1.概述转载：Flink与Kafka版本对应关系转载这个主要是上次做flinkkafka版本升级，忘记记录了。

文章目录1.异常详情2.报错原因及解决办法3.Flink与Kafka的版本匹配1.异常详情使用flink1.11的kafkaconnector读取0.9版本的kafka报错：[10:49:12:644]

主要有两种方法可以解决：修改jar包内部的包名或者使用自定义classloaderFlink需要导入kafka-clients来支持对kafka的生产和消费。

zero-copy零拷贝在linux上kafka使用了两种手段实现零拷贝：mmap写入数据阶段sendfile读取数据阶段-其实通过transferTo()调用系统的sendfileOS中的零拷贝在没有

目录一、被动关闭二、定时任务三、JDK自带的DelayQueue四、Netty的时间轮五、Kafka的时间轮六、RocketMQ延迟消息七、RabbitMQ死信队列八、RabbitMQ插件九、Redis

对于ck来说,目前位置包含了以下部分引擎:1.集成外部系统的表引擎,支持方式有kafka,JDBC,ODBC,HDFS等2.合并树家族(最为常用且重要)3.日志

系列文章目录1：seatunnel消费kafka数据写入clickhouse文章目录系列文章目录文章目录前言1.创建kafka引擎表2.创建clickhouseMergeTree表3.创建kafka物化视图写入结构表三

  在以往消息队列的使用中，我们通常使用集成消息中间件开源包来实现对应功能，而消息中间件的实现又有多种，比如目前比较主流的ActiveMQ、RocketMQ、RabbitMQ、Kafka，Stream等

在Kafka中，生产者写入消息、消费者读取消息的操作都是与leader副本进行交互的，从而实现的是一种主写主读的生产消费模型。

本文介绍提升树模型与GBDT算法。0x01、提升树模型提升树是以分类树或回归树为基本分类器的提升方法。提升树被认为是统计学习中性能最好的方法之一。提升方法实际采用加法模型（即基函数的线性组合）与前向分步算法，以决策树为基函数的提升方法称为提升树（boostingtree）。对分类问题决策树是二叉分类树，对回归问题决策树是二叉回归树。提升树模型可以表示为决策树的加法模型：其中，表示决策树，为决策树的

文章目录LinkedBlockingDeque概述类图结构及重要字段linkFirstlinkLastunlinkFirstunlinkLastunlink总结参考阅读系列传送门：Java并发包源码学习系列

1、Kafka介绍Kafka是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、分区的、多副本的、多生产者、多订阅者，基于zookeeper协调的分布式日志系统（也可以当做MQ系统），常见可以用于web/nginx

一、目录1、MQ基础概念2、Kafka数据存储设计3、Kafka生产者设计4、Kafka消费者设计5、Kafka提交与移位6、Kafka消息保留策略二、MQ概念MQ是messagequeue,消息队列，

一、kafka常用基本概念producer：生产者，生产并发送消息的一方。consumer：消费者，接收消费消息的一方。topic：一类消息的集合。

Kafka概念类总结一、kafka定义二、优缺点优点缺点三kafka名词四consumer和topic五Kafka存储结构六Producer分区partition策略七Consumer消费方式partition

绪论Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台，由Scala和Java编写。

1、概念对比kafka集群包含多个broker，每个broker都是一个kafka实例。每个服务器会有多个broker，我们暂且认为每个服务器包含一个broker。

一、概念1.kafka主要由Producer、KafkaCluster、Consumer三部分构成2.KafkaCluster一般由多个服务器组成（至少需要2N+1，N>0），每个服务器有一个唯一的broker.id

【一】kafka基本概述具有发布和订阅消息流，以容错的方式记录消息流，以文件的方式来存储消息流，可以在消息发布的时候进行处理。

简介Kafka是一个分布式、支持分区的（partition）、多副本的（replication）的基于发布/订阅模式的消息队列，主要应用于大数据实时处理领域。

盗一张图：取自：https://sookocheff.com/post/kafka/kafka-in-a-nutshell/

1、什么是KafkaKafka可以看成一个流平台，这个平台上可以发布和订阅数据流，并把他们保存起来，进行处理。

第一章：Kafka的概述1.1、kafka是一个分布式的基于发布/订阅模型的消息队列，主要用于大数据实时处理领域。

Java面试题之：Kafka概念Kafka概念Kafka概念  Kafka是一种高吞吐量、分布式、基于发布/订阅的消息系统，最初由LinkedIn公司开发，使用Scala语言编写，目前是Apache的开源项目

它是Kafka中用于组织和存储消息的基本单元。一个Topic可以被看作是一个消息发布的地方，生产者将消息发布到一个特定的Topic，而消费者则订阅一个或多个Topic以接收消息。

前言今天开始学习数仓的内容，之前花费一年半的时间已经学完了Hadoop、Hive、Zookeeper、Spark、HBase、Flume、Sqoop、Kafka、Flink等基础组件。

我还添加了Kafka为消息层服务，这样微服务就可以异步处理它自己关心的东西了。下面是这个使用了两个微服务的简单的异步处理示例的上层架构图。

一.并发更新方案采用在Redis中判断并更新库存（库存值可增可减），由Redis保证库存的正确性，由Kafka与MongodDB数据库事务保证最终的一致性。

我有时会问同事，为啥你用RabbitMQ，不用Kafka，或者RocketMQ呢，他给我的回答“因为公司用的就是这个，大家都这么用”，如果你去面试，直接就被Pass，今天这篇文章，告诉你如何回答。

