Svelte 是一种全新的构建用户界面的方法。传统框架如 React 和 Vue 在浏览器中需要做大量的工作，而 Svelte 将这些工作放到构建应用程序的编译阶段来处理。
上一篇文章，我们详细介绍了开发基于 PaaSTA 的新部署模型的架构和动机。现在想分享我们将现有 Kafka 集群从 EC2 无缝迁移到基于 Kubernetes 的内部计算平台的策略。为了帮助促进迁移，我们构建了与集群架构的各种组件接口的工具，以确保该过程是自动化的，并且不会影响用户读取或写入 Kafka 记录的能力。
大数据、人工智能/ML和现代分析技术已经渗透到商业世界，成为企业战略的关键元素，以更好地服务客户、更快地创新和保持领先的竞争。数据是所有这些的核心。在本博客中，我们将重点讨论Kubernetes和相关的容器原生存储技术，如何使数据工程师（即DataOps团队）能够构建可伸缩的、敏捷的数据基础设施，从而实现这些目标。
摘要总结：本文介绍了如何使用AngularJS04进行图书信息管理系统开发。主要包括了图书信息录入、查询、修改和删除等功能。同时，还提供了编辑图书和删除图书的接口。通过使用AngularJS04的指令和指令模块，可以方便地实现图书信息管理系统。
摘要总结：本文介绍了如何使用AngularJS04进行图书管理系统开发。主要包括了前端页面的展示和后端逻辑处理。前端页面包括图书信息展示、图书搜索、图书编辑和删除等功能。后端处理包括图书信息的增删改查、用户管理和权限控制等功能。
关于elk的配置参考我之前的一篇文章，不在累述： elk安装地址： https://jjlu521016.github.io/2018/05/01/springboot-logback-log4j-elk.html#2-elk%E9%85%8D%E7%BD%AE
Confluent提供了业界唯一的企业级事件流平台，Confluent Platform通过将来自多个源和位置的数据集成到公司的单个中央事件流平台中，可以轻松构建实时数据管道和流应用程序。Confluent平台使您可以专注于如何从数据中获取业务价值，而不必担心诸如在各种系统之间传输或处理数据的基本机制。具体来说，Confluent平台简化了将数据源连接到Kafka，使用Kafka构建应用程序以及保护，监视和管理Kafka基础架构的过程。
在我们之前的博客文章中，我们主要关注跟踪，这是0.14.0版本中的一个新特性。但是跟踪并不是我们在0.14.0中对监视功能进行的惟一改进。我们还对Prometheus的监控进行了一些重大改进。Strimzi几乎从一开始就支持Prometheus的Kafka指标。但是在0.14.0中，通过添加对Kafka导出器（Kafka Exporter ）的支持，我们做出了一些重大改进。Kafka导出器增加了Kafka代理中缺少的一些额外指标。在这篇博文中了解更多关于它们的信息。
“为工作使用正确的工具！” 这句话一开始听起来很简单，但在实际方面实施起来却非常复杂。 早期的初创公司发现很难选择生态系统中可用的各种工具，因为它们的数据将如何演变是非常不可预测的。 需要现代数据堆栈 在过去 10 年中，软件行业在以下方面有所增长： 计算能力：AWS、Google Cloud 等公共云提供商以标准市场成本提供巨大的计算能力。 数据源：物联网生态系统、智能设备的兴起导致每天产生的数据量呈指数级增长。2020 年，地球上的每个人每秒产生约 1.7MB 的数据。 业务利益相关者的数据素养：
Kafka需要依赖zookeeper，并且自身集成了zookeeper，zookeeper至少需要3个节点保证集群高可用，下面是在单机linux下创建kafka3个节点伪集群模式。
Shaolin temple is very famous for its Kongfu monks.A lot of young men go to Shaolin temple every year, trying to be a monk there. The master of Shaolin evaluates a young man mainly by his talent on understanding the Buddism scripture, but fighting skill is also taken into account. When a young man passes all the tests and is declared a new monk of Shaolin, there will be a fight , as a part of the welcome party. Every monk has an unique id and a unique fighting grade, which are all integers. The new monk must fight with a old monk whose fighting grade is closest to his fighting grade. If there are two old monks satisfying that condition, the new monk will take the one whose fighting grade is less than his. The master is the first monk in Shaolin, his id is 1，and his fighting grade is 1,000,000,000.He just lost the fighting records. But he still remembers who joined Shaolin earlier, who joined later. Please recover the fighting records for him.
