pulsar

🎙️阅读本文需要 5 分钟 为了方便 Kafka 用户使用 Pulsar，Pulsar 对 Kafka Client 做了一些封装，让 Kafka 用户更方便的使用 Pulsar。 本篇内容主要介绍 Kafka Client 如何将消息发送到 Pulsar, 并从 Pulsar 消费消息，以及如何使用 Pulsar Schema。 ⌨️ 引入依赖 < dependency > < groupId > org.apache.pulsar </ groupId > < artifactId > pulsar-client-kafka </ artifactId > < version > {project.version} </ version > </ dependency > 依赖引入了 Kafka 的 0.10.2.1 版本的客户端，还有 Pulsar 对 Kafka Client 封装后的客户端。 ⌨️ 使用 Kafka Schema >>> 添加生产者代码 String topic = "persistent://public/default/test" ; Properties props = new Properties(); props.put( "bootstrap.servers" , "pulsar://localhost:6650" ); props.put(

pulsar 2.6.0 bouncy-castle-bc-shaded 包跟 bcpkix-jdk 版本冲突 .BouncyCastleProvider <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-hystrix</artifactId> <exclusions> <exclusion> <groupId>org.bouncycastle</groupId> <artifactId>bcpkix-jdk15on</artifactId> </exclusion> </exclusions> </dependency> <dependency> <groupId>com.dominos.common</groupId> <artifactId>dominos-mq</artifactId> <version>0.0.1-SNAPSHOT</version> <exclusions> <exclusion> <groupId>org.apache.pulsar</groupId> <artifactId>bouncy-castle-bc-shaded</artifactId> </exclusion> </exclusions> <

Pulsar 定位为云级别可伸缩的消息系统解决方案，其核心设计在于逻辑集群能够尽可能的把负载（traffic）均匀分布在各个可用的 Broker 上。 在大多数情况下，Pulsar 是开箱即用的，不必过多关注配置。 然而，即使这样，Pulsar 有多种参数设置和管理工具可以控制负载分配，下面我们一起来了解 Pulsar 中负载是怎么分配管理的。 动态分配 Topic 到 Broker 上 基于 Broker 集群负载状况，Topic 将动态分配到 Broker 上。 当客户端创建新的还没有分配到任何 Broker 的 Topic 时，会触发一个动作：在给定负载条件的情况下，它将选择最适合的 Broker 来作为新 Topic 的所有者。 当然，对于 Partition Topic，不同的 Partition 可能被分配到不同的 Broker 上。注意，这里谈论的 Topic 是无分区的 Topic 或者 Partition Topic 中的一个 Partition。 分配是“动态的”，因为变更非常快速。例如：如果拥有该 Topic 的 Broker 宕机了，或者拥有该 Topic 的 Broker 负载过大，则该 Topic 将立即重新分配给另一个 Broker 。 在这种情况下，该 Topic 也将重新分配给负载较低的 Broker 。 Broker

在正式分享 2.6.1 版本更新细节之前，冉小龙首先为我们分享了两个相关 PIP 的内容。 一个是 PIP-47 中关于「基于时间来进行版本更新」的计划。该 PIP 提出后，从 2.5.0 版本到目前即将发布的 2.6.1 版本中，时间更短、发布频率更高成为最突出的特点。同时反馈周期快，基本是每三个月更新一个大版本。这样用户也可以大概了解版本的一个更新周期，增进了项目透明度。 另一个是 PIP-69 中计划在 Go Client 中集成 schema 相关的功能和特性，更多详情介绍可以参考下方： https://github.com/apache/pulsar/wiki/PIP-69%3A-Schema-design-for-Go-client 。 版本更新情况 此次 2.6.1 版本更新接收了来自社区的 112 次 commits，覆盖 broker、Pulsar Functions、Go Function、Pulsar SQL、Schema、Java/CPP Client 等层面。同时截止目前 Apache Pulsar 项目已有 6400+ star、1500+ fork，以及即将超过 300 人的 contributor 数量。 接下来就简单介绍一些 2.6.1 版本中的更新功能吧。 修复 Key_Shared 中 stick hash range 冲突的问题 Key

「极客头条」—— 技术人员的新闻圈！ CSDN 的读者朋友们早上好哇，「极客头条」来啦，快来看今天都有哪些值得我们技术人关注的重要新闻吧。 国内要闻 腾讯微博正式关闭，用户已无法登录但仍可备份数据 9月28日晚间23 时 59 分，腾讯微博正式停止运营。目前用户已无法登录腾讯微博，但仍可备份数据。9月4日，腾讯微博发布公告称，由于业务调整，将停止服务和运营。同时，腾讯微博提醒广大用户，如果有需要，可以在停止服务前，进行个人微博内容备份申请。申请提交成功后，腾讯微博会在14个工作日内将相关备份内容发送至用户用于登录腾讯微博的QQ号所对应的QQ邮箱。 蚂蚁回应渠道之争：双方在客群、服务方式等方面均有差别 昨日，蚂蚁集团财富事业群总经理王珺表示，支付宝和银行之间一直都是互补、合作的关系，除了在基金代销业务以外，之前有很多的合作方式，比如说快捷支付等，同时，银行作为专业的金融机构，也向支付宝提供了很多产品和服务，让用户能够通过银行的生活号或者小程序使用银行在支付宝平台上提供的服务。“双方服务客群并不相同，就基金业务而言，我们现有的存量基金用户客单都在1万元以下，这些用户与银行服务的用户并不同，提供的是错位服务。” 蚂蚁集团财富事业群总经理王珺称。 搜狗达成最终私有化协议 9月29日讯，搜狗（NYSE:SOGO）周二宣布，该公司已同腾讯旗下的直接或间接全资附属公司THL A21（“THL”）

