Kafka支持单集群20万分区 之前网上关于确定Kafka分区数的博客多多少少都源自于饶军大神的文章,如今他带来了这方面的第二篇文章,特此翻译一下,记录一下其中的要点. 原贴地址: https://www.confluent.io/blog/apache-kafka-supports-200k-partitions-per-cluster Kafka中topic可以设置多个分区,而分区是最小的并行度单位.通常而言,分区数越多吞吐量也越高.但是依然有很多因素制约了一个Kafka集群所能支持的最大分

之前网上关于确定Kafka分区数的博客多多少少都源自于饶军大神的文章,如今他带来了这方面的第二篇文章,特此翻译一下,记录一下其中的要点. 原贴地址: https://www.confluent.io/blog/apache-kafka-supports-200k-partitions-per-cluster Kafka中topic可以设置多个分区,而分区是最小的并行度单位.通常而言,分区数越多吞吐量也越高.但是依然有很多因素制约了一个Kafka集群所能支持的最大分区数.我现在高兴地宣布Kafka

番茄日志(TomatoLog)能做什么 可能你是第一次听说TomatoLog,没关系,我可以从头告诉你,通过了解番茄日志,希望能帮助有需要的朋友,番茄日志处理将大大降低你采集.分析.处理日志的过程. 介绍 TomatoLog 是一个基于 .NETCore 平台的日志处理组件,包含客户端.服务端,非常容易使用和部署. 多客户端实现 TomatoLog 的客户端和服务端目前都是基于 .NETCore 版本,客户端提供了三种日志流传输方式,目前实现了 Redis/RabbitMQ/Kafka流.如果希

今天科技类最大的新闻,莫过于微软宣布.NET开发框架开源计划..NET 开源,集成 Clang 和 LLVM 并且自带 Android 模拟器,这意味着 Visual Studio 这个当下最好没有之一的 IDE 正式支持编写 Android 和 iOS 程序 -- Visual Studio 和 .NET 真正开始走向跨平台化.Nadella 说的“移动为先,云为先”和“找到微软最初的本质”终于连成一线.(详情请参见相关新闻链接:http://www.cnbeta.com/articles/3

在我们的项目中需要支持WebP高清无损图片,推荐一个我们已经使用的解析开源库给大家:https://github.com/keshuangjie/WebpExample/tree/master/libs 该开源项目使用方式介绍:http://masashi-k.blogspot.hk/2014/02/webp-in-android.html

测试的时候找个自己封装的方法或UI控件就可以了 这里用我刚封装的Redirect重定向的请求体为例 1, 在github上创建一个Redirect,重要:记得选择开源协议 (MIT)(如果木有GitHub那先百度一下) 2, 使用 Github Desktop Clone (克隆) Redirect 到电脑桌面 注: 修改Redirect文件里的东西记得及时更新,如何使用Github Desktop请百度 3, cd到当前目录 $ cd Redirect 4, 创建一个podspec文件,命令:

概述 一般消息队列的是实现是支持两种模式的,即点对点,还有一种是topic发布订阅者模式,比如ACTIVEMQ.KAFKA也支持这两种模式,但是实现的原理不一样. KAFKA 的消息被读取后,并不是马上删除,这样就可以重复读取.kafka 正式利用这种特性实现发布订阅者模式. 即在发布消息的时候,发布一个topic,可以使用配置多个消费者来消费,消费者使用分组来实现.比如一个topic ,有两个分组的消费者订阅. 那么发布一个消息的时候,两个分组的消费者可以读取到此条消息. 实现 配置两组消费者

Highcharts是一个制作图表的纯Javascript类库,主要特性如下: 兼容性:兼容当今所有的浏览器,包括iPhone.IE和火狐等等: 对个人用户完全免费: 纯JS,无BS: 支持大部分的图表类型:直线图,曲线图.区域图.区域曲线图.柱状图.饼装图.散布图: 跨语言:不管是PHP.Asp.net还是Java都可以使用,它只需要三个文件:一个是Highcharts的核心文件highcharts.js,还有a canvas emulator for IE和Jquery类库或者MooTool

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分布式消息服务(简称DMS)是一项基于高可用分布式集群技术的消息中间件服务,提供了可靠且可扩展的托管消息队列,用于收发消息和存储消息.那么,比起自建开源的Kafka,分布式消息服务DMS有哪些好处呢?以下就是两者的详细对比.