在生产环境中运行系统涉及到对高可用性、弹性和故障恢复的要求。在运行云原生应用程序时，这一点变得更加关键，因为在这种环境中，基本的假设是计算节点会中断，Kubernetes节点会宕机，微服务实例可能会失败，而服务预计会继续运行。
登录远程镜像仓库，为镜像打tag 1、输入密码登录 【登录远程仓库】 docker login --username=【账号】 registry.cn-shenzhen.aliyuncs.com 2、打tag语法 docker tag [ImageId] username/库名:标签 示例 # 我们可以这样敲 docker tag fab5182e4cc3 monk/demo:v1.0 3、推送打好tag的镜像至远程仓库 docker push monk/demo:v1.0 4、使用镜像 需要使用上传的镜
Kafka Connect 是 Apache Kafka 的一部分，提供了数据存储和 Kafka 之间的流式集成。对于数据工程师来说，只需要配置 JSON 文件就可以使用 。Kafka 为一些常见数据存储的提供了 Connector，比如，JDBC、Elasticsearch、IBM MQ、S3 和 BigQuery 等等。对于开发人员来说，Kafka Connect 提供了丰富的 API，如果有必要还可以开发其他 Connector。除此之外，还提供了用于配置和管理 Connector 的 REST API。
Kafka Connect是一个用于将数据流输入和输出Kafka的框架。Confluent平台附带了几个内置connector，可以使用这些connector进行关系数据库或HDFS等常用系统到Kafka的数据传输，也是用来构建ETL的一种方案。
本文分别从性能、架构和功能方面比较 Pulsar 和 Kafka 的区别，并且介绍 Pulsar 的用例、支持与社区等。
Pulsar 是类似于 Kafka 的一个消息中间件，是 Yahoo 开源的，可以说 Pulsar 就是针对 Kafka 的痛点而来的。
自从计算机出现以来，我们一直在尝试寻找计算机存储一些信息的方法，存储在计算机上的信息（也称为数据）有多种形式，数据变得如此重要，以至于信息现在已成为触手可及的商品。多年来数据以多种方式存储在计算机中，包括数据库、blob存储和其他方法，为了进行有效的业务分析，必须对现代应用程序创建的数据进行处理和分析，并且产生的数据量非常巨大！有效地存储数PB数据并拥有必要的工具来查询它以便使用它至关重要，只有这样对该数据的分析才能产生有意义的结果。
spark streaming是基于微批处理的流式计算引擎，通常是利用spark core或者spark core与spark sql一起来处理数据。在企业实时处理架构中，通常将spark streaming和kafka集成作为整个大数据处理架构的核心环节之一。
作者 | Abhinav 译者：王庆 摘要：本文我们将学习如何使用Apache Spark streaming，Kafka，Node.js，Socket.IO和Highcharts构建实时分析Dashboard。 问题描述 电子商务门户希望构建一个实时分析仪表盘，对每分钟发货的订单数量做到可视化，从而优化物流的效率。 解决方案 解决方案之前，先快速看看我们将使用的工具： Apache Spark – 一个通用的大规模数据快速处理引擎。Spark的批处理速度比Hadoop MapReduce快近10倍
业务复杂的微服务架构中，往往服务之间的调用关系比较难梳理，一次http请求中，可能涉及到多个服务的调用(eg: service A -> service B -> service C...)，如果想分析各服务间的调用关系，以及各服务的响应耗时，找出有性能瓶颈的服务，这时zipkin就派上用场，它是Twitter公司开源的一个tracing系统，官网地址为： http://zipkin.io/ , spring cloud可以跟它无疑集成。 使用步骤： 一、微服务方 1.1 添加依赖jar包 comp
Kafka 是比较常用的消息队列，我们都知道 Kafka 的吞吐量很大，即使是普通的服务器，Kafka也可以轻松支持每秒百万级的写入请求，超过了大部分的消息中间件，这种特性也使得Kafka在日志处理等海量数据场景广泛应用。
物联网+大数据+机器学习将会是以后的趋势，这里介绍一篇这方面的文章包含源码。 混合机器学习基础架构构建了一个场景，利用Apache Kafka作为可扩展的中枢神经系统。 公共云用于极大规模地训练分析模型（例如，通过Google ML Engine在Google Cloud Platform（GCP）上使用TensorFlow和TPU，预测（即模型推断）在本地Kafka基础设施的执行（ 例如，利用Kafka Streams或KSQL进行流分析）。 本文重点介绍内部部署。 创建了一个带有KSQL UDF的Github项目，用于传感器分析。 它利用KSQL的新API功能，使用Java轻松构建UDF / UDAF函数，对传入事件进行连续流处理。 使用案例：Connected Cars - 使用深度学习的实时流分析 从连接设备（本例中的汽车传感器）连续处理数百万个事件：
