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Kafka kafka是什么？kafka仅仅是属于消息 中间件吗？ kafka在设计之初的时候 开发人员们在除了消息中间件以外，还想吧kafka设计为一个能够存储数据的系统，有点像 常见的非关系型数据库，比如说NoSql等。除此之外 还希望kafka能支持持续变化，不断增长的数据流, 可以发布 和订阅数据流，还可以对于这些数据进行保存 也就是说kafka的本质 是一个数据存储平台，流平台 ， 只是他在做消息发布，消息消费的时候我们可以把他当做 消息中间件来用。 而且kafka在设计之初就是采用分布式架构设计的， 基于集群的方式工作，且可以自由伸缩，所以 kafka构建集群 非常简单 基本概念： Broker : 和AMQP里协议的概念一样， 就是消息中间件所在的服务器 Topic(主题) : 每条发布到Kafka集群的消息都有一个类别，这个类别被称为Topic。（物理上不同Topic的消息 分开存储，逻辑上一个Topic的消息虽然保存于一个或多个broker上但用户只需指定消息的Topic即可生产或消 费数据而不必关心数据存于何处） Partition(分区) : Partition是物理上的概念，体现在磁盘上面，每个Topic包含一个或多个Partition. Producer : 负责发布消息到Kafka broker Consumer : 消息消费者，向Kafka

Kafka【第一篇】Kafka集群搭建 Kafka初识 1、Kafka使用背景 在我们大量使用分布式数据库、分布式计算集群的时候，是否会遇到这样的一些问题： 我们想分析下用户行为（pageviews），以便我们设计出更好的广告位 我想对用户的搜索关键词进行统计，分析出当前的流行趋势 有些数据，存储数据库浪费，直接存储硬盘效率又低 这些场景都有一个共同点： 数据是由上游模块产生，上游模块，使用上游模块的数据计算、统计、分析，这个时候就可以使用消息系统，尤其是分布式消息系统！ 2、Kafka的定义 What is Kafka：它是一个分布式消息系统，由linkedin使用scala编写，用作LinkedIn的活动流（Activity Stream）和运营数据处理管道（Pipeline）的基础。具有高水平扩展和高吞吐量。 3、Kafka和其他主流分布式消息系统的对比 定义解释： 1、Java 和 scala都是运行在JVM上的语言。 2、erlang和最近比较火的和go语言一样是从代码级别就支持高并发的一种语言，所以RabbitMQ天生就有很高的并发性能，但是 有RabbitMQ严格按照AMQP进行实现，受到了很多限制。kafka的设计目标是高吞吐量，所以kafka自己设计了一套高性能但是不通用的协议，他也是仿照AMQP（ Advanced Message Queuing

1 为什么需要kafka （1）在我们大量使用分布式数据库、分布式计算集群的时候，是否会遇到这样的一些问题： 我们想分析下用户行为（pageviews），以便我们设计出更好的广告位 我想对用户的搜索关键词进行统计，分析出当前的流行趋势 有些数据，存储数据库浪费，直接存储硬盘效率又低 这些场景都有一个共同点： 数据是由上游模块产生，上游模块，使用上游模块的数据计算、统计、分析，这个时候就可以使用消息系统，尤其是分布式消息系统！ （2）具有高水平扩展和高吞吐量。 （3）动态扩容 （4）zk完美结合，分布式调用，应用于soa架构 2 kafka概念 Broker Kafka集群包含一个或多个服务器，这种服务器被称为broker [5] Topic 每条发布到Kafka集群的消息都有一个类别，这个类别被称为Topic。（物理上不同Topic的消息分开存储，逻辑上一个Topic的消息虽然保存于一个或多个broker上但用户只需指定消息的Topic即可生产或消费数据而不必关心数据存于何处） Partition Partition是物理上的概念，每个Topic包含一个或多个Partition. Producer 负责发布消息到Kafka broker Consumer 消息消费者，向Kafka broker读取消息的客户端。 Consumer Group

