在本实验中，您将运行一个简单的 Python 脚本来模拟来自一些假设的机器的 IoT 传感器数据，并将数据发送到 MQTT 代理 ( mosquitto )。MQTT 代理扮演网关的角色，通过“mqtt”协议连接到许多不同类型的传感器。您的集群附带模拟脚本发布到的嵌入式 MQTT 代理。为方便起见，我们将使用 NiFi 来运行脚本而不是 Shell 命令。
训练深度神经网络的最大挑战之一在于为训练而收集的数据的质量和数量。在之前的文章中，我们重点介绍了如何从微型自动驾驶汽车中收集数据，以及如何使用Cloudera DataFlow（CDF）和Cloudera Edge Manager（CEM）从源将数据传输到HDFS。当收集到足够数量的数据时，可以训练一个“克隆”人的驾驶行为的模型。该模型大致基于实现行为克隆的NVIDIA自动驾驶汽车模型架构。在本文中，我们将回顾行为克隆的构建方式以及如何将其部署到我们的汽车中。我们还将重点介绍Cloudera的工具如何使我们能够充分利用我们的数据和模型。
从流数据中获取洞察力的最大挑战之一是如何确保快速、安全的传输，同时仍然拥有明确的控制权。Cloudera DataFlow（CDF）提供了一种解决方案，可从边缘抓取数据并将其连接到云，并且在数据管道的每个点都具有可见性。我们的目标是展示使用Cloudera技术构建自动驾驶汽车应用程序的过程。
在过去的几周中，我进行了四个现场的NiFi演示会议，在不同地理区域有1000名与会者，向他们展示了如何使用NiFi连接器和处理器连接到各种系统。我要感谢大家参与和出席这些活动！如今，当在家中远程工作成为一种规范时，我们都需要交互式的演示会议和实时问答。如果您还没有看过我的现场演示会议，可以在这里观看，视频还没有过期。
使用正确的工具，您可以在不到一小时的时间内构建这样的系统！在此博客文章中，我将向您展示如何使用Raspberry Pi硬件和开源软件（MQTT代理、Apache NiFi、MiNiFi和MiNiFi C2 Server）实现高级IIoT原型。我将专注于体系结构，连接性，数据收集和自动重新配置。
在上一篇文章中，我们从安装在智能车辆上的传感器收集数据，并描述了ROS嵌入式应用程序，以准备用于训练机器学习（ML）模型的数据。本文展示了从边缘到云中数据湖的数据流。数据采用图像的形式以及与我们的自动驾驶汽车收集的每个图像相关的元数据（例如，IMU信息，转向角，位置）。我们将数据流定向到ClouderaDistribution Hadoop（CDH）集群，在该集群中将存储和整理数据以训练模型。
Cloudera Data Flow(CDF)作为Cloudera一个独立的产品单元，围绕着实时数据采集，实时数据处理和实时数据分析有多个不同的功能模块，如下图所示：
本教程涵盖了Apache NiFi的核心概念及其在其中流量管理，易用性，安全性，可扩展架构和灵活扩展模型非常重要的环境中所扮演的角色。
简单地说，NiFi就是为了实现系统间数据流的自动化而构建的。虽然术语“数据流”用于各种上下文，但我们在此处使用它来表示系统之间的自动和管理信息流。这个问题空间一直存在，因为企业有多个系统，其中一些系统创建数据，一些系统消耗数据。已经讨论并广泛阐述了出现的问题和解决方案模式。企业集成模式[eip]中提供了一个全面且易于使用的表单。
2006年NiFi由美国国家安全局（NSA）的Joe Witt创建。2015年7月20日，Apache 基金会宣布Apache NiFi顺利孵化成为Apache的顶级项目之一。NiFi初始的项目名称是Niagarafiles，当NiFi项目开源之后，一些早先在NSA的开发者们创立了初创公司Onyara，Onyara随之继续NiFi项目的开发并提供相关的支持。Hortonworks公司收购了Onyara并将其开发者整合到自己的团队中，形成HDF（Hortonworks Data Flow）平台。2018年Cloudera与Hortonworks合并后，新的CDH整合HDF，改名为Cloudera Data Flow(CDF)，并且在最新的CDH6.2中直接打包，参考《0603-Cloudera Flow Management和Cloudera Edge Management正式发布》，而Apache NiFi就是CFM的核心组件。
