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    kafka系列第5篇:一文讀懂消費(fèi)者背后的那點(diǎn)"貓膩"

    前言 經(jīng)過(guò)前幾篇文章的介紹,大致了解了生產(chǎn)者背后的運(yùn)行原理。消息有生產(chǎn)就得有人去消費(fèi),今天我們就來(lái)介紹下消費(fèi)端消費(fèi)消息背后發(fā)生的那點(diǎn)事兒。 ?文章概覽 1. 消費(fèi)者與消費(fèi)組的...

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    Kafka系列第4篇:消息發(fā)送背后網(wǎng)絡(luò)操作的那點(diǎn)事兒

    ?前言 上篇文章講述了消息從生產(chǎn)到寫(xiě)入到 Broker 的 partition 上背后發(fā)生的故事,并提出了消息發(fā)送的網(wǎng)絡(luò)模型的問(wèn)題。本篇文章我們來(lái)嘗試揭開(kāi)其背后的神秘面紗,耐...

  • 是不是可以考慮優(yōu)化shuffle類(lèi)算子,比如某些中間結(jié)果比較小的緩存下來(lái)做廣播處理等等

    Spark內(nèi)核分析之BlockManager工作原理介紹

    最近一直在忙,沒(méi)顧得上寫(xiě)文章,新年的第一篇文章,希望大家可以喜歡;好了,今天接著之前的內(nèi)容,來(lái)聊聊BlockManager的工作原理,上圖來(lái)分析; 在DAGShceduler...

  • 我沒(méi)有遇到過(guò)你所說(shuō)的情況,有沒(méi)有可能是你的任務(wù)產(chǎn)生了大量的中間數(shù)據(jù)導(dǎo)致tmp目錄變得非常大

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