转载自 技术世界 ，原文链接 Kafka设计解析（七）- Kafka Stream 本文介绍了Kafka Stream的背景，如Kafka Stream是什么，什么是流式计算，以及为什么要有Kafka Stream。接着介绍了Kafka Stream的整体架构，并行模型，状态存储，以及主要的两种数据集KStream和KTable。并且分析了Kafka Stream如何解决流式系统中的关键问题，如时间定义，窗口操作，Join操作，聚合操作，以及如何处理乱序和提供容错能力。最后结合示例讲解了如何使用Kafka Stream。 目录 一、Kafka Stream背景 1. Kafka Stream是什么 2. 什么是流式计算 3. 为什么要有Kafka Stream 二、Kafka Stream架构 1. Kafka Stream整体架构 2. Processor Topology 3. Kafka Stream并行模型 4. KTable vs. KStream 5. State store 三、Kafka Stream如何解决流式系统中关键问题 1. 时间 2. 窗口 3. Join 4. 聚合与乱序处理 5. 容错 四、Kafka Stream应用示例 五、总结 一、Kafka Stream背景 1. Kafka Stream是什么 Kafka Stream是Apache

原创文章，转载请务必将下面这段话置于文章开头处。（已授权 InfoQ中文站发布 ） 　　本文转发自 Jason's Blog ， 原文链接 　 http://www.jasongj.com/2015/08/09/KafkaColumn4 摘要 本文主要介绍了Kafka High Level Consumer，Consumer Group，Consumer Rebalance，Low Level Consumer实现的语义，以及适用场景。以及未来版本中对High Level Consumer的重新设计--使用Consumer Coordinator解决Split Brain和Herd等问题。 High Level Consumer 很多时候，客户程序只是希望从Kafka读取数据，不太关心消息offset的处理。同时也希望提供一些语义，例如同一条消息只被某一个Consumer消费（单播）或被所有Consumer消费（广播）。因此，Kafka Hight Level Consumer提供了一个从Kafka消费数据的高层抽象，从而屏蔽掉其中的细节并提供丰富的语义。 Consumer Group High Level Consumer将从某个Partition读取的最后一条消息的offset存于Zookeeper中( Kafka从0.8.2版本

Kafka 是一个分布式流式处理平台。 三个关键功能： 消息队列：发布和订阅消息流，这个功能类似于消息队列，这也是 Kafka 也被归类为消息队列的原因。 容错的持久方式存储记录消息流： Kafka 会把消息持久化到磁盘，有效避免了消息丢失的风险·。 流式处理平台： 在消息发布的时候进行处理，Kafka 提供了一个完整的流式处理类库。 Kafka 主要有两大应用场景： 消息队列 ：建立实时流数据管道，以可靠地在系统或应用程序之间获取数据。 数据处理： 构建实时的流数据处理程序来转换或处理数据流。 和其他消息队列相比,Kafka的优势 我们现在经常提到 Kafka 的时候就已经默认它是一个非常优秀的消息队列了，我们也会经常拿它给 RocketMQ、RabbitMQ 对比。我觉得 Kafka 相比其他消息队列主要的优势如下： 极致的性能 ：基于 Scala 和 Java 语言开发，设计中大量使用了批量处理和异步的思想，最高可以每秒处理千万级别的消息。 生态系统兼容性无可匹敌 ：Kafka 与周边生态系统的兼容性是最好的没有之一，尤其在大数据和流计算领域。 队列模型与Kafka 的消息模型 队列模型：早期的消息模型 使用队列（Queue）作为消息通信载体，满足生产者与消费者模式，一条消息只能被一个消费者使用，未被消费的消息在队列中保留直到被消费或超时。 比如：我们生产者发送 100

