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在分布式消息系统中，消息的顺序性是一个重要的问题。Apache Kafka 提供了多种机制来确保消息的顺序消费，但需要根据具体的使用场景进行配置和设计。以下是一些确保 Kafka 顺序消费的关键点和方法：
(1)Stream 从topic中取出每一条数据记录 （<key, value>格式）： <null, “Spark and spark”>
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。
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。
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.
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
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~
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。
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。
本文来解析一下kafka streams的KStreamBuilder以及举例如何自定义kafka streams的processor
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。
Kafka Streams编写关键任务实时应用程序和微服务的最简单方法，是一个用于构建应用程序和微服务的客户端库，其中输入和输出数据存储在Kafka集群中。它结合了在客户端编写和部署标准Java和Scala应用程序的简单性和Kafka服务器端集群技术的优点。
在这个博客系列的第1部分之后，Apache Kafka的Spring——第1部分:错误处理、消息转换和事务支持，在这里的第2部分中，我们将关注另一个增强开发者在Kafka上构建流应用程序时体验的项目:Spring Cloud Stream。
下载地址：https://kafka.apache.org/downloads#2.5.0
通过提供 spring-kafka 项目的自动配置来支持Apache Kafka。
Spring Kafka 是 Spring Framework 提供的一个集成 Apache Kafka 的库，用于构建基于 Kafka 的实时数据流处理应用程序。Apache Kafka 是一个高性能、分布式的流数据平台，广泛用于构建可扩展的、实时的数据处理管道。
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。
Intercetpor的实现接口是org.apache.kafka.clients.producer.ProducerInterceptor。
Hive 元数据是 Hive 管理数据的根本所在，其他系统接入 Hive 也是通过元数据服务的。本篇文章主要介绍 Hive 元数据表的基本信息，元数据服务放在下篇文章讲。这里我所说的元数据特指 Hive 元数据库的表。
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。
上一篇文章:高速串行总线设计基础（五）揭秘SERDES高速面纱之多相数据提取电路与线路编码方案[1]这篇文章介绍了提出了问题，关于SERDES或者Transceiver为什么能跑这么高的速度？当然有它的独特技术特点，上篇文章中介绍了两种技术，一是多相提取技术，另一种是线路编码方案。本篇文章继续这个话题。
这篇博客文章概述了OpDB的NoSQL、组件集成和对象存储支持功能。这些详细信息将帮助应用程序架构师了解Cloudera的运营数据库的灵活NoSQL（No Schema）功能，以及它们是否满足正在构建的应用程序的要求。
最近好久没发文，感觉人都能变懒惰了，这次重新拾起学习消息队列kafka的决心，系统学习如何掌握分布式消息队列Kafka的用法，技多不压身，感兴趣的读者可以跟着一起学一学。
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。
上一篇文档，介绍了MGTs，我们知道它的一个别名为SERDES，就是如此，这篇文章我们来谈一下通用的SERDES架构。无论是X家的Transceiver还是A家的SERDES，或者其他什么家的某某吉比特收发器，原理其实都是大同小异，离不开一些共同的结构。
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的Producer发送消息采用的是异步发送的方式。在消息发送的过程中，涉及到了两个线程——main线程和Sender线程，以及一个线程共享变量——RecordAccumulator。main线程将消息发送给RecordAccumulator，Sender线程不断从RecordAccumulator中拉取消息发送到Kafka broker。
昨天小强带着大家了解了Spark SQL的由来、Spark SQL的架构和SparkSQL四大组件：Spark SQL、DataSource Api、DataFrame Api和Dataset Api。今天小强和大家一起揭开Spark SQL背后DataFrame和Dataset的面纱。
Spark SQL是Spark的一个组件，用于结构化数据的计算。Spark SQL提供了一个称为DataFrames的编程抽象，DataFrames可以充当分布式SQL查询引擎。
1、Faust是robinhood在Github上开源的Python流处理库。目前版本是1.10.4。
随着大数据的兴起以及信息技术的快速发展，数据传输对总线带宽的要求越来越高，并行传输技术的发展受到了时序同步困难、信号偏移严重，抗干扰能力弱以及设计复杂度高等一系列问题的阻碍。与并行传输技术相比，串行传输技术的引脚数量少、扩展能力强、采用点对点的连接方式，而且能提供比并行传输更高带宽，因此现已广泛用于嵌入式高速传输领域。