实时数据流为企业提供了激动人心的新机会，以改变其运营方式，利用实时洞察力来推动更好的决策制定并提高运营效率。
NIFI可以处理各种各样的数据源和不同格式的数据。你可以从一个源中获取数据，对其进行转换，然后将其推送到另一个目标存储地。
这是疯狂的水流。就像您的应用程序处理疯狂的数据流一样。如果您独自完成所有工作，那么很难将数据从一个存储路由到另一个存储，应用验证规则并解决数据治理，大数据生态系统中的可靠性问题。
该处理器执行SQL语句，返回avro格式数据。处理器使用流式处理，因此支持任意大的结果集。处理器可以使用标准调度方法将此处理器调度为在计时器或cron表达式上运行，也可以由传入的流文件触发。SQL语句来源可以来自该处理器属性SQL select query，也可以来自上一个处理器的输出流（UTF-8格式）（GenerateTableFetch，ConvertJsonToSql等等生成的流内容中的SQL语句，类似于insert into。。。value （？。。。），这个？的值是存在于流属性中的：sql.args.N.value sql.args.N.type ，ExecuteSQL会自动装配并执行）
NIFI的核心理念是，即使在非常大的规模下，也必须保证交付。这是通过有效地使用Write-Ahead Log和content repository来实现的。它们一起被设计成具备允许非常高的事务速率、有效的负载分布、写时复制和发挥传统磁盘读/写的优势。
该处理器用于生成在表中执行分页查询的SQL 查询语句，分区(属性partition)大小以及表的行数决定页面的大小和数量以及生成的流文件。此外，可以通过设置最大值列来实现增量抓取数据，处理器会跟踪列的最大值，从而只抓取列值超过已记录到的最大值的行，该处理器只在主节点上运行，可以接受传入的连接;
在本次实验中，您将实施一个数据管道来处理之前从边缘捕获的数据。您将使用 NiFi 将这些数据摄取到 Kafka，然后使用来自 Kafka 的数据并将其写入 Kudu 表。
NiFi Connection是在两个已连接的NiFi处理器组件之间临时保存FlowFiles的位置。每个包含排队的NiFi FlowFiles的Connection在JVM堆中都会占一些空间。本文将对Connection进行分析，探究NiFi如何管理在该Connection中排队的FlowFiles和Connection对堆和性能的影响。
当客户希望在生产环境中使用NiFi时，这些通常是第一个提出的问题。他们想知道他们将需要多少硬件，以及NiFi是否可以容纳其数据速率。
社交平台由于内容成本较低，重度依赖用户关系，实时互动、动态浏览。对系统整体性能要求较高。新浪微博由于较大的市场占有率，用户体量大，在这一领域有很多经验，作者之前负责的理财社区业务与其有很多相似的地方，可以借鉴。下面会做一些比较分析。
Redis是基于内存运行的高性能 K-V 数据库，官方提供的测试报告是单机可以支持约10w/s的QPS
NiFi是美国国家安全局开发并使用了8年的可视化数据集成产品，2014年NAS将其贡献给了Apache社区，2015年成为Apache顶级项目
经常会有客户提问，服务器上如果使用了点量实时云渲染（也叫像素流或者云流化）技术服务，可以支持多少路并发？这个问题其实之前我们有简单说过，影响并发的两个因素：程序本身的情况以及服务器的参数性能，具体可参考文章《虚幻4像素流送技术支持多少人并发？》。但点量小芹发现，很多时候通过这个方法还是无法判断，今天我们就来说个一个简单的方法，供大家参考，具体可以根据情况自己评估下。好了不多说直接上干货。
在组件工具栏下的NiFi屏幕顶部附近有一个条形,称为状态栏。它包含一些关于NiFi当前健康状况的重要统计数据：活动线程的数量可以指示NiFi当前的工作状态,排队统计数据表示当前在整个流程中排队的FlowFile数量以及这些FlowFiles的总大小。
控制的复杂性：例如，打印机仅需要一个相对简单的控制接口，而磁盘的控制接口则要复杂得多。
在分布式领域，我们难免会遇到并发量突增，对后端服务造成高压力，严重甚至会导致系统宕机。为避 免这种问题，我们通常会为接口添加限流、降级、熔断等能力，从而使接口更为健壮。Java领域常见的 开源组件有Netflix的hystrix，阿里系开源的sentinel等，都是蛮不错的限流熔断框架。