简介： RocketMQ（Metaq3.0版本改名）是一款分布式队列模型的消息中间件 特点如下： 1.保证消息顺序 2.支持消息拉取模式 3.高效的订阅者水平和扩展能力 4.实时的消息订阅机制 5.亿级的消息堆积能力 RocketMQ低延迟、高可靠、可伸缩、易于使用的消息中间件。具有以下特性： 1.强调集群无单点，可扩展，任意一点高可用，水平可扩展。 2.海量消息堆积能力，且堆积后写入低延迟。 3.支持上万个队列。（api丰富） 4.消息失败重试机制。 5.消息可查询。 6.开源社区活跃，成熟度高（双十一访问压力）。-- oceanbase 7.支持发布/订阅（Pub/Sub）和点对点（P2P）消息模型 8.在一个队列中可靠的先进先出（FIFO）和严格的顺序传递 9.支持拉（pull）和推（push）两种消息模式 10.单一队列百万消息的堆积能力 11.支持多种消息协议，如 JMS、MQTT 等 12.分布式高可用的部署架构,满足至少一次消息传递语义 13.提供 docker 镜像用于隔离测试和云集群部署 14.提供配置、指标和监控等功能丰富的 Dashboard 专业术语 Producer 消息生产者，生产者的作用就是将消息发送到 MQ，生产者本身既可以产生消息，如读取文本信息等。也可以对外提供接口，由外部应用来调用接口，再由生产者将收到的消息发送到 MQ。 Producer

四、JMS消息服务 讲消息队列就不得不提JMS 。JMS（JAVA Message Service,java消息服务）API是一个消息服务的标准/规范，允许应用程序组件基于JavaEE平台创建、发送、接收和读取消息。它使分布式通信耦合度更低，消息服务更加可靠以及异步性。 在EJB架构中，有消息bean可以无缝的与JM消息服务集成。在J2EE架构模式中，有消息服务者模式，用于实现消息与应用直接的解耦。 4.1消息模型 在JMS标准中，有两种消息模型P2P（Point to Point）,Publish/Subscribe(Pub/Sub)。 4.1.1 P2P模式 P2P模式包含三个角色：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，直到他们被消费或超时。 P2P的特点 每个消息只有一个消费者（Consumer）(即一旦被消费，消息就不再在消息队列中) 发送者和接收者之间在时间上没有依赖性，也就是说当发送者发送了消息之后，不管接收者有没有正在运行，它不会影响到消息被发送到队列 接收者在成功接收消息之后需向队列应答成功 如果希望发送的每个消息都会被成功处理的话，那么需要P2P模式。（架构KKQ：466097527，欢迎加入） 4.1.2 Pub/sub模式 包含三个角色主题

import requests from bs4 import BeautifulSoup import bs4 def get_html(url,headers): r = requests.get(url,headers=headers) r.encoding = r.apparent_encoding return r.text def get_pages(html): soup = BeautifulSoup(html,'html.parser') all_topics=soup.find_all('tr')[1:] for each_topic in all_topics: #print(each_topic) topic_times = each_topic.find('td',class_='last')#搜索指数 topic_rank = each_topic.find('td',class_='first')#排名 topic_name = each_topic.find('td',class_='keyword')#标题目 if topic_rank != None and topic_name!=None and topic_times!=None: topic_rank = each_topic.find('td',class_='first').get

3 月，跳不动了？>>> 2018-5-24 入门&经典 ： 资料：笨办法学C语言 （完整翻译版） https://forum.mianbaoban.cn/topic/762_1_1.html C语言学习集中帖 https://forum.mianbaoban.cn/topic/62296_1_1.html C程序设计 第四版 谭浩强著 https://forum.mianbaoban.cn/topic/11920_1_1.html C陷阱与缺陷 https://forum.mianbaoban.cn/topic/46015_1_1.html C语言进阶 https://forum.mianbaoban.cn/topic/62295_1_1.html 从C到嵌入式C编程语言：入门·实用·深入 https://forum.mianbaoban.cn/topic/62890_1_1.html Learn to Program with C https://forum.mianbaoban.cn/topic/46021_1_1.html C语言深度解剖 https://forum.mianbaoban.cn/topic/60778_1_1.html C语言流程图自动生成工具 https://forum.mianbaoban.cn/topic/63395_1_1.html 资料集