因为工作需要，对ZeroMQ进行简单的研究使用，为了使大家更好、更快的学习使用ZeroMQ，本文将从下载、安装、编译、几方面来对ZeroMQ做个简明的教程总结。
ØMQ （也拼写作ZeroMQ，0MQ或ZMQ)，号称号称是“史上最快的消息队列”，基于c语言开发。ZMQ(以下ZeroMQ简称ZMQ)是一个简单好用的传输层，像框架一样的一个socket library，他使得Socket编程更加简单、简洁和性能更高。是一个消息处理队列库，可在多个线程、内核和主机盒之间弹性伸缩。
1） 下载python安装包，运行安装； 2） 安装完成后，在windows环境变量系统变量Path中增加：python.exe所在目录（如：C:\Python），其下Scripts目录（如：C:\Python\Scripts）。
1：Storm作为一个实时处理的框架，产生的消息需要快速的进行处理，比如存在消息队列ZeroMQ里面。 由于消息队列ZeroMQ是C++写的，而我们的程序是运行在JVM虚拟机里面的。所以需要jzmq这个桥梁来黏合C++程序接口和Java程序接口。 ZeroMQ的官方网址：http://zeromq.org/ 1：MetaQ（全称Metamorphosis）是一个高性能、高可用、可扩展的分布式消息中间件，思路起源于LinkedIn的Kafka，但并不是Kafka的一个Copy。MetaQ具有消息存储顺序写、吞
早期运维工作中用过稍微复杂的Puppet，下面介绍下更为简单实用的Saltstack自动化运维的使用。 Saltstack知多少 Saltstack是一种全新的基础设施管理方式，是一个服务器基础架构集中化管理平台，几分钟内便可运行起来，速度够快，服务器之间秒级通讯，扩展性好，很容易批量管理上万台服务器，显著降低人力与运维成本；它具备配置管理、远程执行、监控等功能，一般可以理解为简化版的puppet和加强版的func；通过部署SaltStack环境，可以在成千上万台服务器上做到批量执行命令，根据不同业务特性进
Storm特点:(Storm类似手扶电梯,不出故障就会一直运行，Hadoop类似升降电梯,到达一定程度会停止)。
消息队列(Message Queue，简称MQ)。消息中间件作为实现分布式消息系统可拓展、可伸缩性的关键组件，具有高吞吐量、高可用等等优点。
本地模式：你可以在你的本地机器上开发测试你的topology， 一切都在你的本地机器上模拟出来;
要使用storm首先要安装以下工具：JDK、Python、zookeeper、zeromq、jzmq、storm （注：各个模块都是独立的，如果安装失败或者卡顿可以单独百度某个模块的安装，都是可以的。） JDK1.7安装 参见上篇《Ubuntu下安装配置JDK1.7》http://www.cnblogs.com/stone_w/p/4469548.html 第一步，安装Python2.7.2（ubuntu） wget http://www.python.org/ftp/python/2.7.2/Python
Apache Storm是一个免费的开源分布式实时计算系统。Apache Storm使可靠地处理无界数据流变得容易，为实时处理做了Hadoop为批处理做的事情。Apache Storm很简单，可以和任何编程语言一起使用，使用起来很有趣！Apache Storm有很多用例:实时分析、在线机器学习、连续计算、分布式RPC、ETL等等。ApacheStorm速度很快:一个基准测试显示每个节点每秒处理超过一百万个元组。它是可扩展的，容错的，保证您的数据将被处理，并且易于设置和操作。
本文将主要介绍开源软件 SaltStack 自动化运维工具在大型云计算环境中，如何帮助管理员快速完成运维任务，降低运维工作量，提高效率。根据不同业务特性，进行配置，实现集中化管理、分发文件、采集服务器数据，规范业务等功能。 原题：自动化运维工具 SaltStack 在云计算环境中的实践 随着云计算技术的快速普及与发展，越来越多的企业开始学习和搭建自己的云平台代替传统的 IT 交付模式，企业的 IT 环境也随之越来越复杂，常规的运维方法与技术已经无法满足现在云环境中系统的配置与变更。基于云计算的发展，大数据