下面罗列了开发及学习过程中所涉及的开源类库的列表! AForge.NET Accord.NET NAudio nVLC Speex C# WebServer FFmpeg FFmpeg.NET Flowplayer iSpy ZoneMinder ONVIF Device Manager Google GData GMap.NET Json.NET Dynamic Json Hammock AutoMapper SocialKit / LightRest Microsoft Enterprise

先上开源地址: https://github.com/huggingface/pytorch-transformers#quick-tour 官网: https://huggingface.co/pytorch-transformers/index.html PyTorch-Transformers(正式名称为 pytorch-pretrained-bert)是一个用于自然语言处理(NLP)的最先进的预训练模型库. 该库目前包含下列模型的 PyTorch 实现.预训练模型权重.使用脚本和下列模型

来自 Confluent 的 Confluent Platform 3.0 消息系统支持使用 Kafka Streams 实现实时的数据处理,这家公司也是在背后支撑 Apache Kafka 消息框架的公司,它近日宣布 最新的开源平台已经达到了通用发布(general availability)版本.Confluent Platform可以围绕Apache Kafka创建可扩展的数据平台,Apache Kafka是一个实时的.分布式的.具有容错功能的消息队列,它能够扩展至非常大量的消息. Kaf

由于项目中经常用到Series Chart,而目前市面又实在找不到既支持MVVM,又轻量级的开源Chart控件,于是干脆就花了两周时间随手写了一个.昨天感觉还比较满意,就发布到了Github上:https://github.com/zenjia/MvvmChart 特色: 支持MVVM设计模式: 这也是其最大的特色,用户可以自定义SeriesDataTemplate,并支持SeriesDataTemplateSelector(具体信息见Github项目简介).事实上,当初开发这套控件的初衷就是因

问题导读: 1.zookeeper在kafka的作用是什么? 2.kafka中几乎不允许对消息进行"随机读写"的原因是什么? 3.kafka集群consumer和producer状态信息是如何保存的? 4.partitions设计的目的的根本原因是什么? 一.入门     1.简介     Kafka is a distributed,partitioned,replicated commit logservice.它提供了类似于JMS的特性,但是在设计实现上完全不同,此外它并不是JM

      转自:https://github.com/alibaba/RocketMQ/wiki/rmq_vs_kafka 淘宝内部的交易系统使用了淘宝自主研发的Notify消息中间件,使用Mysql作为消息存储媒介,可完全水平扩容,为了进一步降低成本,我们认为存储部分可以进一步优化,2011年初,Linkin开源了Kafka这个优秀的消息中间件,淘宝中间件团队在对Kafka做过充分Review之后,Kafka无限消息堆积,高效的持久化速度吸引了我们,但是同时发现这个消息系统主要定位于日志传输

此文是rocketmq作者vintage.wang所写,对于每项对比,后面都增加了我的观点,有不对的地方,请各位指出. 淘宝内部的交易系统使用了淘宝自主研发的Notify消息中间件,使用Mysql作为消息存储媒介,可完全水平扩容,为了进一步降低成本,我们认为存储部分可以进一步优化,2011年初,Linkin开源了Kafka这个优秀的消息中间件,淘宝中间件团队在对Kafka做过充分Review之后,Kafka无限消息堆积,高效的持久化速度吸引了我们,但是同时发现这个消息系统主要定位于日志传输,对于

转自:https://github.com/alibaba/RocketMQ/wiki/rmq_vs_kafka 淘宝内部的交易系统使用了淘宝自主研发的Notify消息中间件,使用MySQL作为消息存储媒介,可完全水平扩容,为了进一步降低成本,我们认为存储部分可以进一步优化,2011年初,Linkin开源了Kafka这个优秀的消息中间件,淘宝中间件团队在对Kafka做过充分Review之后,Kafka无限消息堆积,高效的持久化速度吸引了我们,但是同时发现这个消息系统主要定位于日志传输,对于使用在

淘宝内部的交易系统使用了淘宝自主研发的Notify消息中间件,使用Mysql作为消息存储媒介.可全然水平扩容,为了进一步减少成本.我们觉得存储部分能够进一步优化,2011年初,Linkin开源了Kafka这个优秀的消息中间件.淘宝中间件团队在对Kafka做过充分Review之后,Kafka无限消息堆积,高效的持久化速度吸引了我们,可是同一时候发现这个消息系统主要定位于日志传输,对于使用在淘宝交易.订单.充值等场景下还有诸多特性不满足.为此我们又一次用Java语言编写了RocketMQ,定位于非日

说明 主要内容是在网上的一些文章中整理出来: 加粗的字体是比较重要的内容,部分是自己的经验和理解: 整理的目的主要是为了方便查阅: 为什么需要消息系统 解耦: 在项目启动之初来预测将来项目会碰到什么需求,是极其困难的.消息队列在处理过程中间插入了一个隐含的.基于数据的接口层,两边的处理过程都要实现这一接口.这允许你独立的扩展或修改两边的处理过程,只要确保它们遵守同样的接口约束. 冗余: 有些情况下,处理数据的过程会失败.除非数据被持久化,否则将造成丢失.消息队列把数据进行持久化直到它们已经被完全