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。
当出现错误时，XSLT处理器(Xalan或Saxon)执行当前错误处理程序的error()方法，将消息作为参数发送到该方法。类似地，当发生致命错误或警告时，XSLT处理器会根据需要执行datalError()或Warning()方法。
本文中关于将StreamTask中的线程模型更改为基于Mailbox的方法主要译自如下两处：
我们在前面介绍过Edge2AI自动驾驶汽车的解决方案，参见《Edge2AI自动驾驶汽车：在小型智能汽车上收集数据并准备数据管道》，《Edge2AI自动驾驶汽车：构建Edge到AI数据管道》，《Edge2AI自动驾驶汽车：训练模型并将其部署到边缘》。在这里我们从实操教程的角度来看如何一步一步的构建Edge2AI自动驾驶汽车的应用，这个教程也是分成了三个部分，今天的内容是总体介绍这个教程。
的过渡称为控制转移（control transfer）。这样的控制转移序列叫做处理器的控制流（flow of control or control flow） control flow的突变(
该处理器使用随机数据或自定义内容创建流文件。GenerateFlowFile用于负载测试、配置和仿真。
该处理器使用JsonPath表达式指定需要的数组元素，将JSON数组分割为多个单独的流文件。每个生成的流文件都由指定数组的一个元素组成，并传输到关系“split”，原始文件传输到关系“original”。如果没有找到指定的JsonPath，或者没有对数组元素求值，则将原始文件路由到“failure”，不会生成任何文件。
相信很多人都听说过Go语言天然支持高并发，原因是内部有协程（goroutine）加持，可以在一个进程中启动成千上万个协程。那么，它凭什么做到如此高的并发呢？那就需要先了解什么是并发模型。
作者新建了QQ群：460430320，供大家交流测试心得（培训机构勿进）。另外，还会不定期上传测试资料，也欢迎您共享测试资料。
Mysql数据一般存放在磁盘,效率比较低.虽然在数据库层也做了对应的缓存,但是这种缓存一般针对的是查询的内容而且粒度也比较小,一般只有表中数据没有发生变化时候,缓存才能起作用.这并不能减少业务系统对数据库产生的增、删、查、改的庞大IO压力。 这些需求使得缓存数据库应运而生
前几天，Twitter上一位颇有名气的博主发神秘推文，暗示NVIDIA的Hopper架构GPU即将流片。
blpop/brpop：从列表的左侧/右侧弹出一个数据，若列表为空则进入阻塞状态。
先了解一下操作系统的一些相关概念，大部分操作系统(如Windows、Linux)的任务调度是采用时间片轮转的抢占式调度方式，也就是说一个任务执行一小段时间后强制暂停去执行下一个任务，每个任务轮流执行。任务执行的一小段时间叫做时间片，任务正在执行时的状态叫运行状态，任务执行一段时间后强制暂停去执行下一个任务，被暂停的任务就处于就绪状态等待下一个属于它的时间片的到来。这样每个任务都能得到执行，由于CPU的执行效率非常高，时间片非常短，在各个任务之间快速地切换，给人的感觉就是多个任务在“同时进行”，这也就是我们所说的并发(并发简单来说多个任务同时执行)。
首先渲染的前提是生成渲染树，所以 HTML 和 CSS 肯定会阻塞渲染。如果你想渲染的越快，你越应该降低一开始需要渲染的文件大小，并且扁平层级，优化选择器。然后当浏览器在解析到 script 标签时，会暂停构建 DOM，完成后才会从暂停的地方重新开始。也就是说，如果你想首屏渲染的越快，就越不应该在首屏就加载 JS 文件，这也是都建议将 script 标签放在 body 标签底部的原因。
诸如 Web 服务器、数据库服务器、文件服务器或邮件服务器之类的许多服务器应用程序都面向处理来自某些远程来源的大量短小的任务。请求以某种方式到达服务器，这种方式可能是通过网络协议（例如 HTTP、FTP 或 POP）、通过 JMS 队列或者可能通过轮询数据库。不管请求如何到达，服务器应用程序中经常出现的情况是：单个任务处理的时间很短而请求的数目却是巨大的。