背景知识 Connector：Apache Pulsar 的连接器，包括 Source 和 Sink 两个组件。 Functions：Apache Pulsar 的轻量级计算组件。 Instance 架构 使用 pulsar-admin source、pulsar-admin sink 或 pulsar-admin function 命令操作 Source、Sink 或 Function 时，在 Worker 上会启动一个 Instance，Instance 架构如下图所示。 Worker Service：在此处运行 Instance。 Source：将外部系统的数据输入至 Pulsar。在命令行中，可以使用 pulsar-admin 操作 Source。 Sink：将 Pulsar 的数据输出至外部系统。 在命令行中，可以使用 pulsar-admin 操作 Sink。 Function：执行轻量级计算。在命令行中，可以使用 pulsar-admin 操作。 Function。 IdentityFunction、PulsarSource 和 PulsarSink：Instance 的组件。 Consumer：Pulsar 的消费者。 Producer：Pulsar 的生产者。 queue: 进行数据传递的数据结构。 红色箭头：从外部系统流入至 Pulsar 的数据和从

　　当我们学习python的时候，会遇到很多开源框架，这些框架可以实现很多事情，在不同岗位上都具有重要作用。面对python开源框架，你最中意哪一个呢? 　　1、Django: Python Web应用开发框架，Django是最具代表性之一，许多成功的网站和APP都基于Django。是一个全能型框架，最出名的就是其自动化管理的后台，只需要使用起ORM，做简单的对象定义，它就能自动生成数据库结构、以及全功能的管理后台。 　　2、Cubes：轻量级Python OLAP框架，是一个轻量级的python框架，包含OLAP、多维数据分析和浏览聚合数据等工具。 　　3、Kartograph.py：创造矢量地图的轻量级Python框架，是一个python库，用来为ESRI生成SVG地图，目前处于BETA阶段，可以在virtualenv环境下来测试。 　　4、Pulsar：Python的事件驱动并发框架，一个来自eBay的高扩展性、高可用性、基于事件驱动的开源实时分析平台和流处理框架,它能够实时收集和处理用户行为和业务事件。 　　5、Tornado：异步非阻塞IO的Python Web框架，Tornado 是一个很好的框架，支持异步处理的功能。 　　6、Bottle: 微型Python Web框架，Bottle 和 Flask 都属于轻量级的 Web 框架。 来源： oschina 链接：

Pulsar Kafka Topic Topic Partition Partition Ledger(Segment)/Fragment/Entry Fragment/Segment Bookie Broker Broker Client SDK Ensemble Size metadata.broker.list Write Quorum Size (Qw) Replica Number Ack Quorum Size (Qa) request.required.acks Qa 是每次写请求发送完毕后需要回复确认的 Bookie 的个数，类似于 Kafka 的 request.required.acks pulsar > topic > partition > Segment(Ledger) > Entry Pulsar vs kafka Pulsar: Topic > partition > Segment(n个segment均匀分布在各节点，单节点只存储了部分segment) > entry > msg Kafka: Topic > partition > Segment(一个分区的所有segment文件全量存储在节点一个目录) 区别： Kafka的一个分区的所有log文件(segment)索引文件都是全量存储在某节点的同一目录这样会有局限性 https://www

Apache 顶级项目 Pulsar 背后的开源流数据公司 StreamNative 宣布完成数百万美元 Pre-A 轮融资，本轮融资由源码资本领投。StreamNative 在创立初期即获得红杉中国种子基金天使轮投资，在本次 Pre-A 轮红杉中国种子基金继续跟投。 StreamNative （北京原流数据科技发展有限公司，简称为 StreamNative），成立于 2019 年初，是一家开源基础软件公司， 由 Apache 软件基金会顶级项目 Apache PulsarTM 、Apache BookKeeperTM 核心开发者组建而成，围绕 Apache Pulsar 及 Apache BookKeeper 打造下一代流数据平台， 目前是全球唯一一家由 Pulsar 和 BookKeeper 项目原生核心开发者组建的创业公司。 消息系统作为大数据平台基础设施组件，对于构建大数据应用程序尤其关键。Pulsar 采用计算与存储分离的分层架构设计，支持多租户、持久化存储、多机房跨区域数据复制，具有强一致性、高吞吐以及低延时的高可扩展流数据存储特性，优雅地解决了目前流行消息系统如 Kafka 等在诸多场景遇到的技术瓶颈，并且可以大大降低 IT 设施投入、简化运维操作，提升稳定性，助力业务快速发展。开发者无需修改任何代码，就可以使用 StreamNative

前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。 众所周知，Python开发框架大大减少了开发者不必要的重复劳动，提高了项目开发效率的同时，还使得创建的程序更加稳定。目前比较主流的Python框架都有哪些呢？一般大家用的比较多的是Django、Flask、Scrapy、Diesel、Cubes、Pulsar和Tornado。那么这些Python框架的区别是什么呢？下面我们一起来看看这些Python框架的不同适用环境。 不管你是零基础还是有基础都可以获取到自己相对应的学习礼包！包括Python软件工具和2020最新入门到实战教程。加群695185429即可免费获取，资料在群文件里放着哟~ 谈到Python框架，我们第一个想到的应该就是Django。Django作为一个Python Web应用开发框架，可以说是一个被广泛使用的全能型框架。Django的目的是为了让开发者能够快速地开发一个网站，因此它提供了很多模块。另外，Django最出名的是其全自动化的管理后台：只需要使用起ORM，做简单的对象定义，它就能自动生成数据库结构、以及全功能的管理后台。它与其他框架最大的区别就是，鲜明独特的特性，支持orm，将数据库的操作封装成为Python，对于需要适用多种数据库的应用来说是个比较好的特性。 2、Flask