__consumer_offsets成为位移主题,有以下知识点 1.由kafka自己创建,默认50个分区,每个分区3个副本 2.例如partition-1的leader为broker 4. isr为 4,6,8 ar为4,6,8 3.一个group,计算group的hash值,对50取余得出0-49的值,如果是1则这个group的group coordinator在partition-1的l
程序员常用的IDEA插件：https://github.com/silently9527/ToolsetIdeaPlugin 完全开源的淘客项目：https://github.com/silently9527/mall-coupons-server 微信公众号：贝塔学Java 前言 在上一篇中我们一起使用二叉堆实现了优先级队列，假如我们从构建好的优先级队列中持续调用删除最小（或
前面我们已经学会如何使用Stream API，用起来真的很爽，但简洁的方法下面似乎隐藏着无尽的秘密，如此强大的API是如何实现的呢？Pipeline是怎么执行的，每次方法调用都会导致一次迭代吗？自动并行又是怎么做到的，线程个数是多少？本节我们学习Stream流水线的原理，这是Stream实现的关键所在。首先回
如果用户一直对使用Mac的时间感到好奇，看看您在哪里花时间，小编为大家推荐一款苹果Mac时间追踪工具Time Sink。 Time Sink 是一款适用于 Mac 的时间跟踪应用。您是否曾经想知道您在 Mac 上的所有时间都用在了哪里？您早上 8 点坐下来工作，突然是午餐时间……时间去了哪里？Time Sink 会
Java NIO 管道（Pipe）是两个线程之间的单向数据连接。Pipe有一个 source 通道和一个 sink 通道。数据会被写到 sink 通道，从 source 通道读取。 package NIO; import java.io.IOException; import java.nio.ByteBuffer; import java.nio.channels.Pipe; public class TestPip
Flume介绍 介绍 （1）高可靠性，Flume提供了end to end的数据可靠性机制 （2）易于扩展，Agent为分布式架构，可水平扩展 （3）易于恢复，Channel中保存了与数据源有关的事件，用于失败时的恢复 （4）功能丰富，Flume内置了多种组件，包括不同数据源和不同存储方式 （1）Source：数据源，简单的说就是agent获取数据
以下面试题主要整理自尚硅谷相关文档 1. 你是如何实现 Flume 数据传输的监控的 使用第三方框架 Ganglia 实时监控 Flume。 2. Flume 的 Source，Sink，Channel 的作用？你们 Source 是什么类型？ 1. 作用 （1）Source 组件是专门用来收集数据的，可以处理各种类型、各种格式的日志数据，包括avro、
一、概述 Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力。 当前Flume有两个版本Flume 0.9X版本的统称Flume-og，Flume
MPEG4GenericRTPSink 接受每一帧 并rtp发送 ADTSAudioFileServerMediaSubsession 会关联source 到sink 创建sink时，虽然传递了source 但是并没有让sink 直接饮用source 而是只传递了几个source 的信息给sink 这种不算真正的关联到吧？？ MPEG4GenericRTPSink 构造 sdpMediaTyp
Okio源码分析它补充了 java.io 和 java.nio 的不足，使访问、存储和处理数据更加容易 okio 的文档说明：https://square.github.io/okio/ 。本文代码介绍基于版本 1.17.4。 概述 Okio 作为 Okhttp 底层 io 库，它补充了 java.io 和 java.nio 的不足，使访问、存储和处理数据更
官网:http://flume.apache.org/ 百科:https://baike.baidu.com/item/flume/6250098?fr=aladdin Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的**海量日志采集、聚合和传输的系统。**Flume 基于流式架构，灵活简单。Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；
前面我们已经学会如何使用Stream API，用起来真的很爽，但简洁的方法下面似乎隐藏着无尽的秘密，如此强大的API是如何实现的呢？Pipeline是怎么执行的，每次方法调用都会导致一次迭代吗？自动并行又是怎么做到的，线程个数是多少？本节我们学习Stream流水线的原理，这是Stream实现的关键所在。