导语：这是篇读书笔记，每次重读CSAPP都有新的认知，尤其是在进入了后台通道之后才感受到每天和进程打交道的感觉是如此深刻。 0x00 What is Process？ [ system structure ] 进程（Process） 经典定义是一个执行中的程序的实例，操作系统对一个正在运行的程序的一种抽象。并发运行，指的是一个进程的指令和另一个进程的指令交错执行。操作系统实现这种交错执行的机制称为上下文切换。 线程（Thread） 一个进程可以由多个线程的执行单元组成，每个线程都运行在进程的
软件开发活动中，我们经常会听到数据库连接池、内存池、线程池等各种“池”概念，这些“池”到底是什么东西呢？程序的世界里，我们可以将池简单的理解为一种容器类数据结构，比如列表。程序处理信息的过程中，可能会依赖某些资源或者对象(暂且统一称之为对象)，比如数据库连接，来执行一些高频操作，比如数据表查询，此时，如果被依赖对象的存活时间比较短，那就意味着需要频繁的创建和销毁对象，这可能会很耗时、耗系统资源(CPU、内存、磁盘、网络等)。为了解决这个问题，进行程序设计时，可能会考虑在程序初始化时，预先创建一批所需对象，并存储到池中，或者根据需要即时创建对象，并在使用完成后，将对象添加到池中，这样，当程序需要(再次)使用对象时，可以直接从池中直接获取现有的对象，节省了频繁创建和销毁对象带来的资源浪费，这就是池的作用，为程序提供复用对象或者提前分配资源的能力。
一、慢查询日志介绍 许多存储系统（例如MySQL）提供慢查询日志帮助开发和运维人员定位系统存在的慢操作。所谓慢查询日志就是系统在命令执行前后计算每条命令的执行时间，当超过预设阀值，就将这条命令的相关信息记录下来，Redis也提供了类似的功能 Redis的慢查询日志功能用于记录执行时间超过给定时长的命令请求，用户可以通过这个功能产生的日志来监视和优化查询速度 客户端命令执行步骤一般分为4步：发送命令、命令排队、命令执行、返回结果。慢查询只统计命令执行的时间的时间，所以没有慢查询并不代表客 户端没有超时问题
案例：使用NiFi将某个目录下产生的json类型的日志文件导入到Hive。这里首先将数据通过NiFi将Json数据解析属性，然后手动设置数据格式，将数据导入到HDFS中，Hive建立外表映射此路径实现外部数据导入到Hive中。
在上篇文章中，我们详细介绍了如何使用原生 HTTP 采样器如何制作一个 HLS 流媒体脚本，那么今天我们来介绍了如何容易做到，即使用 BlazeMeter 发布的 Jmeter HLS 插件。
前言的前言 服务器模型涉及到线程模式和IO模式，搞清楚这些就能针对各种场景有的放矢。该系列分成三部分： 单线程/多线程阻塞I/O模型 单线程非阻塞I/O模型 多线程非阻塞I/O模型，Reactor及其改进 前言 这里探讨的服务器模型主要指的是服务器端对I/O的处理模型。从不同维度可以有不同的分类，这里从I/O的阻塞与非阻塞、I/O处理的单线程与多线程角度探讨服务器模型。 对于I/O，可以分成阻塞I/O与非阻塞I/O两大类型。阻塞I/O在做I/O读写操作时会使当前线程进入阻塞状态，而非阻塞I/O则
1. 介绍 最近在研究一些消息中间件，常用的MQ如RabbitMQ,ActiveMQ,Kafka等。NSQ是一个基于Go语言的分布式实时消息平台，它基于MIT开源协议发布，由bitly公司开源出来的一款简单易用的消息中间件。 官方和第三方还为NSQ开发了众多客户端功能库，如官方提供的基于HTTP的nsqd、Go客户端go-nsq、Python客户端pynsq、基于Node.js的JavaScript客户端nsqjs、异步C客户端libnsq、Java客户端nsq-java以及基于各种语言的众多第三方客户端功
生活在 2023 年的互联网时代下，又是在国内互联网越发内卷的背景下，相信大家面试找工作、网上学习查资料时都了解过互联网系统设计三高指标，那就是高并发、高性能、高可用。本文主要讲高并发、高性能相关。本质上高性能也是为了给高并发铺平道路。而高并发设计中一部分就是对应了本文主题接口最大并发数。本文思维导图如下，
您可能已经熟悉Linux平均负载。 平均负载是 uptime 和 top 命令显示的三个数字-它们看起来像这样：
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