使用Apache Kafka和KSQL實現流處理普及化——第二部分
本文要點 針對客戶操作、操作儀表板、線上分析等應用場景,使用Apache Kafka和KSQL構建資料整合和處理應用程式。 流處理的主要好處包括:資料增強一次性完成、
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一、訊息佇列概述 訊息佇列中介軟體是分散式系統中重要的元件,主要解決應用解耦,非同步訊息,流量削鋒等問題,實現高效能,高可用,可伸縮和最終一致性架構。目前使用較多的訊息佇列有ActiveMQ,RabbitM
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話說上回中,KafkaProducer已經將生產的記錄追加到了RecordAccumulator中。那麼接下來的事情,就是怎麼樣把這些記錄提交到服務端了。 是否還記得在KafkaProducer.doSen
消費者輪詢通過拉取器(Fetcher)傳送拉取請求,拉取器會呼叫消費者網路客戶端的傳送方法(send)和網路輪詢方法(poll)。在拉取器的層面拉取請求是沒有真正傳送到服務端的。傳送方法只是把請求存在到變數中,
序 Kafka是一個基於日誌的流處理平臺,一個topic可以有多個分割槽(partition),分割槽是複製的基本單元,在單節點上,一個分割槽的資料檔案可以儲存在多個磁碟目錄中,配置項是:
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Kafka的叢集配置一般有三種方法 ,即 (1)Single node – single broker叢集; (2)Single node – multiple broker叢集;
在國內Threat Hunting常被翻譯成威脅追蹤或威脅狩獵,我們認為:“未知攻焉知防,未知防焉知攻”。藍方並不一定要處於被動防守的狀態,完全可以主動獵殺對手! 本文是威脅獵殺實戰系列的第一篇,按照本文的
在第一篇 和第二篇 中我們學到了 使用對稱加密加密資訊,非對稱加密配送金鑰,使用雜湊確認檔案沒有被篡改,使用訊息認證碼確保知曉密碼的才能傳送訊息,使用數字簽名來證明訊息的傳送者。 那麼,如果我們在網
Flink執行時包含了兩種型別的處理器: JobManager處理器:也稱之為Master,用於協調分散式執行,它們用來排程task,協調檢查點,協調失敗時恢復等。Flink執行時至少存在一個master處
最近,社群提交了一個新的Proposal: 《Change threading-model in StreamTask to a mailbox-based approach》(來自Ververica的Stef
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