JStorm 是参考 Apache Storm 实现的实时流式计算框架，在网络IO、线程模型、资源调度、可用性及稳定性上做了持续改进，已被越来越多企业使用。
消息队列是最古老的中间件之一，从系统之间有通信需求开始，就自然产生了消息队列。如果你还没有用过消息队列，那是时候好好学习一下了。本文告诉什么是消息队列，为什么需要消息队列，常见的消息队列有哪些， RabbitMQ 的部署和使用。
支持插件的消息中间件 msg broker with plugin Msg Broker概念： msg broker是实现application 之间互通讯的组件。通常为实现application之间的解耦，消息都是通过msg broker完成转发。application只需知道其他applicatipn的逻辑名称，而不需要知道对方的具体位置。Broker中维护一个查找表，记录着哪个application注册在此逻辑名称之下，所以消息总是会被正确的投递到目的地。 msg broker不限于1-1的转发，也支
ffmpeg是一个很强大的音视频处理工具，官网是：http://ffmpeg.org/ 官网介绍ffmpeg是：一个完整的、跨平台的解决方案，可以记录、转换和传输音频和视频。ffmpeg既可以播放视频，也提供命令行工具来处理视频，另外还有强大的视频处理库用于开发，下面是以Linux为例介绍ffmpeg的安装流程的简单的命令行对视频进行转码操作，是ffmpeg中最最简单的入门内容.
snakeMQ是一个跨平台的Python消息队列库。消息队列让不同主机间通信变得简单可靠。使用snakeMQ，只需要发送消息，剩下的事都交给snakeMQ处理。
Salt，一种全新的基础设施管理方式，部署轻松，在几分钟内可运行起来，扩展性好，很容易管理上万台服务器，速度够快，服务器之间秒级通讯。
引用官方说法：ZMQ（以下 ZeroMQ 简称 ZMQ）是一个简单好用的传输层，像框架一样的一个 socket library，他使得 Socket 编程更加简单、简洁和性能更高。
Operating System: Red Hat Enterprise Linux Server 7.0 Kernel: Linux 3.10.0-123.el7.x86_64
在P2P模型中，有几个关键术语：消息队列(Queue)、发送者(Sender)、接收者(Receiver)。每个消息都被发送到一个特定的队列，接收者从队列中获取消息。队列保留着消息，直到它们被消费或超时。
storm可以看做是跟hadoop平行的产品，部署storm并不依赖于hadoop 而之前部署的hbase、hive、spark等都或多或少的依赖hadoop 这里简单记录一下storm的部署过程 需要下载包：
salt是一个异构平台基础设置管理工具(虽然我们通常只用在Linux上)，使用轻量级的通讯器ZMQ,用Python写成的批量管理工具，完全开源，遵守Apache2协议，与Puppet，Chef功能类似，有一个强大的远程执行命令引擎，也有一个强大的配置管理系统，通常叫做Salt State System。
在现代的分布式系统和实时数据处理领域，消息中间件扮演着关键的角色，用于解决应用程序之间的通信和数据传递的挑战。在众多的消息中间件解决方案中，Kafka、ZeroMQ和RabbitMQ 是备受关注和广泛应用的代表性系统。它们各自具有独特的特点和优势，适用于不同的应用场景和需求。
本文介绍了k8s官方提供的日志收集方法，并介绍了Fluentd日志收集器并与其他产品做了比较。最后介绍了好雨云帮如何对k8s进行改造并使用ZeroMQ以消息的形式将日志传输到统一的日志处理中心。 容器日志存在形式 目前容器日志有两种输出形式： stdout,stderr标准输出 这种形式的日志输出我们可以直接使用docker logs查看日志，k8s集群中同样集群可以使用kubectl logs类似的形式查看日志。 日志文件记录 这种日志输出我们无法从以上方法查看日志内容，只能tail日志文件查看。 在k
