的版本在安装时不用设置CLASSPATH变量。今天我就以jdk1.5为例，总结下三者的区别。
近日Apache Hudi社区合并了Flink引擎的基础实现（HUDI-1327），这意味着 Hudi 开始支持 Flink 引擎。有很多小伙伴在交流群里咨询 Hudi on Flink 的使用姿势，三言两语不好描述，不如实操演示一把，于是有了这篇文章。
最近在师姐机器上跑实验的时候，想利用matplotlib包来绘制损失曲线图，安装过程中碰到了一些小麻烦，感觉之前好像也碰到过类似的问题，网上一搜什么numpy、matplotlib、pillow包版本冲突啊，然后就是各种尝试，直至重装Anaconda，当时特头疼，最后无意中解决了，今天又碰到了类似的问题，这次记录下来防止忘记
crontab不是Linux内核的功能，而是依赖一个crond服务，这个服务可以启动当然也可以停止。如果停止了就无法执行任何定时任务了，解决的方法是打开它:
本章节描述了如何安装apache kafka的broker,以及如何设置apache zookeeper,zookeeper被用于存储broker的元数据。本章节还将介绍kafka的基本配置，以及broker运行的硬件标准。最后，我们将介绍多实例集群的安装方法，以及在生产环节中使用kafka时需要注意的一些问题。
windows蓝屏错误对照表 0 0x00000000 作业完成。 1 0x00000001 不正确的函数。 2 0x00000002 系统找不到指定的档案。 3 0x00000003 系统找不到指定的路径。 4 0x00000004 系统无法开启档案。 5 0x00000005 拒绝存取。 6 0x00000006 无效的代码。 7 0x00000007 储存体控制区块已毁。 8 0x00000008 储存体空间不足，无法处理这个指令。 9 0x00000009 储存体控制区块地址无效。 10 0x0000000A 环境不正确。 11 0x0000000B 尝试加载一个格式错误的程序。 12 0x0000000C 存取码错误。 13 0x0000000D 资料错误。 14 0x0000000E 储存体空间不够，无法完成这项作业。 15 0x0000000F 系统找不到指定的磁盘驱动器。 16 0x00000010 无法移除目录。 16 0x00000010 无法移除目录。 17 0x00000011 系统无法将档案移到 其它的磁盘驱动器。 18 0x00000012 没有任何档案。 19 0x00000013 储存媒体为写保护状态。 20 0x00000014 系统找不到指定的装置。 21 0x00000015 装置尚未就绪。 22 0x00000016 装置无法识别指令。 23 0x00000017 资料错误 (cyclic redundancy check) 24 0x00000018 程序发出一个长度错误的指令。 25 0x00000019 磁盘驱动器在磁盘找不到 持定的扇区或磁道。 26 0x0000001A 指定的磁盘或磁盘无法存取。 27 0x0000001B 磁盘驱动器找不到要求的扇区。 28 0x0000001C 打印机没有纸。 29 0x0000001D 系统无法将资料写入指定的磁盘驱动器。 30 0x0000001E 系统无法读取指定的装置。 31 0x0000001F 连接到系统的某个装置没有作用。 32 0x00000020 The process cannot access the file because it is being used by another process. 33 0x00000021 档案的一部份被锁定， 现在无法存取。 34 0x00000022 磁盘驱动器的磁盘不正确。 请将 %2 (Volume Serial Number: %3) 插入磁盘机%1。 36 0x00000024 开启的分享档案数量太多。 38 0x00000026 到达档案结尾。 39 0x00000027 磁盘已满。 50 0x00000032 不支持这种网络要求。 51 0x00000033 远程计算机无法使用。 52 0x00000034 网络名称重复。 53 0x00000035 网络路径找不到。 54 0x00000036 网络忙碌中。 55 0x00000037 The specified network resource or device is no longer available. 56 0x00000038 The network BIOS command limit has been reached. 57 0x00000039 网络配接卡发生 问题。 58 0x0000003A 指定的服务器无法执行要求的作业。 59 0x0000003B 网络发生意外错误。 60 0x0000003C 远程配接卡不兼容。 61 0x0000003D 打印机队列已满。 62 0x0000003E 服务器的空间无法储存等候打印的档案。 63 0x0000003F 等候打印的档案已经删除。 64 0x00000040 指定的网络名称无法使用。 65 0x00000041 拒绝存取网络。 65 0x00000041 拒绝存取网络。 66 0x00000042 网络资源类型错误。 67 0x00000043 网络名称找不到。 68 0x00000044 超过区域计算机网络配接卡的名称限制。 69 0x00000045 超过网络 BIOS 作业阶段的限制。 70 0x00000046 远程服务器已经暂停或者正在起始中。 71 0x00000047 由于联机数目已达上限，此时无法再联机到这台远程计算机。 72 0x00000048 指定的打印机或磁盘装置已经暂停作用。 80 0x00000050 档案已经存在。 82
https://github.com/zhangdaiscott/JimuReport Star 1388
使用 IDEA 打开本项目，等待所有的依赖下载完毕。然后修改配置文件中的信息为你自己的本地环境，直接运行是运行不了的，而且相关私密信息我全部用 xxxxxxx 代替了。
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使用 IDEA 打开本项目，等待所有的依赖下载完毕。然后「修改配置文件中的信息为你自己的本地环境，直接运行是运行不了的」，而且相关私密信息我全部用 xxxxxxx 代替了。
Tensorflow2.2.0安装成功 引用时显示DLL load failed:找不到指定模块 解决方法
