Ch08-Kafka 之选举
March 12, 2019
Kafka 选举主要体现在两个地方，一个是 Broker 的选举，另一个是 Partition 的选举。
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Ch07-Kafka 之数据可靠性
March 3, 2019
数据可靠性值指数据不会轻易丢失，数据一定会被可靠存储。
...Ch06-Kafka 之数据一致性
March 1, 2019
数据一致性主要是说不论是老的 Leader 还是新选举的 Leader，Consumer 都能读到一样的数据。那么 Kafka 是如何实现的呢？
...Ch02-Spark 应用执行模式
July 10, 2018
Spark 应用执行模式的不同主要体现在 Cluster Manager 使用的是哪个。如果是单独的进程，那么就是 Standalone 模式；如果是 Hadoop Yarn，那就是 Hadoop Yarn 模式。
...Ch05-Kafka 之 Partition
July 2, 2018
Kafka Partition 相关的机制是比较复杂的，它自身保留了一个 leader 来对外提供消息操作的能力，若干 follower 通过 leader 同步消息保证数据可靠性。
...Ch01-Spark 介绍
July 1, 2018
Apache Spark 是用于大规模数据处理的统一分析引擎，基于内存计算，提高了在大数据环境下数据处理的实时性，同时保证了高容错性和高可伸缩性，允许用户将 Spark 部署在大量硬件之上，形成集群。
...Ch04-Kafka 之 ZeroCopy
June 29, 2018
Kafka 中存在大量的网络数据持久化到磁盘（Producer 到 Broker）和磁盘文件通过网络发送（Broker 到 Consumer）的过程。这一过程的性能直接影响 Kafka 的整体吞吐量，于是 Kafka 便引入了 ZeroCopy 技术来提升性能。
...Ch03-Kafka 之消息存储
June 25, 2018
Kafka 生产者和消费者工作流程比较复杂，需要各个组件参与才能完成。
...Ch02-Kafka 生产消费流程
June 22, 2018
Kafka 生产者和消费者工作流程比较复杂，需要各个组件参与才能完成。
...Ch01-Kafka 介绍
June 20, 2018
Kafka 是一款开源的、轻量级的、分布式、可分区和具有复制备份的 (Replicated)、基于 ZooKeeper 协调管理的分布式流平台的功能强大的消息系统。与传统的消息系统相比，Kafka 能够很好地处理活跃的流数据，使得数据在各个子系统中高性能、低延迟地不停流转。
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