Kafka简介和使用澳门美高梅手机网站

1 >>> target=abs #变量target指向abs函数
2 >>> target(-5) #通过变量target调用abs函数
3 5
4 >>> target(3.14) #通过变量target调用abs函数
5 3.14
6 >>> target(-3.14) #通过变量target调用abs函数
7 3.14

kafka使用

在kafka启动的时候要同时开动zookeeper和kafka server

指令如下:

bin/kafka-server-start.sh config/server.properties

bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties

切切实实安排可以修改server.properties和zookeeper.properties.

万一出现下边的一无是处,则是因为没有启动kafka server.

Caused by: kafka.admin.AdminOperationException: replication factor: 1 larger than available brokers: 0
    at kafka.admin.AdminUtils$.assignReplicasToBrokers(AdminUtils.scala:70)
    at kafka.admin.AdminUtils$.createTopic(AdminUtils.scala:171)
    at org.springframework.integration.kafka.listener.KafkaTopicOffsetManager.createCompactedTopicIfNotFound(KafkaTopicOffsetManager.java:268)
    at org.springframework.integration.kafka.listener.KafkaTopicOffsetManager.afterPropertiesSet(KafkaTopicOffsetManager.java:210)
    at org.springframework.beans.factory.support.AbstractAutowireCapableBeanFactory.invokeInitMethods(AbstractAutowireCapableBeanFactory.java:1637)
    at org.springframework.beans.factory.support.AbstractAutowireCapableBeanFactory.initializeBean(AbstractAutowireCapableBeanFactory.java:1574)
    ... 22 more

创建topic

bin/kafka-topics.sh  --create --zookeeper 10.160.5.56:2181  --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test

bin/kafka-topics.sh --zookeeper 10.160.5.56:2181 -list

生产者

bin/kafka-console-producer.sh  --broker-list  10.160.5.56:9092 --topic test

消费者

bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper 10.160.5.56:2181  --topic test --from-beginning

以上代码就是函数的调用。函数括号中的表明式称之为函数的参数。函数‘接收’参数,并‘再次回到’结果,这么些结果叫做重临值(return
value)。比如上边的示范中的int*(12.1),12.1就是吸纳的参数,拿到的结果是12,12就是再次来到值。

单机集成环境

参考资料

http://colobu.com/2014/11/19/kafka-spring-integration-in-practice/
https://github.com/smallnest/spring-kafka-demo

通过spring boot来集成kafka

http://www.jianshu.com/p/048e954dab40

Github上一个用spring-boot来集成kafka,mongodb,myibatis等等的例子:

https://github.com/xho22/spring-boot-dubbo-mongo-mybatis-kafka-liquibase

#调用abs()函数时,倘使传入的参数数量不对,就会报TypeError的错误,Python会明确告诉你:abs()有且只有一个参数,但付出了六个,例如:

kafka简介

参考网址

http://www.cnblogs.com/likehua/p/3999538.html
http://www.infoq.com/cn/articles/apache-kafka/
http://www.infoq.com/cn/articles/kafka-analysis-part-1
http://www.infoq.com/cn/articles/kafka-analysis-part-2
http://www.infoq.com/cn/articles/kafka-analysis-part-3
http://www.infoq.com/cn/articles/kafka-analysis-part-4
http://www.infoq.com/cn/articles/kafka-analysis-part-5
http://www.aboutyun.com/thread-12882-1-1.html

#函数名其实是指向一个函数对象的引用,完全可以把函数名赋给一个变量,约等于给这些函数起了一个’别名‘,在交流式输入如下:

应用情形

1.messaging

对此一些常规的音信系统,kafka是个正确的挑三拣四;partitons/replication和容错,可以使kafka具有非凡的扩大性和总体性优势.然则到近来停止,我们应有很驾驭认识到,kafka并没有提供JMS中的”事务性””音讯传输担保(音讯确认机制)””音讯分组”等营业所级特性;kafka只可以动用作为”常规”的音信系统,在自然水准上,尚未确保音讯的发送与接收相对可靠(比如,音讯重发,音讯发送丢失等)