随着系统变得越来越复杂，我们需要更多的解决方案来集中维护大量数据，以便对其进行监控和查询，而又不会干扰运营数据库。在Yotpo，我们有许多微服务和数据库，因此将数据传输到集中式数据湖中的需求至关重要。我们一直在寻找易于使用的基础架构（仅需配置），以节省工程师的时间。
拉取flink1.10.1的代码后，idea中全局查找一下flink.shaded.version，确定应该选择的flink-shaded版本
Kafka经常用于实时流数据架构，用于提供实时分析。本篇将会简单介绍kafka以及它为什么能够广泛应用。
URL监控通过blackbox-exporter组件监控，组件部署位置192.168.0.39。
该项目用于把 Kafka 运行在 Yarn 的辅助项目，项目依赖: kafka, kafka-offset-console. 见 kafka-yarn.properties 的配置 项目文件 kafka lib(kafka.zip): ./avro-1.7.7.jar ./avro-ipc-1.7.7.jar ./commons-cli-1.2.jar ./commons-collections-3.2.1.jar ./commons-configuration-1.6.jar ./commons-io-2
目前公司离线数仓现状，数仓部门每日凌晨后处理昨天的线上业务数据，因此第二天业务人员才看到的报表，数据是T-1的，因此数据是具有滞后性，尤其在互联网金融公司，有业务人员需要做信贷的风险管控，及时的调整一些风控规则和策略，但是不能立刻看到效果，而是需要等到第二天才可以看到调整的效果，因此才有了实时数仓的需求。线上业务数据基本存储在Mysql和MongoDB数据库中，因此实时数仓会基于这两个工作流实现，本文重点讲述基于MongoDB实现实时数仓的架构。
Kafka Magic[1] 是一个用于处理 Apache Kafka 集群的 GUI 工具。它可以查找和显示消息、在 Topic 之间转换和移动消息、查看和更新模式、管理 Topic 以及自动化复杂任务。
基于 K8s Operator 模式开发的应用程序因其具有全生命周期的自动化管理、可扩展性强和故障自愈等特点，成为云化方案落地的重要方向。业界中主流的 Kafka Operator on K8s 方案分别有 Strimzi 社区推出的 strimzi-kafka-operator[1]和 banzaicloud 公司推出的 koperator[2]。相较于 koperator，strimzi-kafka-operator 具有更完善 Kafka 的上下游生态、自定义 Operator 扩展性强和可定制等特点。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
该文介绍了Kafka的基本概念、应用场景、优缺点、实现原理、主要概念、相关概念和主要功能。Kafka是一个分布式流媒体平台，用于发布和订阅记录流。它具有高吞吐量、可扩展性、持久性、容错性、实时性等特点。Kafka在大数据领域非常流行，用于实时数据处理、日志收集、流处理、事件驱动应用等。
当人们讨论使用apache kafka构建数据管道时，他们通常会应用如下几个示例，第一个就是构建一个数据管道，Apache Kafka是其中的终点。丽日，从kafka获取数据到s3或者从Mongodb获取数据到kafka。第二个用例涉及在两个不同的系统之间构建管道。但是使用kafka做为中介。一个例子就是先从twitter使用kafka发送数据到Elasticsearch，从twitter获取数据到kafka。然后从kafka写入到Elasticsearch。 我们在0.9版本之后在Apache kafka 中增加了kafka connect。是我们看到之后再linkerdin和其他大型公司都使用了kafka。我们注意到，在将kafka集成到数据管道中的时候，每个公司都必须解决的一些特定的挑战，因此我们决定向kafka 添加AP来解决其中的一些特定的挑战。而不是每个公司都需要从头开发。 kafka为数据管道提供的主要价值是它能够在管道的各个阶段之间充当一个非常大的，可靠的缓冲区，有效地解耦管道内数据的生产者和消费者。这种解耦，结合可靠性、安全性和效率，使kafka很适合大多数数据管道。
将hadoop 3.2.1中自带的guava-27.0-jre.jar拷贝到flink的lib目录下即可。
数据库界最近的一个趋势是将数据库拆解成它的组成部分。每个组件都是单独提供的，因此基础设施工程师可以将它们集成到数据库中。