1、brewinstallkafka（kafka依赖zookeeper）：image.png2、启动zookeeper&Kafka：如上述提示：zookeeper-server-start/usr/local

1概述在历时2个月的不断优化过程中，将数据采集系统的处理能力(kafka一个topic)从2.5万提升到了10万，基本符合对下一次峰值的要求了。

前文我们介绍了JavaI/O的底层原理，想必大家都知道类似Netty、KafKa等大数据量高吞吐框架都会提到一个概念ZeroCopy（零拷贝），这是什么技术呢，今天我们来学习下。

RabbitMQ笔记主流MQ简单了解衡量标准服务性能数据存储集群架构ActiveMQ适用于中小型企业，但在高并发情况下效率较低，不适用与并发Kafka高吞吐、速度快，但不支持事务，不能保证消息的可靠性一般用于日志传输

MQ衡量指标：服务性能、数据存储、集群架构二、KafkaKafka是LinkedIn开源的分布式发布-订阅消息系统，目前归属于Apache顶级项

目录一、C#中访问MongoDB.二、C#访问redis.三、C#访问kafka.C#中访问MongoDB在C#中访问MongoDB，你通常会使用MongoDB官方提供的MongoDBC#/.NETDriver

服务日志vim/var/log/kafka/server.log2023-10-0715:22:30,394]FATAL[KafkaServer0],FatalerrorduringKafkaServerstartup.Preparetoshutdown

引言在机器学习领域，线性回归是一种常见且简单的模型。然而，在某些情况下，变量之间的关系并不是线性的，这时候我们就需要使用多项式回归来建模非线性关系。多项式回归通过引入高次项来扩展线性回归模型，从而更好地拟合数据。本文将详细介绍多项式回归的原理、应用场景和实现步骤，并通过一个实际案例演示如何使用多项式回归进行预测。一、原理多项式回归是一种形式上为多项式的函数与自变量之间的线性回归关系。其基本原理是通

1.kafka概况消息队列的好处：解耦，可恢复性，缓冲，峰值处理能力，异步通讯概念：Kafka是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列（MessageQueue），主要应用于大数据实时处理领域。

pwd=6666Kafka安装与配置1、上传并解压安装包tar-zxvfkafka_2.12-3.3.1.tgz-C/opt/moudle/2、修改解压后的文件名称mvkafka_2.12-3.3.1/

使用kafkatools工具连接带有用户名密码的kafka1、创建kafka连接，配置zookeeper2、在Security选择Type类型为SASLPlaintext3、在Advanced页面添加如下图红框框住的内容

认证策略SASL/PLAIN上篇文章中我们讲解了Kafka认证方式和基础概念，并比较了不同方式的使用场景。我们在《2024年了，如何更好的搭建Kafka集群？》中集群统一使用PLAINTEXT通信。

正式的网站项目，使用了kafka和zookeeper，原来是通过命令行启动的，存在的风险就是其他人上服务器可能随时或者不小心给你把命令行cmd给关闭掉，这样kafka和zookeeper就挂掉了，那么怎样将

当下主流的中间件有：RabbitMQ、Kafka、ActiveMQ、RocketMQ等消息中间件的优点：能够在客户端和服务器之间进行同步和异步的连接，并且在任何时刻都可以将消息进行传送和转发，是分布式系

随着我们的机器学习系列的探索画上句号，我们不禁感慨于这一领域的广阔和深邃。从最初的基础概念到复杂的算法，从理论的探讨到实际应用的示例，我们一起经历了一段非凡的旅程。

引言在当今数字化时代，机器学习技术正日益成为各行各业的核心。而在机器学习领域中，神经网络是一种备受瞩目的模型，因其出色的性能和广泛的应用而备受关注。本文将深入介绍神经网络，探讨其原理、结构以及应用。一、简介神经网络是一种受到人类神经系统启发而设计的计算模型。它由大量的人工神经元组成，这些神经元之间通过连接进行信息传递和处理。神经网络的主要目标是从数据中学习规律，并能够进行预测、分类、识别等任务。二

引言在机器学习的无监督学习领域，聚类算法是一种关键的技术，用于发现数据集中的内在结构和模式。与传统的基于距离的聚类方法（如K-Means）不同，密度聚类关注于数据分布的密度，旨在识别被低密度区域分隔的高密度区域。这种方法在处理具有复杂形状和大小的聚类时表现出色，尤其擅长于识别噪声和异常值。本文将详细介绍密度聚类的概念、主要算法及其应用。一、概述密度聚类基于一个核心思想：聚类可以通过连接密度相似的点

1什么是KafkaConnect正如前面的文章所说，Debezium提供的各种Connector都是KafkaConnect的插件，运行于KafkaConnect的服务上。

目录一.前言二.版本下载2.1.版本说明三.快速启动3.1.下载解压3.2.启动服务3.3.创建一个主题（Topic）3.4.发送消息3.5.消费消息3.6.使用KafkaConnect来导入/导出数据

引言在机器学习和数据挖掘领域，聚类算法是一种重要的无监督学习方法，它试图将数据集中的样本分组，使得同一组内的样本相似度高，不同组间的样本相似度低。层次聚类（HierarchicalClustering）是聚类算法中的一种，以其独特的层次分解方式，在各种应用场景中得到广泛应用，如生物信息学、图像分析、社交网络分析等。一、概述层次聚类算法主要分为两大类：凝聚的层次聚类（AgglomerativeHie

作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介ApacheKafka是Apache软件基金会推出的一个开源分布式流处理平台，它最初由LinkedIn开发并于2011年9月正式发布，目前已成为Apache项目之一，