2.Websit activity tracking

kafka可以看做”网站活性跟踪”的特级工具;可以将网页/用户操作等新闻发送到kafka中.并实时监察,或者离线总括分析等

3.Log Aggregation

kafka的风味决定它非常适合作为”日志收集主题”;application可以将操作日志”批量””异步”的发送到kafka集群中,而不是保存在本土或者DB中;kafka可以批量交付信息/压缩音讯等,那对producer端而言,几乎感觉不到性能的开支.此时consumer端可以使hadoop等其他系统化的仓储和剖析系统.

1 >>> abs('hello')
2 Traceback (most recent call last):
3 File "<pyshell#20>", line 1, in <module>
4 abs('hello')
5 TypeError: bad operand type for abs(): 'str'

注意

  • 新本子出了spring-kafka,一部分意义从spring-integration-kafka中移出来了,但是除此之外官方使用之外,网上资料很少

https://github.com/spring-projects/spring-integration-samples/tree/master/basic/kafka

#进入官方网站可以看看,这里显得了Python3内置的所有函数,abs()函数在第一个职务

question

  • partitions是何等分配的,是各样server上都有所有的partitions么,仍旧在每个server上唯有某一份partitions?
    假假设前者,怎么样节约磁盘空间的?

  • 每个分区,四个server, 一个leader,分区可以有三个备份。

  • 实为上kafka只帮忙Topic.每个consumer属于一个consumer
    group;反过来说,每个group中可以有六个consumer.发送到Topic的消息,只会被订阅此Topic的各类group中的一个consumer消费.也就是说可以通过group在里面贯彻consumer的负载均衡,在外表实现不同topic音讯的隔断。

  • 在kafka中,一个partition中的音信只会被group中的一个consumer消费;每个group中consumer新闻消费互动独立;我们得以认为一个group是一个”订阅”者,一个Topic中的每个partions,只会被一个”订阅者”中的一个consumer消费,但是一个consumer可以花费五个partitions中的信息.kafka只可以保证一个partition中的信息被某个consumer消费时,信息是逐一的.事实上,从Topic角度来说,信息仍不是一成不变的.

#在先后设计中,函数是指用于举行某种统计的一雨后春笋语句的知名称的结缘。定义函数时,需要指定函数的称号并编辑一类别程序语句,之后可以利用名称‘调用’这么些函数。

集成

1 >>> help(abs)
2 Help on built-in function abs in module builtins:
3  
4 abs(x, /)
5 Return the absolute value of the argument.

规划思路

1、持久性

kafka使用文件存储新闻,这就径直控制kafka在性质上严重看重文件系统的本人特性.且不论任何OS下,对文件系统本身的优化几乎从未可能.文件缓存/间接内存映射等是常用的手段.因为kafka是对日记文件举行append操作,因而磁盘检索的支出是较小的;同时为了削减磁盘写入的次数,broker会将音信暂时buffer起来,当音讯的个数(或尺寸)达到自然阀值时,再flush到磁盘,这样裁减了磁盘IO调用的次数.

2、性能

亟待考虑的影响属性点不少,除磁盘IO之外,大家还亟需考虑网络IO,这平素关联到kafka的吞吐量问题.kafka并没有提供太多高明的技艺;对于producer端,可以将音信buffer起来,当音信的条数达到自然阀值时,批量发送给broker;对于consumer端也是千篇一律,批量fetch多条新闻.不过音信量的轻重缓急可以透过配备文件来指定.对于kafka
broker端,似乎有个sendfile系统调用可以地下的升官网络IO的特性:将文件的数据映射到系统内存中,socket直接读取相应的内存区域即可,而无需经过再一次copy和交换.
其实对于producer/consumer/broker三者而言,CPU的开支应该都不大,因而启用音信压缩机制是一个优质的策略;压缩需要耗费少量的CPU资源,但是对此kafka而言,网络IO更应当需要考虑.可以将其他在网络上传输的新闻都因而压缩.kafka辅助gzip/snappy等多种减去格局.

