转载原文:http://top.jobbole.com/31084/ 通过研究,发现主流的三种kafka监控程序分别为: Kafka Web Conslole Kafka Manager KafkaOffsetMonitor 现在依次介绍以上三种工具: 一.Kafka Web Conslole 使用Kafka Web Console,可以监控: Brokers列表 Kafka 集群中 Topic列表,及对应的Partition.LogSiz e等信息 点击Topic,可以浏览对应的Consume

Gulp vs Grunt 前端工程的构建工具对比 1. Grunt -> Gulp 早些年提到构建工具,难免会让人联想到历史比较悠久的Make,Ant,以及后来为了更方便的构建结构类似的Java项目而出现的Maven.Node催生了一批自动化工具,像Bower,Yeoman,Grunt等.而如今前端提到构建工具会自然想起Grunt.Java世界里的Maven提供了强大的包依赖管理和构建生命周期管理. 在JavaScript的世界里,Grunt.js是基于Node.js的自动化任务运行器.201

Git管理工具对比(GitBash.EGit.SourceTree) GitBash是采用命令行的方式对版本进行管理,功能最为灵活强大,但是由于需要手动输入希望修改的文件名,所以相对繁琐. EGit是Eclipse的Git插件,最为纠结的一个软件,因为开发时直操作很方便,尤其是有svn开发情节的人更热衷于这样,不过EGit中有很多bug和不人性化的东西,让人吐血,所以 一句话EGit并不能解决所有Git问题,开发时必须部分依赖于其他Git管理工具.一会一一列举. SourceTree是最近应用的

Kafka内部提供了许多管理脚本,这些脚本都放在$KAFKA_HOME/bin目录下,而这些类的实现都是放在源码的kafka/core/src/main/scala/kafka/tools/路径下. 文章目录 1 Consumer Offset Checker 2 Dump Log Segment 3 导出Zookeeper中Group相关的偏移量 4 通过JMX获取metrics信息 5 Kafka数据迁移工具 6 日志重放工具 7 Simple Consume脚本 8 更新Zookeeper

第三方统计分析埋点工具对比,神策.Ptmind.GrowingIO.国双,还有谷歌分析,谁更好?https://www.colabug.com/2985393.html GA.Mixpanel 和神策分析三款数据分析产品有何不同?https://www.jianshu.com/p/d8ab02d99a85 https://www.growingio.com/GrowingIO 官网-硅谷新一代无埋点用户行为数据分析产品GrowingIO (官网) 来自硅谷的新一代数据分析产品,无需埋点即可采集全

Git管理工具对比(GitBash.EGit.SourceTree) GitBash是采用命令行的方式对版本进行管理,功能最为灵活强大,但是由于需要手动输入希望修改的文件名,所以相对繁琐. EGit是Eclipse的Git插件,最为纠结的一个软件,因为开发时直操作很方便,尤其是有svn开发情节的人更热衷于这样,不过EGit中有很多bug和不人性化的东西,让人吐血,所以 一句话EGit并不能解决所有Git问题,开发时必须部分依赖于其他Git管理工具.一会一一列举. SourceTree是最近应用的

Git管理工具对比(GitBash.EGit.SourceTree) GitBash是采用命令行的方式对版本进行管理,功能最为灵活强大,但是由于需要手动输入希望修改的文件名,所以相对繁琐. EGit是Eclipse的Git插件,最为纠结的一个软件,因为开发时直操作很方便,尤其是有svn开发情节的人更热衷于这样,不过EGit中有很多bug和不人性化的东西,让人吐血,所以 一句话EGit并不能解决所有Git问题,开发时必须部分依赖于其他Git管理工具.一会一一列举. SourceTree是最近应用的

Git管理工具对比(GitBash.EGit.SourceTree) GitBash是采用命令行的方式对版本进行管理,功能最为灵活强大,但是由于需要手动输入希望修改的文件名,所以相对繁琐. EGit是Eclipse的Git插件,最为纠结的一个软件,因为开发时直操作很方便,尤其是有svn开发情节的人更热衷于这样,不过EGit中有很多bug和不人性化的东西,让人吐血,所以 一句话EGit并不能解决所有Git问题,开发时必须部分依赖于其他Git管理工具.一会一一列举. SourceTree是最近应用的

五款app原型设计工具对比 Proto.io, Pixate, Origami, Framer & Form 本文由Panblack 翻译,原文作者 Tes Mat 我用五款“高保真”原型设计工具重新创建了IF by IFTTT user onboarding应用,目的是了解这些工具的不同之处,它们是Proto.io, Pixate, Framer, Facebook的 Origami 和 RelativeWave的Form. 看看跟原装的对比,这些再造的产物表现如何:视频地址:https://

不多说,直接上干货! 参考博客 基于Web的Kafka管理器工具之Kafka-manager的编译部署详细安装 (支持kafka0.8.0.9和0.10以后版本)(图文详解)(默认端口或任意自定义端口) 但是,要注意的是,因为在amabri集群里啊,10000端口默认是给了oozie的. 然而,我上述的博客,是当时手动临时给的10000端口给kafka-manager,所以,对此,我这里改变端口,具体如下. 一.给基于Ubuntu14.04的ambari集群里的kafka安装基于web的kafk

一.安装 双击kafkatool_64bit.exe安装kafka可视化工具,并且C:\Windows\System32\drivers\etc配置HOSTS,打开HOSTS并添加: HOSTS添加: HOSTS添加的域名,是kafka安装服务器的IP 用户名,必要时登录linux服务器检查一下 二.简单使用 1.在桌面找到Kafka Tool 2.0快捷图标,双击进入可视化工具 2.左上角File-Add New Connection...,添加链接 (1)File-Add New Conne