循环日志文件 //将github上的spdlog库下载，include头文件包含到该项目中 #include "spdlog/spdlog.h" #include "spdlog/sinks/stdout_color_sinks.h" #include "spdlog/sinks/basic_file_sink.h" #include "spdlog/sinks/rotating_file_sink.h" #include &
知识点 表的输出，是通过将数据写入 TableSink 来实现的。TableSink 是一个通用接口，可以 支持不同的文件格式、存储数据库和消息队列。 具体实现，输出表最直接的方法，就是通过 Table.insertInto() 方法将一个 Table 写入 注册过的 TableSink 中。同时表的输出跟更新模式有关 更新
题目 点这里看题目。 分析 本题的弱化版便是[SCOI2007]修车。 考虑现在有 \(n\) 份菜给一位厨师做，时间分别为 \(t_1,t_2,\dots,t_n\) ，总等待时间为： \[\sum_{i=1}^n\sum_{j=1}^it_{j}=\sum_{j=1}^nt_j(n-j+1)=\sum_{j=1}^nj\times t_{n-j+1} \]由于 \(t\) 的顺序任意，所以我们可以将
USB Type C规范详解 目前USB Type C接口应用非常广泛，可以传输DP，USB，PCIE，音频等信号，已经不是纯粹的用来传输USB信号了，即USB Type C摆脱了和USB的从属关系，自己当家作主了。下面来介绍下USB Type C里面比较重要的点。 协议来源 USB官方网站上可以下载到最新的协议《USB Type-C Sp
监听端口数据使用：netcat source-瑞士军刀，短小精悍。 打印到控制台：Logger sink 从官网上去复制： 第一步：安装netcat,装一台机器就行了 netcat简称nc 可以开启一个服务端和客户端，实现服务端和客户端通信 开启一个服务端： 开启客户端： 在客户端103上发送hello 此时服务端
https://www.cnblogs.com/wangtao1993/p/6404232.html https://www.cnblogs.com/duoduotouhenying/p/10210000.html 老规矩，学习新东西先上官网瞅瞅Apache Flume Flume是什么 Flume是一个分布式、可靠的大规模高效日志收集、汇聚和传输的这么一个服务。它的架构基于流式数据，配置简
POM 文件 <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-scala_2.11</artifactId> <version>1.10.2</version> </dependency> <!--
说起 Java 8，我们知道 Java 8 大改动之一就是增加函数式编程，而 Stream API 便是函数编程的主角，Stream API 是一种流式的处理数据风格，也就是将要处理的数据当作流，在管道中进行传输，并在管道中的每个节点对数据进行处理，如过滤、排序、转换等。 首先我们先看一个使用Stream API的示例，具
概述 Flume定义 Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。Flume基于流式架构，灵活简单。 最主要的作用就是,实时读取服务器本地磁盘的数据,将数据写入到HDFS。 优点： 1.可 以和任意存储进程
在公司加班持续了半年冲刺，将miracast aosp实现通过ndk完全解耦出来 相对于原生方案改动： audiorecord通过java获取再传递给Native与视频流再一起打包； codec inputsurface直接与virtualdisplay关联，这种方式没法控制视频帧率（surfacemediasource那套没法直接通过ndk实现） 针
前言 之前文章 《从0到1学习Flink》—— Flink 写入数据到 ElasticSearch 写了如何将 Kafka 中的数据存储到 ElasticSearch 中，里面其实就已经用到了 Flink 自带的 Kafka source connector（FlinkKafkaConsumer）。存入到 ES 只是其中一种情况，那么如果我们有多个地方需要这份通过 Fli
实际上很早就写了一系列关于akka-streams的博客。但那个时候纯粹是为了了解akka而去学习的，主要是从了解akka-streams的原理为出发点。因为akka-streams是akka系列工具的基础，如：akka-http, persistence-query等都是基于akka-streams的，其实没有真正把akka-streams用起来。这段时
[源码解析] 当 Java Stream 遇见 Flink 目录[源码解析] 当 Java Stream 遇见 Flink0x00 摘要0x01 领域1.1 Flink1.2 Java Stream1.3 探寻角度0x02 数据流模型2.1 Java Stream2.2 Flink2.3 分析0x03 流水线3.1 总体对比3.2 示例代码3.3 Stream操作分类3.4 Stage3.4.1 分类3.4.2 Abs
