一．平台环境介绍:1．系统信息：项目信息系统版本:Ubuntu14.04.2 LTS \n \l用户：*****密码：******Java环境：openjdk-7-jre语言：en_US.UTF-8，en_US:en磁盘：每台vda为系统盘(50G),vdb为数据盘(200G)挂载于/storage目录hcloud15最为DB，第二块磁盘为2000G主机范围：192.168.21.7~192.16
桔妹导读：本文是对滴滴智能客服团队的论文《Towards Building an Intelligent Chatbot for Customer Service: Learning to Respond at the Appropriate Time》的详细解读，在这篇论文中，滴滴提出一种应用于智能对话系统的多轮应答时机触发模型（Multi-turn Response Triggering Mo
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2024-04-22 11:55:21
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Kafka Stream：提供了对存储于 Kafka内 的数据进行流式处理和分析的功能 特点： Kafka Stream提供了一个非常简单而轻量的Library，它可以非常方便地嵌入任意Java应用中，也
原创
精选
2023-12-19 10:49:51
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Kafka Stream的大部分API还是比较容易理解和使用的，但是，其中的时间窗口聚合即windowBy方法还是需要仔细研究下，否则很容易使用错误。 本文先引入Kafka Stream，然后主要针对时间窗口聚合API即windowBy()做详细分析。引言Kafka Streams是一个用于构建应用程序和微服务的客户端库，其中的输入和输出数据存储在Kafka集群中。它结合了在客户端编写和部署Jav
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2024-03-29 15:29:09
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目录1 实时流式计算1.1 概念1.2 应用场景1.3 技术方案选型2 Kafka Stream2.1 概述2.2 Kafka Streams的关键概念2.3 KStream&KTable2.4 Kafka Stream入门案例编写2.5 SpringBoot集成Kafka Stream1 实时流式计算1.1 概念一般流式计算会与批量计算相比较。在流式计算模型中，输入是持续的，可以认为在时间上是无界的，也就意味着，永远拿不到全量数据去做计算。同时，计算结果是持续输出的，也即计算结果在时间上也是
原创
2021-04-05 23:27:03
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KafkaStream和Flink是两种流处理框架，它们都能够实现大规模的实时数据处理。接下来，我将简要介绍一下KafkaStream和Flink的比较，并通过代码示例来说明它们之间的差异以及如何选择适合的框架。
### KafkaStream和Flink比较
| 特点 | KafkaStream | Flink |
| ---- | ---- | ---- |
| 语言 |
当我们说到Kafka的时候, 总是会想起奥地利作家Kafka和他的小说变形记.同名开源消息中间件(apache kafka其实是一个"distributed streaming data processing plateform")的名字来源于他(我随口一说, 不一定是真的) .咳, 这是有着深刻的历史原因的.话说当年Kafka的老爹是个暴力狂, 动不动就是一顿胖揍.有一天我们的作家kafka终于
kafka目前与很多大数据框架比如spark、flink进行对接，另外在很多业务系统中通过存放上游日志信息供下流拉取的作用。之前在实习的资金中台部门中，部门的的计费系统通过拉取kafka存放applog中的计费事件，通过spark streaming的流式处理对计费事件按广告主进行聚合，再进行接下来的实时计费的流程。kafka在业界的使用非常广泛，之前一直没有深入了解其中的原理，于是目前打算写一系
背景最近发现Confluent公司在官网上发布了Kafka Streams教程，共有10节课，每节课给出了Kafka Streams的一个功能介绍。这个系列教程对于我们了解Kafka Streams还是很有帮助的。为什么要了解Kafka Streams？其实我一直觉得国内对于Flink有点过于迷恋了。大厂使用Flink尚自合理，毕竟数据量大且需要整套的集群管理调度监控功能。但一般的中小
Kafka StreamKafka Stream背景Kafka Stream是什么什么是流式计算为什么要有Kafka StreamKafka Stream架构Kafka Stream整体架构Processor TopologyKafka Stream并行模型KTable vs KStreamState StoreKafka Stream如何解决流式系统中关键问题时间窗口Join聚合与乱序处理容错
kafka是用于构建实时数据管道和流应用程序。具有横向扩展，容错，wicked fast（变态快）等优点，并已在成千上万家公司运行。 简单说明什么是kafka Apache kafka是消息中间件的一种，我发现很多人不知道消息中间件是什么，在开始学习之前，我这边就先简单的解释一下什么是消息中间件，只是粗略的讲解，目前kafka已经可以做更多的事情。 举个例子，生产者消费者，生产者生产鸡蛋，消费者消
