背景 保证kafka高吞吐量的另外一大利器就是消息压缩.就像上图中的压缩饼干. 压缩即空间换时间,通过空间的压缩带来速度的提升,即通过少量的cpu消耗来减少磁盘和网络传输的io. 消息压缩模型 消息格式V1 kafka不会直接操作单条消息,而是直接操作一个消息集合. 消息格式V2: 1, 抽取了消息的公共部分放到消息集合中:去掉每条消息的公共部分,减少了总体积. 2,消息的CRC校验由对每一条消息,移动到了对消息集合进行校验,减少了校验次数,节省了cpu; 3, 对单个消息进行压缩,放到消息的b

一.kafka 简介 今社会各种应用系统诸如商业.社交.搜索.浏览等像信息工厂一样不断的生产出各种信息,在大数据时代,我们面临如下几个挑战: 如何收集这些巨大的信息 如何分析它 如何及时做到如上两点 以上几个挑战形成了一个业务需求模型,即生产者生产(produce)各种信息,消费者消费(consume)(处理分析)这些信息,而在生产者与消费者之间,需要一个沟通两者的桥梁-消息系统.从一个微观层面来说,这种需求也可理解为不同的系统之间如何传递消息. kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统

最近在做 AWS cost saving 的事情,对于 Kafka 消息集群,计划通过压缩消息来减少消息存储所占空间,从而达到减少 cost 的目的.本文将结合源码从 Kafka 支持的消息压缩类型.何时需要压缩.如何开启压缩.何处进行解压缩以及压缩原理来总结 Kafka 整个消息压缩机制.文中所涉及源码部分均来自于 Kafka 当前最新的 3.3.0-SNAPSHOT 版本. Kafka支持的消息压缩类型 什么是 Kafka 的消息压缩 在谈消息压缩类型之前,我们先看下 Kafka 中关于消息

常用的几款消息队列的对比 前言 RabbitMQ 优点 缺点 RocketMQ 优点 缺点 Kafka 优点 缺点 如何选择合适的消息队列 参考 常用的几款消息队列的对比 前言 消息队列的作用: 1.应用耦合:多应用间通过消息队列对同一消息进行处理,避免调用接口失败导致整个过程失败: 2.异步处理:多应用对消息队列中同一消息进行处理,应用间并发处理消息,相比串行处理,减少处理时间: 3.限流削峰:广泛应用于秒杀或抢购活动中,避免流量过大导致应用系统挂掉的情况: 4.消息驱动的系统:系统分为消息队

ActiveMQ.RabbitMQ.RocketMQ.Kafka四种消息中间件分析介绍 我们从四种消息中间件的介绍到基本使用,以及高可用,消息重复性,消息丢失,消息顺序性能方面进行分析介绍! 一.消息中间件的使用场景 消息中间件的使用场景总结就是六个字:解耦.异步.削峰 1.解耦 如果我方系统A要与三方B系统进行数据对接,推送系统人员信息,通常我们会使用接口开发来进行.但是如果运维期间B系统进行了调整,或者推送过程中B系统网络进行了调整,又或者后续过程中我们需要推送信息到三方C系统中,这样的话就

在比较四中压缩方法之前,先来点干的,说一下在MapReduce的job中怎么使用压缩. MapReduce的压缩分为map端输出内容的压缩和reduce端输出的压缩,配置很简单,只要在作业的conf中配置即可 //配置压缩 conf.setBoolean("mapred.out.compress", true);//配置map输出的压缩 conf.setBoolean("mapred.output.compress", true); //配置reduce输出的压缩

1.Snappy-java项目地址 https://github.com/xerial/snappy-java 2.Snappy-java两种压缩方式 使用Snappy.compress进行压缩 String dataString = "The quick brown fox jumps over the lazy dog"; byte[] compressed = Snappy.compress(dataString.getBytes("UTF-8")); byt

kafka的前言知识: :Kafka是什么? 在流式计算中,Kafka一般用来缓存数据,Storm通过消费Kafka的数据进行计算.kafka是一个生产-消费模型. Producer:生产者,只负责数据生产,生产者的代码可以集成到任务系统中.               数据的分发策略由producer决定,默认是defaultPartition  Utils.abs(key.hashCode) % numPartitions    Broker:当前服务器上的Kafka进程,俗称拉皮条.只管数

1.顺序读写 kafka的消息是不断追加到文件中的,这个特性使kafka可以充分利用磁盘的顺序读写性能 顺序读写不需要硬盘磁头的寻道时间,只需很少的扇区旋转时间,所以速度远快于随机读写 生产者负责写入数据,Kafka会将消息持久化到磁盘,保证不会丢失数据,Kafka采用了俩个技术提高写入的速度. 1.顺序写入:在大学的计算机组成(划重点)里我们学过,硬盘是机械结构,需要指针寻址找到存储数据的位置,所以,如果是随机IO,磁盘会进行频繁的寻址,导致写入速度下降.Kafka使用了顺序IO提高了磁盘的写

微信的缩略图要求是不大于32k,这就需要对我的图片进行压缩.试了几种方法,一一道来. 代码如下 ByteArrayOutputStream baos =  new  ByteArrayOutputStream(); image.compress(Bitmap.CompressFormat.JPEG,  100 , baos); int  options =  100 ; while  ( baos.toByteArray().length /  1024 > 32 ) { baos.reset(