3、生产者

负载均衡: producer将会和Topic下拥有partition
leader保持socket连接;音讯由producer间接通过socket发送到broker,中间不会透过其他”路由层”.事实上,音讯被路由到哪些partition上,有producer客户端决定.比如可以运用”random””key-hash””轮询”等,如若一个topic中有三个partitions,那么在producer端实现”消息均衡分发”是不可或缺的.

其间partition
leader的岗位(host:port)注册在zookeeper中,producer作为zookeeper
client,已经注册了watch用来监听partition leader的改动事件.
异步发送:将多条音信暂且在客户端buffer起来,并将她们批量的发送到broker,小数目IO太多,会拖慢全体的网络延迟,批量延缓发送事实上提高了网络效能。但是这也有一定的隐患,比如说当producer失效时,这么些尚未发送的音信将会丢掉。

4、消费者

consumer端向broker发送”fetch”请求,并告诉其取得消息的offset;此后consumer将会博得肯定条数的音讯;consumer端也足以重置offset来重新消费消息.

在JMS实现中,Topic模型基于push形式,即broker将信息推送给consumer端.不过在kafka中,采取了pull格局,即consumer在和broker建立连接之后,主动去pull(或者说fetch)信息;这中情势有些优点,首先consumer端可以遵照自己的花费能力适时的去fetch音讯并处理,且可以决定音讯消费的快慢(offset);此外,消费者可以好好的决定音讯消费的数目,batch
fetch.

此外JMS实现,音信消费的职务是有prodiver保留,以便避免再一次发送音讯依旧将尚未消费成功的新闻重发等,同时还要控制消息的状态.这就要求JMS
broker需要太多额外的工作.在kafka中,partition中的音信唯有一个consumer在花费,且不设有音讯状态的支配,也远非复杂的信息确认机制,可见kafka
broker端是相当轻量级的.当音讯被consumer接收之后,consumer能够在地点保存最终音讯的offset,并间歇性的向zookeeper注册offset.显而易见,consumer客户端也很轻量级.

#从下边的输出结果可以看出,abs函数用于求相对值。

#下边实际操作abs()函数,在竞相格局输入:

#除了到Python官方网站查看文档,还可以够在交流式命令行通过help(abs)查看abs的函数扶助信息。示例如下:

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#调用Python中的函数时,需要遵照函数定义传入正确的参数。假使函数调用出错,就要会看错误信息。

#比方传入的参数数量是对的,但参数类型不能被函数接收,也会报TypeError的荒唐。给出错误音讯:str是张冠李戴的参数类型,例如:

1 >>> print('hello world')
2 hello world
3 >>> type('hello')
4 <class 'str'>
5 >>> int(12.1)
6 12

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#面前早已掌握了函数调用,例如:

#单机abs()函数,页面会跳到如下图所示的职务,有对abs()函数的讲明。图中的意思是:重临一个数的断然值,参数可能是整数或浮点数。假设参数是一个复数,就回到他的轻重。

1 >>> abs(7,8)
2 Traceback (most recent call last):
3 File "<pyshell#19>", line 1, in <module>
4 abs(7,8)
5 TypeError: abs() takes exactly one argument (2 given)
1 >>> abs(20)
2 20
3 >>> abs(-20)
4 20
5 >>> abs(3.14)
6 3.14
7 >>> abs(3.14)
8 3.14

#Python3内置了不少管用的函数,可以一直调用。要调用一个函数,就需要精通函数的称谓和参数,比如求相对值的函数abs只有一个参数。可以直接从Python的官方网站查看文档:https://docs.python.org/3/library/functions.html

#可以看到,输出了对应的援救信息,可是尚未官方网站的详实。

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