这里所说的Table都是存储在内存中的Table,数据结构都是Map。由于比较多，这里记录一下。通常这些信息有一部分是存储在nameServer中，同时可以看到这些信息在Rocketmq中具备其作用，因此这里整理了一下。
MQ是消息服务中间件，基于高可用分布式集群技术，是消费模式基于发布订阅模式的消息系统。支持Java，C++以及.NET，PHP，Python，为分布式应用系统提供异步解耦、削峰填谷的能力，具备海量消息堆积、高吞吐、可靠重试等特性。具有消息查询，消息回溯(不是消息撤回，也不支持消息撤回)，消息轨迹查询，堆积监控报警功能。 MQ协议支持接入方式 : TCP、HTTP(RESTful 风格)、MQTT。MQ支持公网访问，但可用性较低。 MQ应用场景 : 分布式事务，物联网应用，实时计算(将产生的数据实时流入到实时计算引擎来实现)，同步大规模缓存。 实时计算引擎一般有 : Spark / Storm / EMR / ARMS / BeamRunner。 MQ拥有管理工具 : Web控制台，Open API，mqadmin命令集。拥有微消息队列(LMQ)，RocketMQ消息队列，Kafka消息队列，跨域中继服务(CRS)等组件。 Web控制台提供消息查询、消息轨迹查询、重置消费位点、资源统计、监控报警等操作。消息查询有三种方式 :** 根据Message ID(精确查询)，Message Key(模糊查询)以及Topic查询(范围查询)，HTTP消息目前只支持Message ID和Topic两种查询方式。** 消息轨迹查询只支持TCP和HTTP协议，可追踪消息从生产者发出到消费者消费的整个链路中各个相关节点的时间地点。 重置消费位点可跳过堆积的消息，即不想消费这部分消息，或者只想消费某个时间点后的消息（这些消息不论之前是否消费过）。 资源报表可对消息发送和消息消费的数据进行统计，暂不支持HTTP消费数据的统计查询。 监控报警一般用在消息堆积数或者延迟时间超过阈值之后，对报警接收人发送短信，如果发现消息堆积很多，可检查阈值是否设置过小导致消息堆积，可调整业务代码或者对消费者进行扩容，可使用jstack查看是否消费线程阻塞。 微消息队列(LMQ)基于MQTT(Message Queuing Telemetry Transport 消息队列遥测传输)协议，标准协议端口为1883，支持加密SSL，WebSocket，Flash接入方式。协议重要部分主要分为 : MQ Core Service(负责底层的消息存储和分发)，MQ私有协议服务器以及MQTT协议网关服务器(负责对客户端提供服务和协议转换)。主要使用场景有 : 直播互动、车联网、金融支付、即时聊天等。协议相关 : QoS(Quality of Service)指代消息传输的服务质量。它包括QoS0(最多分发一次)、QoS1(至少达到一次)和QoS2(仅分发一次)三种级别。cleanSession标识客户端建立TCP连接后是否关心之前状态(true or false)。 MQTT可进行实例管理(查看消息收发TPS、同时在线连接数、订阅关系数等信息，可设置实例报警)，可申请MQTT Topic，可为Topic申请MQTT Group ID(一组逻辑功能完全一致的节点共用的组名，代表一类相同功能的设备，必须拥有Topic的读写权限)。可进行签名计算和签名生成。 MQTT可获取离线消息，可主动拉取离线消息，客户端每次拉取消息数量最多为30条，拉取请求的最大频率限制为5次/秒。离线消息优先级低，对其进行有限和最终能处理即可，要求比较实时。 MQTT可获取客户端上下线事件(上下线事件触发时，会向后端MQ推送一条上下线消息，通过订阅这条消息获取)，上下线事件类型一般放在MQ的Tag中，有三种状态 : connect(客户端上线)，disconnect(客户端主动断开连接)，tcpclean(实际的TCP连接断开)。tcpclean代表客户端网络层连接的真实断开，判断客户端下线请使用tcpclean事件。 MQTT通过Token鉴权服务向客户端提供访问权限。客户端需要采用MQTT控制报文以同步发送模式并且QoS必须为1，来上传Token。客户端应该对Token做好持久化，监听Proxy下推的Token失效的通知消息，Token失效必须重新申请。 LMQ的Topic，ClientId长度最大为64个字符，消息大小最大为64K，消息保存时间最长为3天，单个客户端订阅Topic数量最大为30个(超过该限制数量的Topic会被丢弃)，消息顺序性为上行顺序。 跨域中继服务(CRS，跨域哦，实现服务发布与订阅，实现不同网络的服务互通)提供三种MQ消息发送方式 :可靠同步发送(发出消息响应后才能发下一个消息，应用场景广，如重要通知邮件、报名短信通知、营销短信系统)，可靠异步发送(不需要等待响应即可发下一个消息，应用场景一般是耗时长，对RT响应敏感的业务，如视频上传后通知转码服务，转码后通知推送转码结果)，One Way(单向发送，不需要响应的方式，耗时超短，对可靠性要求不高的场
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并行框架中会将子进程的libpq的通信改成mq通信，用于子进程给父进程发送错误信息。
之前文章有写过关于基于Operator操作符Selectivity选择率和Predicate谓词的Selectivity选择率的讲解。这篇文章来讲一下基于每个Operator（TableScan、Project、Join、Union、Sort、Aggregate等等）返回记录数RowCount，即中间结果大小。Hive在估算每个Operator的返回结果RowCount，即中间结果大小，有的是使用元数据对象来进行估算的RowCount；有的使用RelNode自身实现方法估算的；有的是总行数乘以其选择率估算的等多种方法实现。
NDV全称为Number Of Distinct Values，即非重复值的个数。