Kafka 可视化工具 使用Kafka的小伙伴,有没有为无法直观地查看 Kafka 的 Topic 里的内容而发过愁呢? 下面推荐给大家一款带有可视化页面Kafka工具:Kafka Tool (目前最新版本是 2.0.4) Kafka Tool 工具下载 下载地址 http://www.kafkatool.com/download.html 下载界面 不同版本的Kafka对应不同版本的工具,个人使用的是0.11,所以下载的是最新的2.0.4版本 如果是Windows,直接点击exe文件,一键安装

ETL工具对比 Informatica Kettle 起源 1993年创立于 (美国加利福尼亚州)并于1999年4月在纳斯达克上市 2006年加入了开源BI组织  自2017年9月起,已被(日立集团下的公司)收购 费用 免费 昂贵 易用性 GUI+Coding,有GUI,但是要专门的训练 GUI+Coding 技能要求 ETL设计, SQL, 数据建模 ETL设计, SQL, 数据建模 底层结构 分布式 主从结构非高可用 数据实时性 支持 不支持 技术支持 无 美国 自动断点续传 不支持 不支持

消息模型 消息队列的演进 消息队列模型 发布订阅模型 RabbitMQ的消息模型 交换器的类型 direct topic fanout headers Kafka的消息模型 RocketMQ的消息模型 参考 消息模型 消息队列的演进 消息队列模型 早起的消息队列是按照"队列"的数据结构来设计的. 生产者(Producer)产生消息,进行入队操作,消费者(Consumer)接收消息,就是出队操作,存在于服务端的消息容器就称为消息队列. 当然消费者也可能不止一个,存在的多个消费者是竞争的关

前言:基于Windows系统下的Kafka环境搭建:以及使用.NET 6环境进行开发简单的生产者与消费者的演示. 一.环境部署 Kafka是使用Java语言和Scala语言开发的,所以需要有对应的Java环境,以及Scala语言环境. Java环境配置,如果不清楚的,可以查看鄙人的另一篇博客: https://www.cnblogs.com/weskynet/p/14852471.html 1.Scala环境安装,需要先下载Scala语言包,下载地址: https://www.scala-lan

首次需要数据转换是测试环节,当时为了快速验证新研发云产品性能与结果准确性(算法类),所以需大量的原始数据,最快的办法就是使用老产品的真实数据.因为在前期数据转换时主用于内部验证,并没有花很多心思去处理这个事情,一般数据能导过去,不对的地方自己再手工处理一下就好了.后面对这个转换工具引起了极大的重视是正式有老客户升级时,因为正式投入使用就容不得半点错误(当时至少有几百家客户需要升级新产品),所以数据转移第一要求是百分百的准确率,其次是速度要快.现在回想起来,当时要有这么一篇对比文章,那我就不会浪费

      我之所以会写这篇对比文章,是因为公司新产品研发真实经历过这个痛苦过程(传统基于SQL Server开发的C/S产品转为MySQL云产品).首次需要数据转换是测试环节,当时为了快速验证新研发云产品性能与结果准确性(算法类),所以需大量的原始数据,最快的办法就是使用老产品的真实数据.因为在前期数据转换时主用于内部验证,并没有花很多心思去处理这个事情,一般数据能导过去,不对的地方自己再手工处理一下就好了.后面对这个转换工具引起了极大的重视是正式有老客户升级时,因为正式投入使用就容不得半点错

Java中几个json工具分析 1, 环境 JDK1.6+IDE(IntelliJ IDEA)+windowsXP+GBK编码 2,分析对象 jackson1.8.2 http://jackson.codehaus.org/ gson1.7.1 http://code.google.com/p/google-gson/ jsob_lib2.4 http://json-lib.sourceforge.NET/ 3,使用实例          用两个bean进行测试,两个bean都嵌套有数组和对象,

原文地址:http://demo.netfoucs.com/u012565107/article/details/36419297# 1. Appium测试 (功能测试,用户接受度测试,黑盒测试) - Rating: 8 Website: http://appium.io/ Appium测试相当于黑盒测试.只是测试UI逻辑正确性.所以Appium测试框架提供的方法有限.获取一个AppiumDriver对象.该对象只是有很多findElements()的方法,获取到UI元素.UI元素是WebEle

1. Appium测试 (功能测试,用户接受度测试,黑盒测试) - Rating: 8 Appium测试相当于黑盒测试.只是测试UI逻辑正确性.所以Appium测试框架提供的方法有限.获取一个AppiumDriver对象.该对象只是有很多findElements()的方法,获取到UI元素.UI元素是WebElement,这个类提供的方法基本是获取信息为主,比如获取name,class,tagName,location,text,isSlected,isTouched等信息.还有一个点击事件产生函

本文不对三者之间的性能进行对比,只是从三者的特性上区分他们,并指出三者的不用应用场景. 1.publish/subscribe 发布订阅模式如下图所示可以具有多个生产者和发布者,redis.kafka.rebittMQ都满足这样的要求. 但是三者有各自的特色. 1.1 redis redis的特征就是快,由于其数据是存储在内存中的,处理速度相对另外两者快了不少.通过使用redis可以实现一个简单具有实时通信功能的聊天室. 2.2 kafka kafka的设计初衷是一个日志系统,其队列中的数据能够