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這個(gè)其實(shí)應(yīng)該只是一種架構(gòu)設(shè)計(jì)，我也說(shuō)不上具體為什么宰翅，從我的理解來(lái)看弃甥，協(xié)調(diào)者的工作只是做協(xié)調(diào)工作，他不參與具體的分配設(shè)計(jì)汁讼，協(xié)調(diào)者就好像一個(gè)傳話(huà)筒淆攻，僅此而已，他的設(shè)計(jì)非常輕量和簡(jiǎn)單嘿架，這是從分工來(lái)說(shuō)瓶珊。另外從負(fù)載來(lái)說(shuō)，把復(fù)雜的工作分?jǐn)偟较M(fèi)者上耸彪，能一定程度上減輕服務(wù)端的負(fù)載伞芹，在做服務(wù)器設(shè)計(jì)的時(shí)候~我們一般都是遵循這個(gè)來(lái)設(shè)計(jì)的。~~~~~~~以上只是個(gè)人見(jiàn)解~僅供參考~

Kafka 重平衡 全流程解析

前言 本文來(lái)自 極客時(shí)間 Kafka核心技術(shù)與實(shí)戰(zhàn)這段時(shí)間有看 極客時(shí)間的這個(gè)課程,這里僅以分享的角度來(lái)做個(gè)筆記。那么本文將涉及到以下幾個(gè)知識(shí)點(diǎn)： 重平衡是什么唱较？為什么要了解...

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@菜鳥(niǎo)大俠 你這只是一部分扎唾，總之意思就是水位之上的數(shù)據(jù)，其實(shí)相當(dāng)于還沒(méi)有完全寫(xiě)入南缓，只有被水位覆蓋胸遇，才算是完成真正的提交，有點(diǎn)兩階段的意思

Kafka 水位詳解

什么是水位 kafka中用水位來(lái)描述汉形，一個(gè)分區(qū)中的可見(jiàn)數(shù)據(jù)的offset纸镊。大概你需要知道這幾點(diǎn)： hw（水位）你可以理解成是一個(gè)全局（所有副本最小offset）的offset...

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數(shù)據(jù)中臺(tái)是什么？ 是一種戰(zhàn)略選擇和組織形式概疆， 是依據(jù)企業(yè)特有的業(yè)務(wù)模式和組織架構(gòu)薄腻，通過(guò)有形的產(chǎn)品和可實(shí)施方法構(gòu)建的一套持續(xù)不斷把數(shù)據(jù)變成資產(chǎn)并服務(wù)于業(yè)務(wù)的機(jī)制。 數(shù)據(jù)中臺(tái)的四...

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@胡陽(yáng)_606a 這個(gè)涉及到迭代器模式届案，就是map里面的內(nèi)容其實(shí)是沒(méi)有直接執(zhí)行的庵楷，你這里關(guān)掉了，后面map里面真正執(zhí)行的時(shí)候讀取的是一個(gè)關(guān)閉的鏈接

Spark系列——關(guān)于 mapPartitions的誤區(qū)

前言 今天 Review 了一下同事的代碼楣颠，發(fā)現(xiàn)其代碼中有非常多的 mapPartitions,問(wèn)其原因尽纽，他說(shuō)性能比 map 更好。我說(shuō)為什么性能好呢童漩？于是就有了這篇文章 網(wǎng)...

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??是的~

Kafka 水位詳解

什么是水位 kafka中用水位來(lái)描述弄贿，一個(gè)分區(qū)中的可見(jiàn)數(shù)據(jù)的offset。大概你需要知道這幾點(diǎn)： hw（水位）你可以理解成是一個(gè)全局（所有副本最小offset）的offset...

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產(chǎn)生shuffle的原因 其根本原因在于數(shù)據(jù)需要進(jìn)行遷移才能產(chǎn)出正確的數(shù)據(jù) join什么時(shí)候不需要數(shù)據(jù)遷移就能得出結(jié)果差凹？ 當(dāng) 分區(qū)數(shù) 和 分區(qū)器 是一樣的時(shí)候也就是在本地就...

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Kafka能做到全局有序嗎？ Kafka只能保證分區(qū)有序侧馅，如果只有一個(gè)分區(qū)危尿，那也是變向的全局有序 Kafka如何保證分區(qū)有序 通過(guò)配置 max.in.flight.reque...

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什么是水位 kafka中用水位來(lái)描述，一個(gè)分區(qū)中的可見(jiàn)數(shù)據(jù)的offset馁痴。大概你需要知道這幾點(diǎn)： hw（水位）你可以理解成是一個(gè)全局（所有副本最小offset）的offset...

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偉大而艱巨 的任務(wù)~~~~~~~

大綱

WorldEffect 第一期大綱: 給 RM 的世界以活著的感覺(jué) GameSelfData: 事件獨(dú)立數(shù)據(jù)Game_SelfData 類(lèi)重寫(xiě)value(key)重寫(xiě)setV...

Heartcase_b8c0

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我的博客即將同步至 OSCHINA 社區(qū)谊娇，這是我的 OSCHINA ID：solve，邀請(qǐng)大家一同入駐：https://www.oschina.net/sharing-pla...

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嚴(yán)格說(shuō)起來(lái)是你這樣...不過(guò)就目前看到的大部分內(nèi)容來(lái)看罗晕，說(shuō)到部署模式一般都是說(shuō)可以部署在那些地方济欢，面試按照樓主說(shuō)的估計(jì)加分比較多

Spark面試題整理

整理來(lái)源：《Spark面試2000題》 目錄Spark section-0 基礎(chǔ) (3)Spark section-1 Spark運(yùn)行細(xì)節(jié) (13)Spark section...

hakase_nano

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前言 可以當(dāng)做一個(gè)初步認(rèn)識(shí) Flink 的文章，僅此而已Ｏ鄱＠窕肌！Ｂ庸椤缅叠！ 我們以一個(gè)生產(chǎn)口罩的工廠(chǎng)為例來(lái)嘗試?yán)斫庖幌翭link的整個(gè)計(jì)算流程 工廠(chǎng)的老板 VS JobManager...

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@printf_2975 并沒(méi)有具體的說(shuō)法肤粱，可能貴和業(yè)務(wù)有關(guān)，但是具體值厨相，你只能自己慢慢嘗試。蛮穿。庶骄。

推薦系統(tǒng) —— LFM隱語(yǔ)義模型

前言 本文是推薦系統(tǒng)系列的第三篇了践磅，主要來(lái)講一下 LFM 算法瓢姻，與之前一樣，注重原理方面音诈，不會(huì)在算術(shù)上多做糾結(jié)幻碱，以方便快速理解該算法 什么是 LFM？ 一種基于矩陣分解的用來(lái)...

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mysql環(huán)境配置 步驟 1: 開(kāi)啟 binlog 步驟 2: 賦權(quán)限 注：由于5.7版本MySQL有密碼設(shè)置的規(guī)范褥傍±模可以使用root用戶(hù)登陸后 降低MySQL密碼安全級(jí)別恍风，...