本文翻译自： https://github.com/nathanmarz/storm/wiki/Setting-up-a-Storm-cluster。
一个优秀的分布式消息队列，个人分析应该具备以下的能力：高吞吐、低时延（因场景而异），传输透明，伸缩性强，有冗灾能力，一致性顺序投递，同步+异步的发送方式，完善的运维和监控工具，开源。
如何保证一个进程或线程能安全稳定地把一段消息发送到另一个进程和线程，甚至是另一台机器的进程或线程，再或是要通过代理转发到另一个进程或线程，一直是一个比较麻烦的问题。
当我试图用一则通俗的比喻来说明这个概念的时候，我想到一个有意思的比喻：如果把队列抽象成一个集合体，那么消息队列也就是一堆消息的集合。按照这个思路我想到了「杂志」。这不就是一堆消息的集合吗，关心这些消息的人都能通过「购买」来获得这些消息，而我可以通过不同种类的「杂志」或许到不同的消息。并且如果我作为出版方，我可以提供所有出版过的「杂志」，也可以选择让读者只能购买近期的。
操作系统：Centos,※,Ubuntu,Redhat※,,suse,Freebsd
类似的工具还有 Puppet、Chef、Ansible，他们之间可以相互替代，但是哪一个更好，我就不在此引发圣战了
1、psutil是一个跨平台库（https://github.com/giampaolo/psutil） 能够实现获取系统运行的进程和系统利用率（内存，CPU,磁盘，网络等），主要用于系统监控，分析和系统资源及进程的管理。 2、IPy（http://github.com/haypo/python-ipy）,辅助IP规划。 3、dnspython(http://dnspython.org)Python实现的一个DNS工具包。 4、difflib：difflib作为Python的标准模块，无需安装，作用是对
1、psutil是一个跨平台库（https://github.com/giampaolo/psutil）
openstf GitHub开源地址：https://github.com/openstf/stf
Message Queue, 就是消息队列，MQ 经常会作为多系统当中的网络消息传输。是一种应用程序对应用程序的通信方式。也是WEB服务器的一种重要的第三方软件。
消息队列是分布式应用间交换信息的重要组件，消息队列可驻留在内存或磁盘上, 队列可以存储消息直到它们被应用程序读走。
把ZeroMQ_MT4_EA_Template_Edited.mq4放到MT4的Experts文件夹下
刚刚这个国庆，对程序员来说，最糟心的事情莫过于 ZeroMQ 的作者 Pieter Hintjens 的安乐死。想必你的朋友圈也传过了那篇令人感怀的 A protocal for dying。如果你还没看，翻翻朋友圈，仔细读一读，然后收藏起来，一两年后再看上一看。可敬的 Pieter，临终前的 last words，也不放过自己搞 messaging 的本行，借用了 Alice 和 Bob（https://en.wikipedia.org/wiki/Alice_and_Bob ）调侃了一番。 我对 Piet
Ansible 的编排引擎可以完成配置管理、流程控制、资源部署等工作。 Ansible 基于 Python语言实现，由 Paramiko 和 PyYAML 两个关键模块构建。
大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和展现的有力武器。 一、大数据接入 1、大数据接入 已有数据接入、实时数据接入、文件数据接入、消息记录数据接入、文字数据接入、图片数据接入、视屏数据接入 2、大数据接入技术 Kafka、ActiveMQ、ZeroMQ、Flume、Sqoop、Socket(Mina、Netty)、ftp/sftp 二、大数据存储 1、大数据存储 结构化数据存储、半结构化数据存储、非结构化数据存储 2、