本文主要是将flume监控目录，文件，kafka Source，kafka sink，hdfs sink这几种生产中我们常用的flume+kafka+hadoop场景，希望帮助大家快速入生产。 flume只有一个角色agent，agent里都有三部分构成：source、channel和sink。就相当于source接收数据，通过channel传输数据，sink把数据写到下一端。这就完了，就这么简单。其中source有很多种可以选择，channel有很多种可以选择，sink也同样有多种可以选择，并且都支持
Docker-Compose 项目是 Docker 官方的一个开源项目，其主要职责是负责实现对Docker容器集群的快速编排。 Docker-Compose 将所管理的容器分为三层，分别是工程（project）、服务（service）以及容器（container）。Docker-Compose 运行目录下的所有文件（docker-compose.yml，extends 文件或环境变量文件等）组成一个工程，若无特殊指定工程名即为当前目录名。一个工程当中可包含多个服务，每个服务中定义了容器运行的镜像，参数，依赖。一个服务当中可包括多个容器实例，Docker-Compose 并没有解决负载均衡的问题，因此需要借助其它工具实现服务发现及负载均衡。 Docker-Compose 的工程配置文件默认为 docker-compose.yml，可通过环境变量 COMPOSE_FILE 或 -f 参数自定义配置文件，其定义了多个有依赖关系的服务及每个服务运行的容器。使用一个 Dockerfile 模板文件，可以让用户很方便的定义一个单独的应用容器。在工作中，经常会碰到需要多个容器相互配合来完成某项任务的情况。例如要实现一个 Web 项目，除了 Web 服务容器本身，往往还需要再加上后端的数据库服务容器，甚至还包括负载均衡容器等。 同时，Docker-Compose 允许用户通过一个单独的 docker-compose.yml 模板文件（YAML 格式）来定义一组相关联的应用容器为一个项目（project）。Docker-Compose 项目由 Python 编写，调用 Docker 服务提供的 API 来对容器进行管理。因此，只要所操作的平台支持 Docker API，就可以在其上利用 Compose 来进行编排管理。
Docker-Compose项目是Docker官方的一个开源项目，其主要职责是负责实现对Docker容器集群的快速编排。 Docker-Compose将所管理的容器分为三层，分别是工程（project）、服务（service）以及容器（container）。Docker-Compose运行目录下的所有文件（docker-compose.yml，extends文件或环境变量文件等）组成一个工程，若无特殊指定工程名即为当前目录名。一个工程当中可包含多个服务，每个服务中定义了容器运行的镜像，参数，依赖。一个服务当中可包括多个容器实例，Docker-Compose并没有解决负载均衡的问题，因此需要借助其它工具实现服务发现及负载均衡。 Docker-Compose的工程配置文件默认为docker-compose.yml，可通过环境变量COMPOSE_FILE或-f参数自定义配置文件，其定义了多个有依赖关系的服务及每个服务运行的容器。使用一个Dockerfile模板文件，可以让用户很方便的定义一个单独的应用容器。在工作中，经常会碰到需要多个容器相互配合来完成某项任务的情况。例如要实现一个Web项目，除了Web服务容器本身，往往还需要再加上后端的数据库服务容器，甚至还包括负载均衡容器等。 同时，Docker-Compose允许用户通过一个单独的docker-compose.yml模板文件（YAML 格式）来定义一组相关联的应用容器为一个项目（project）。Docker-Compose项目由Python编写，调用Docker服务提供的API来对容器进行管理。因此，只要所操作的平台支持Docker API，就可以在其上利用Compose来进行编排管理。
FlinkKafkaConsumer08可以消费一个或多个Kafka topic的数据，它的构造器需要接收以下参数:
一路追着win10 从预览版到今天10240.16384 昨晚是中国区第一批下载win10的，不过不是第一批安装的。 早上才安装成功。
参数可选值: SW_HIDE = 0; {隐藏, 并且任务栏也没有最小化图标} SW_SHOWNORMAL = 1; {用最近的大小和位置显示, 激活} SW_NORMAL = 1; {同 SW_SHOWNORMAL} SW_SHOWMINIMIZED = 2; {最小化, 激活} SW_SHOWMAXIMIZED = 3; {最大化, 激活} SW_MAXIMIZE = 3; {同 SW_SHOWMAXIMIZED} SW_SHOWNOACTIVATE = 4; {用最近的大小和位置显示, 不激活} SW_SHOW = 5; {同 SW_SHOWNORMAL} SW_MINIMIZE = 6; {最小化, 不激活} SW_SHOWMINNOACTIVE = 7; {同 SW_MINIMIZE} SW_SHOWNA = 8; {同 SW_SHOWNOACTIVATE} SW_RESTORE = 9; {同 SW_SHOWNORMAL} SW_SHOWDEFAULT = 10; {同 SW_SHOWNORMAL} SW_MAX = 10; {同 SW_SHOWNORMAL}
这两天学习MQ在项目中的使用，就自己搭建了一个测试环境，在笔记本电脑搭建，使用的win10系统。不废话，开撸。
笔者通过官网、通过conda、通过豆瓣镜像源安装tensorflow在import时都会失败，报“ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块”的错误，最终成功的安装方式如下：
以下是Kafka 2.6.0版本中解决JIRA问题的摘要，有关该版本的完整文档，入门指南以及关于该项目的信息，请参考Kafka官方文档。
本文将从，Kafka、RabbitMQ、ZeroMQ、RocketMQ、ActiveMQ 18 个方面综合对比作为消息队列使用时的差异。
原文链接：http://t.cn/RVDWcfe
本文将对Kafka、RabbitMQ、ZeroMQ、RocketMQ、ActiveMQ从17 个方面综合对比作为消息队列使用时的差异。
本文将从，Kafka、RabbitMQ、ZeroMQ、RocketMQ、ActiveMQ 17 个方面综合对比作为消息队列使用时的差异。
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