之前一篇只针对正点原子DS100手持示波器的使用介绍文章。可作为一个电子工程师，光使用不是我们的风格哈，我们还要拆开看看电路。
io/openmessaging/rocketmq/consumer/PullConsumerImpl.java
Hive可支持多种引擎，MR、SPARK、TEZ等，HiveDefaultCostModel是MR引擎使用的默认成本模型，通过源码分析可见默认成本模型的实现相对简单，TableScan、Aggregate、DefaultCost等Operator的CostModel成本模型计算方法都是父类继承的，默认都返回ZERO，只实现Join的成本模型计算和DefaultJoinAlgorithm（见上篇文章）。
canal-1.1.4/server/src/main/java/com/alibaba/otter/canal/server/CanalMQStarter.java
JMeter 默认是不支持 Dubbo 接口测试的，但是我们可以通过拓展的插件或 jar 包实现此功能。
rocketmq-client-4.5.2-sources.jar!/org/apache/rocketmq/client/consumer/DefaultMQPushConsumer.java
Parallelism是有关RelNode关系表达式的并行度以及如何将其Opeartor运算符分配给具有独立资源池的进程的元数据。同一个Operator操作符，并行执行和串性执行相比，在成本优化器CBO看来，并行执行的成本更低。
服务端 using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Messaging; namespace BaseOfWcf { class Program { static void Main(string[] args) { //if (!MessageQueue.Exists(@".\MYF
在上篇文章“Hive优化器原理与源码解析系列--统计信息选择性计算”中，讲到了基于成本优化器和基于规则优化器的区别，这里就不再赘述。基于成本优化器会根据RelSet（等价关系表达式集合，其中元素每个RelNode关系表达式又是SQL中如Select、From、Where、Group的以代数表达式的表现形式）选出综合成本最低的关系表达式，使用动态规划算法构建出成本最优执行计划。那么基于成本优化器CBO有哪些计算指标作为成本函数的输入，除了选择性Selectivity、基数Cardinality，排序信息Collation（排序字段，排序方向等）、是否分布式等物理属性收集之外，还有IO、记录数RowNums、内存Memory都计算在成本内。这些都会作为成本优化器成本函数的输入。此文主要在介绍成本函数估算指标-内存计算。
今天给大家介绍两个Pandas中处理文本数据的函数，主要功能是从文本内容中提取想要的信息：extract + extractall
参考链接： Java中的new运算符 表达式 算术运算符 除数和被除数都是整数时结果是在整数 自增自减运算符 加加在前，先加后用 求一个数的平方： 如 求a的平方 Math.pow(a,2) 赋值运算符 赋值运算符左边不能是常量 关系运算符 if条件语句 从键盘接收一个整数： Scanner s=new Scanner(System.in); int n=s.nextInt(); ## 逻辑运算符 安装message queue(消息队列)，别告诉我你不会安装.(就跟安装IIS差不多的) 安装好后，打开 "计算机管理-->服务和应用程序-->消息队列-->专用队列"，新一个专用队列，命名为msmqdemo 建好后，在msmqdemo上右击，查看属性，可以看到"jimmyibm\private$\msmqdemo"这就是该队列的完整标识 好了，开始写代码 建一个解决方案，在解决方案中加一个winform的项目，添加System.Messgeing的引用 wi
文章摘要：在发送消息给RocketMQ后，消费者需要消费。消息的消费比发送要复杂一些，那么RocketMQ是如何来做的呢？ 在RocketMQ系列文章的前面几篇幅中已经对其“RPC通信部分”和“普通消息发送”两部分进行了详细的阐述，本文将主要从消息消费为切入点简要地介绍下“RocketMQ中Pull和Push的两种消费方式”、“RocketMQ中消费者（Push模式）的启动流程”和“RocketMQ中Pull和Push两种消费方式的简要流程”。在阅读本篇之前希望读者能够先仔细阅读下关于RocketMQ分布式消息队列的前几篇文章： （1）消息中间件—RocketMQ的RPC通信（一） （2）消息中间件—RocketMQ的RPC通信（二） （3）消息中间件—RocketMQ消息发送
前传：分布式消息队列 RocketMQ 源码分析 —— Message 拉取与消费（上） 本文主要基于 RocketMQ 4.0.x 正式版 1、概述 2、Consumer 3、PushConsumer 一览 4、PushConsumer 订阅 5、PushConsumer 消息队列分配 6、PushConsumer 消费进度读取 7、PushConsumer 拉取消息 8、PushConsumer 消费消息 9、PushConsumer 发回消费失败消息 10、Consumer 消费进度 11、结尾 --
分布式事务是指事务的参与者、支持事务的服务器、资源服务器以及事务管理器分别位于不同的分布式系统的不同节点之上。例如在大型电商系统中，下单接口通常会扣减库存、减去优惠、生成订单 id, 而订单服务与库存、优惠、订单 id 都是不同的服务，下单接口的成功与否，不仅取决于本地的 db 操作，而且依赖第三方系统的结果，这时候分布式事务就保证这些操作要么全部成功，要么全部失败。本质上来说，分布式事务就是为了保证不同数据库的数据一致性。
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