http://zookeeper.apache.org/releases.html#download
问题导读 1.你认为为何出现SparkSession？ 2.SparkSession如何创建RDD？ 3.SparkSession通过那个类来实例化？ 4.bulider包含哪些函数？ 为何出现SparkSession 对于spark1.x的版本，我们最常用的是rdd，如果我们想使用DataFrame，则需要通过rdd转换。随着dataframe和dataset使用的越来越多，所以spark就寻找了新的切入点--SparkSession。如果rdd使用SparkContext，DateFrame和Dat
SGMII作为1000BASE-X的孪生兄弟。它俩通常是同一个芯片物理接口的复用功能。很多小伙伴经常对它俩的基本概念和应用场景有混淆。下面笔者对SGMII接口进行一个系统的梳理。
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
Groovy 2.5.0增加了通过JsonGenerator实例自定义JSON输出。 将对象转换为JSON字符串值的最简单方法是通过JsonOutput.toJson。 此方法使用默认的JsonGenerator，其JSON输出具有合理的默认值。 但是我们可以使用自定义生成器并创建JSON输出。 要创建自定义生成器，我们使用可通过JsonGenerator.Options访问的构建器。 通过流式的API，我们可以例如忽略输出中带有null值的字段，更改日期的日期格式，并按名称或值的类型忽略字段。 我们可以通过将转换的实现添加为Closure或者实现JsonGenerator.Converter接口来为类型添加自定义转换器。 要获取JSON字符串，我们只需调用生成器的toJson方法。
如何能更好的运用与监控sparkSQL?或许我们改更深层次的了解它深层次的原理是什么。之前总结的已经写了传统数据库与Spark的sql解析之间的差别。那么我们下来直切主题~ 如今的Spark已
截至2019年7月8日 最新版本为 2.3.0 2.12为编译的scala版本 2.3.0为kafka版本
与ODrive进行通讯需要对通讯端点进行一系列操作。理论上，端点上的数据可以是以任何方式序列化的任何类型的数据。数据包采用默认的序列化方式，对于您自定义的数据包，您必须自己去进行反序列化。未来我们可能会提供序列化功能。可以通过从端点0读取JSON来枚举可用的端点，从理论上讲，每个接口都可以不同（实际上并没有这么做）。每个端点都可以被用来发送和接收字节数据，有效字节数据的含义在JSON中进行了定义。 例如，int32端点的输入和输出是4字节的小字节序表示。 通常，组合的读/写请求的约定是交换，即返回的值是旧值。 自定义的端点可能不符合这种要求。 该协议有基于数据包的版本和基于流的变体。 适当地使用每个变体。 例如，USB默认运行基于数据包，而UART运行基于字节流。
isort，全称是 "Import Sorting"，是一个 Python 工具，用来对 Python 代码中的导入语句进行排序和格式化。它可以帮助我们按照一定的规则对导入的模块进行排序，使得代码更加整洁，易于阅读和维护。
wordpress默认会根据网址调用数据，不能满足我们所有建站要求，而WP_Query可以用于查询任何你想要的内容，相当于自定义数据调用。
这篇文章有点深度，可能需要一些Lucene或者全文检索的背景。由于我也很久没有看过Lucene了，有些地方理解的不对还请多多指正。 更多内容还请参考整理的ELK教程 关于Term Vectors 额，对于这个专业词汇，暂且就叫做词条向量吧，因为实在想不出什么标准的翻译。说的土一点，也可以理解为关于词的一些统计信息。再说的通俗点，如果想进行全文检索，即从一个词搜索与它相关的文档，总得有个什么记录的信息吧！这就是Term Vectors。 为了不干扰正常的理解，后续就都直接称呼英文的名字吧！免得误导..
在 Java 编程中，注解（Annotation）是一种元数据，它提供了关于程序代码的额外信息。注解不直接影响程序的执行，但可以在运行时提供有关程序的信息，或者让编译器执行额外的检查。
前言 11月19日第十一届网络平台部技术峰会在深圳圆满落幕。本次峰会围绕硬件研发、硬件加速、网络产品、网络运营四大领域，深度全面地展示了网络平台部不断精进的研发能力及探索成果。下面让我们共同回顾本次峰会中由软件研发专家——文权呈现的《可编程交换机:芯片定义网络-->软件定义芯片》的精彩内容。 开场 今天给大家的分享主要分成三个部分：第一部分是讲芯片定义网络的历史，在网络发展这近20年其实一直都是被芯片牵引着，我们能能打造什么样的网络，不是由业务需求决定的，而是芯片决定的，是先有什么
在使用view的缩放的时候，layer.border.width随着view的放大，会出现锯齿化的问题，解决这个问题需要设置这个属性。
JSP自定义标签试验原文：兔八哥笔记3:JSP自定义标签试验 一、概述 JSP中有一块重要的技术：自定义标签（Custom Tag），最近这几天在学习Struts的时候发现Struts中使用了很多自定义标签，如html、bean等。所以我就做了个简单的试验，学习一下这种技术。 首先介绍一下这种技术吧！ 1．优点： 取代了JSP中的Java程序，并且可以重复使用，方便不熟悉Java编程的网页设计人员。 2．开发流程： （1） 编写JSP，在JSP中使用自定义标签。 （2） 在web.xml中指定JSP中使
大多数现代应用程序的共同点是，它们需要对各种形式的数据进行编码或解码。无论是通过网络下载的JSON数据，还是存储在本地的模型的某种形式的序列化表示形式，对于几乎任何 Swift 代码库而言，能够可靠地编码和解码不同的数据都是必不可少的。
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