之前某些时候我需要评估配置管理系统。结合从他人得到的意见，我认为 Puppet 及 Chef 在配置和运行方面过于复杂。由于我是Python粉，所以我时常关注 Ansible 及 Salt 。Ruby目前不是我感冒的语言，当然我也不想在这里引起语言之争。 去年我花了6个月美好的时光用Ansible来配置服务器。从而对这个工具变得很熟悉。在那个项目中Ansible可以说是最佳选择，因为它易于使用，还有完整的文档。我所工作的团队尽量遵循文档中指示的 最佳实践 ，从而使我们快速上手，而且我们可以借鉴已经被验证过可以工作的结构。
队列作为一种比较抽象的数据结构，在程序世界中被广泛的应用，而实现方式和形态也各式各样，有使用进程内堆栈实现的，如stl库中的queue;有基于管道、Shmem实现的，如常见的同机进程间通信模型，而随着分布式系统应用越来越广泛，跨机通信的场景需来需多，面临的问题不仅是消息投递问题，分布式系统普适性的挑战也随着应用场景的多样性而越来越多。
从官网下载Anaconda之后，安装，一切正常。打开Anaconda navigator在弹出窗口选择了更新（我怀疑这就根源！！！）小伙伴们第一次下载安装一定不要更新。 不要更新！！！不要更新！！！不要更新！！！
Jupyter Notebook介绍 Jupyter Notebook是一个交互式笔记本，支持运行 40 多种编程语言。IPython notebook 是一个基于 IPython REPL 的 web 应用，安装 IPython 后在终端输入 ipython notebook 即可启动服务。jupyter 是把 IPython 和 Python 解释器剥离后的产物，将逐渐替代 IPython 独立发行。jupyter 可以和 Python 之外的 程序结合，提供新的、强大的服务。比如 Ruby REPL
一、面临的问题 一个完整的程序开发流程少不了部署发布这个环节，而部署发布是一个重复的过程，最基本的操作包含停止系统服务、更新软件包、重启系统服务，复杂的还需要做好监控、灰度发布、回滚等。在只有少量服务器的情况下，大多数运维人员会选择手动更新，减少自动化部署发布的开发成本。而当服务器数量增加，甚至服务器可能存在于跨地域的不同机房情况下，如何减少部署发布的人力和时间成本，实现自动化部署发布和无缝发布，而且在部署发布期间仍然能够正常提供服务，就成为一个至关重要的问题。 在我们发布风控情报服务的时候，就遇到了自动化
saltstack是由thomas Hatch于2011年创建的一个开源项目，设计初衷是为了实现一个快速的远程执行系统。
一、消息中间件相关知识 1、概述 消息队列已经逐渐成为企业IT系统内部通信的核心手段。它具有低耦合、可靠投递、广播、流量控制、最终一致性等一系列功能，成为异步RPC的主要手段之一。当今市面上有很多主流的消息中间件，如老牌的ActiveMQ、RabbitMQ，炙手可热的Kafka，阿里巴巴自主开发RocketMQ等。 2、消息中间件的组成 2.1 Broker 消息服务器，作为server提供消息核心服务 2.2 Producer 消息生产者，业务的发起方，负责生产消息传输给broker， 2.3 Consumer 消息消费者，业务的处理方，负责从broker获取消息并进行业务逻辑处理 2.4 Topic 主题，发布订阅模式下的消息统一汇集地，不同生产者向topic发送消息，由MQ服务器分发到不同的订阅者，实现消息的 广播 2.5 Queue 队列，PTP模式下，特定生产者向特定queue发送消息，消费者订阅特定的queue完成指定消息的接收 2.6 Message 消息体，根据不同通信协议定义的固定格式进行编码的数据包，来封装业务数据，实现消息的传输 3 消息中间件模式分类 3.1 点对点 PTP点对点:使用queue作为通信载体
该文介绍了如何在腾讯云服务器上部署Facebook的ParlAI以进行训练和运行推理。首先，需要安装必要的库，如PyTorch和CUDA。然后，需要使用命令行工具安装依赖项和下载数据集。最后，需要使用命令行工具运行训练和推理。
上文：spring整合中间件（RocketMQ、kafka、RabbitMQ、ActiveMQ、ZeroMQ)ActiveMQ
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