背景描述: RGB编码:对于一个直接用24bit表示每一个而像素的图像来说,每一个pixel使用8-bit无符号整数(0-255)来表示红or绿or蓝. 压缩目的: 将128x128大小的图片由原来的24bit表示-压缩成->16bit表示每一个像素的图像. 压缩方法: 对于每一个pixel, 使用 K-Means选择16bits来表示原来的24bits.当然,具体是通过计算每一个像素空间的16bits大小的聚类来表示原来的24bits. 实现步骤: 1.将原来的128x128大小的图片读入到一

代码=图片 图片=代码 JS代码对于喜欢F12的同志来说,连个遮羞布都没有... 虽然把代码变成图片也仅仅只是增加一层纱布而已...但这方法还是挺好玩的,而且代码也被压缩了一点. 第一次看到[图片=代码]的想法,是在一个演示视屏拼图的博客里看到的. 最近有点闲,想起了这个,就试了试. 对于中文等字符,需要先转为十六禁止后,再转为图片的RGB像素 document.write(escape("字") ); //%u5B57 document.write(unescape("%u

1.离线 先下载相应版本的kafka http://archive.cloudera.com/kafka/parcels/ 然后放置相应目录,如下图: 然后直接添加组件即可 2.在线 配置相应的kafka地址 http://archive.cloudera.com/kafka/parcels/latest/ CDH会自动选择相应的kafka版本,然后保存设置 然后选择下载.分配.激活.添加组件即可!

PCA最主要的用途是用来减少特征向量的数目,N个特征向量 减小到 K个特征向量.如果为了可视化,k可以使3 或者 2.这样可以加速算法的学习速度. PCA用来压缩图像同一有效. 具体方式以及原理在gitlab上,学习源来自 stanford的machine learning 公开课.

zlib:zlib.h http://www.zlib.net/manual.html 编译时加 -lz ZEXTERN int ZEXPORT compress OF((Bytef *dest, uLongf *destLen, const Bytef *source, uLong sourceLen)); Compresses the source buffer into the destination buffer. sourceLen is the byte length of the

一:kafka介绍kafka(官网地址:http://kafka.apache.org)是一种高吞吐量的分布式发布订阅的消息队列系统,具有高性能和高吞吐率. 1.1 术语介绍BrokerKafka集群包含一个或多个服务器,这种服务器被称为brokerTopic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

1.概述 最近有些同学在学习Kafka时,问到Kafka的日志压缩(Log Compaction)问题,对于Kafka的日志压缩有些疑惑,今天笔者就为大家来剖析一下Kafka的日志压缩的相关内容. 2.内容 2.1 日志压缩是什么? Kafka是一个基于Log的流处理系统,一个Topic可以有若干个Partition,Partition是复制的基本单元,在一个Broker节点上,一个Partition的数据文件可以存储在若干个独立磁盘目录中,每个Partition的日志文件存储的时候又会被分成一

一.前述 SparkStreamin是流式问题的解决的代表,一般结合kafka使用,所以本文着重讲解sparkStreaming+kafka两种模式. 二.具体 1.Receiver模式    原理图:  receiver模式理解: 在SparkStreaming程序运行起来后,Executor中会有receiver tasks接收kafka推送过来的数据.数据会被持久化,默认级别为MEMORY_AND_DISK_SER_2,这个级别也可以修改.receiver task对接收过来的数据进行存储

使用Python3解压如下五种压缩文件:gz.tar.tgz.zip.rar 简介 gz: 即gzip,通常只能压缩一个文件.与tar结合起来就可以实现先打包,再压缩. tar: linux系统下的打包工具,只打包,不压缩 tgz:即tar.gz.先用tar打包,然后再用gz压缩得到的文件 zip: 不同于gzip,虽然使用相似的算法,可以打包压缩多个文件,不过分别压缩文件,压缩率低于tar. rar:打包压缩文件,最初用于DOS,基于window操作系统.压缩率比zip高,但速度慢,随机访问的

由于 Android 平台各种硬件标准的不统一,为了开发的软件项目能够在大部分 Android 机上完美运行,我们需要以较差的硬件支持为基础做准备. Android 平台基本上都支持对不带 Alpha 通道的图片进行 ETC1 压缩.Android 4.3 由于对 OpenGL ES 3.0 的支持,添加了对透明图的 ETC2 压缩. 为了实现在大部分 Android 机上以低容量低存储以及处理图片,我们希望把一些比较大的透明图用RGB图替代,简言之就是把 PNG 图换成 JPG 图存储. 如何

推荐系统的在线部分往往使用spark-streaming实现,这是一个很重要的环节. 在线流程的实时数据一般是从kafka获取消息到spark streaming spark连接kafka两种方式在面试中会经常被问到,说明这是重点,下面为大家介绍一下这两种方法: 第一种方式:Receiver模式 又称kafka高级api模式 效果:SparkStreaming中的Receivers,恰好kafka有发布.订阅,然而:这种方式企业不常用,说明有bug,不符合企业需求.因为:接收到的数据存储在Exe