《Kafka vs. Pulsar vs. RabbitMQ: Performance, Architecture, and Features Compared》https://www.confluent.io/kafka-vs-pulsar/
kafka历史背景 Kafka是2010年Kafka是Linkedin于2010年12月份开源的消息系统，我接触的不算早，大概14年的时候，可以看看我们14年写的文章《高速总线kafka介绍》。 消息总线一直是作IT系统集成的核心概念，IBM/oracle等传统厂商都有相关中间件产品。传统消息中间件解决是消息的传输，一般支持AMQP协议来实现，如RabbitMQ。AMQP的主要特征是面向消息、队列、路由（包括点对点和发布/订阅）、可靠性、安全。AMQP协议更多用在企业系统内，对数据一致性、稳定性和可靠性要求
比较常见的概念：建立在计算机网络之上的软件系统，若干独立计算机的集合，这计算机对用户来说就像是单个相关系统。
kafka 早期作为一个日志消息系统，很受运维欢迎的，配合ELK玩起来很happy，在kafka慢慢的转向流式平台的过程中，开发也慢慢介入了，一些业务系统也开始和kafka对接起来了，也还是很受大家欢迎的，由于业务需要，一部分小白也就免不了接触kafka了，这些小白总是会安奈不住好奇心，要精确的查看kafka中的某一条数据，作为服务提供方，我也很方啊，该怎么怼？业务方不敢得罪啊，只能写consumer去消费，然后人肉查询。
从数据库获取数据到 Apache Kafka 无疑是 Kafka Connect 最流行的用例。Kafka Connect 提供了将数据导入和导出 Kafka 的可扩展且可靠的方式。由于只用到了 Connector 的特定 Plugin 以及一些配置（无需编写代码），因此这是一个比较简单的数据集成方案。下面我们会介绍如何使用 Kafka Connect 将 MySQL 中的数据流式导入到 Kafka Topic。
在ELKK的架构中，各个框架的角色分工如下： ElasticSearch1.7.2：数据存储+全文检索+聚合计算+服务端 Logstasch2.2.2：日志收集与分发推送 Kafka0.9.0.
又到了写年终总结的时候了。每当这个时候思绪总是翻江倒海，因为太久没有反思和总结的缘故，一年才总结一次，确实是有点久，欠的账的太多，梳理起来有点费劲。这里依旧还是写跟点跟工作/技术相关的总结。
alpakka项目是一个基于akka-streams流处理编程工具的scala/java开源项目，通过提供connector连接各种数据源并在akka-streams里进行数据处理。alpakka-kafka就是alpakka项目里的kafka-connector。对于我们来说：可以用alpakka-kafka来对接kafka，使用kafka提供的功能。或者从另外一个角度讲：alpakka-kafka就是一个用akka-streams实现kafka功能的scala开发工具。
服务启动时，会给cloud-stream 装载绑定中间件的配置，而spring cloud stream默认使用的序列化方式为ByteArraySerializer,这就导致stream 在发送数据时使用l了服务装载StringSerializer序列化方式，从而导致了java.lang.ClassCastException: [B > cannot be cast to java.lang.String的问题出现。
常用的 MQ组件有 Kafka、RabbitMQ、RocketMQ、ActiveMQ、ZeroMQ、MetaMQ。当然 Kafka的功能更加强大，其它 MQ都有自己的特点和优势，如下：
近期正在探索前端、后端、系统端各类常用组件与工具，对其一些常见的组件进行再次整理一下，形成标准化组件专题，后续该专题将包含各类语言中的一些常用组件。欢迎大家进行持续关注。
最近一直在研究如果提高kafka中读取效率，之前一直使用字符串的方式将数据写入到kafka中。当数据将特别大的时候发现效率不是很好，偶然之间接触到了Avro序列化，发现kafka也是支持Avro的方式于是就有了本篇文章。
Kafka是一个分布式的事件流平台，可以让你跨多台机器读、写、存储和处理事件(在文档中也称为记录或消息)。
Sijie Guo, StreamNative 联合创始人，Apache BookKeeper 和 Apache Pulsar PMC 成员和 Committer。之前是 Twitter 消息组的技术负责人，与他人共同创建了 Apache DistributedLog。加入 Twitter 之前，他曾在 Yahoo！从事推送通知基础架构工作。
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