KAFKA 调优最近要对kafka集群做调优，就在网上看了些资料，总结如下。
我们的kafka版本是0.10.1.0。
机器配置是40G内存，300G硬盘。
一共有3台机器组成一个小的集群。Kakfka的调优主要分为3个部分，Linux系统，JVM虚拟机，Kafka本身设置。Linux系统Swap 机制Don't fear the filesystem!中提到kafka使用page cache进行
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2023-11-28 20:56:11
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一、earliest创建一个topic名称为 test1 ,设定这个topic初始有三个分区生成一个消费者组 g001 ,订阅 test1 ,参数使用 earliest如果 g001 消费者组 在 test1的其中一个分区下没有提交 偏移量offset 时,在消费该分区数据的时候会 从头 全部读取如果 g001&nbs
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2024-03-19 01:49:52
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一、概念和基本架构1.1 kafka介绍Kafka在一个或多个可以跨越多个数据中心的服务器上作为集群运行。Kafka集群中按照主题分类管理，一个主题可以有多个分区，一个分区可以有多个副本分区。每个记录由一个键，一个值和一个时间戳组成。Kafka只有消息的拉取，没有推送，可以通过轮询实现消息的推送。有俩种消息传递方式：点对点传递模式，发布订阅模式。 1.2 kafka优势1. 高吞吐量：单
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2023-11-24 23:57:13
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KafkaStream概念及初识高层架构图KafkaStream是ApacheKafka从0.10版本引入的一个新Feature，它提供了对存储于Kafka内的数据进行流式处理和分析的功能。简而言之，KafkaStream就是一个用来做流计算的类库，与Storm、SparkStreaming、Flink的作用类似，但要轻量得多。KafkaStream的基本概念：KafkaStream是处理分析存储
原创
2020-05-24 22:56:02
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JavaWeb_LeadNews_Day11-KafkaStream实现实时计算文章分数KafkaStream概述案例-统计单词个数SpringBoot集成实时计算文章分值来源Gitee KafkaStream概述Kafka Stream: 提供了对存储与Kafka内的数据进行流式处理和分析的功能特点:
Kafka Stream提供了一个非常简单而轻量的Library, 它可以非常方便地嵌
正文val kafkaStream: ReceiverInputDStream[(String, String)] = KafkaUtils
.createStream(ssc,zkQuorm,groupID,topic)
//3.处理数据
val data: DStream[String] = kafkaStream.map(_._2)
//4.启动streaming程序
val r: DStr
kafkaStream.foreachRDD { rdd => rdd.foreachPartition { partition =>
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2023-04-11 20:39:13
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Kafka的消费者consumer是通过遍历KafkaStream的迭代器ConsumerIterator来消费消息的，其数据来源是分配给给KafkaStream的阻塞消息队列BlockingQueue，而BlockingQueue中的消息数据来自于针对每个Broker Server的FetchThread线程。FetchThread线程会将Broker Server上的部分partition数据
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2024-03-18 11:33:43
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from pyspark.streaming.kafka import KafkaUtils
kafkaStream = KafkaUtils.createStream(streamingContext, \
[ZK quorum], [consumer group id], [per-topic number of Kafka partitions to consume])from
原创
2023-05-31 11:03:46
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