初识Kafka----个人理解,希望对喜欢kafka的朋友有帮助

本文介绍了Kafka的基本概念,包括其作为发布订阅系统的用途、核心组件及术语,并详细讲解了Kafka的安装过程,从搭建Zookeeper集群开始,直至完成Kafka服务的配置与启动。
1、什么是kafka?
kafka是一个发布订阅系统,主要用作缓存
2、核心概念
首先kafka是一个集群,有很多个节点组成。
Broker['brəʊkə]:节点名称每一个节点称作broker
message  ['mesɪdʒ】:就是指发布到kafka的每一条记录。
Message queue:消息队列
Topic ['tɒpɪk]:就是主题,意思是一类消息。我们发送消息时必须指明主题,它可以是订单topic/日志topic。
partition:分区。一个topic可以有多个partition[一个message只能属于一个topic中的某一个partition。目的是为了让同一个topic的数据分散到不同的broker上,实现负载均衡] 例如:订单topic可以按照ip分为不同的partition,一个partition中的数据在一个broker中存储
repilca  ['rɛplɪkə]:相当于把topic的内部消息存放多分在不同的broke上,相当于备份,保证数据的安全
producer:生产者,负责发布消息到kafka的broker
consumer[kən'sjuːmə]:消费者 指订阅消息。

offset(偏移量):偏移量实际上就是数据的索引,类似于数组中的下标;而在kafka中偏移量则指行号。


3.安装kafka
第一:在使用kafka时先有zookeeper的存在;
安装zookeeper-3.4.5.tar.gz上传到linux上
tar -zxvf zookeeper-3.4.5.tar.gz -C /hadoop
mv zookeeper-3.4.5.tar.gz zookeeper
cd /hadoop/zookeeper/conf
mv zoo-s...cfg zoo.cfg
1步:dataDir=/hadoop/zookeeper/data
2步:添加
ckTime=2000
initLimit=10
syncLimit=5
clientPort=2181
在zookeeper下mkdir data--->vi myid--->1 2 3
./zkS...sh start
第二:上传kafka_2.11-0.8.2.2.tgz
tar -zxvf kafka_2.11-0.8.2.2.tgz -C /hadoop
cd  kafka_2.11-0.8.2.2
配置环境变量
  1. vi /etc/profile  
  2.  export KAFKA_HOME=/hadoop/kafka_2.11-0.8.2.2  
  3. export PATH=$PATH:$KAFKA_HOME/bin 
 配置文件server.properties 主要参数
  1. broker.id=115  
  2. host.name=192.168.8.115  
  3. advertised.host.name=192.168.8.115
  4. num.partitions=2  
  5. log.dirs=/hadoop/zookeeper/kafka-logs  [自己创建的存放kafka日志的文件路径]
  6. zookeeper.connect=192.168.8.115:2181

启动服务 之前确保zookeeper 服务是启动的
                 ./bin/kafka-server-start.sh config/server.properties &

这时jps呈现的结果如下:







内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
Kafka是一种高性能、分布式的流处理平台,广泛应用于实时数据处理和消息传递场景。它提供了高吞吐量、低延迟的数据传输,并具备良好的可扩展性和容错性,还提供了一种高效、可靠的方式来发布和订阅消息,其消息存储机制是核心特性之一[^1][^2]。 为了便于理解Kafka的作用,可通过一个例子说明:在生产者和消费者的关系中,生产者生产鸡蛋,消费者消费鸡蛋。若消费者系统宕机,生产者继续生产,新生产的鸡蛋会丢失;若生产者生产速度远超消费者消费速度,会造成消息堵塞,最终导致系统超时,“鸡蛋”也会丢失。此时,在它们中间放置一个“篮子”,生产的鸡蛋都放入篮子,消费者从篮子里拿鸡蛋,这样鸡蛋就不会丢失,这个“篮子”就是Kafka。这里的“鸡蛋”代表“数据流”,系统间通过“数据流”传输,也称为报文或“消息”。当消息队列满了,即“篮子”满了,可通过增加“篮子”数量实现Kafka的扩容[^3]。 以下是一个简单的Kafka生产者示例代码(使用Python和`kafka-python`库): ```python from kafka import KafkaProducer # 创建一个Kafka生产者实例 producer = KafkaProducer(bootstrap_servers='localhost:9092') # 发送消息到指定的主题 topic = 'test_topic' message = b'Hello, Kafka!' producer.send(topic, message) # 确保所有消息都被发送 producer.flush() # 关闭生产者连接 producer.close() ``` 以下是一个简单的Kafka消费者示例代码: ```python from kafka import KafkaConsumer # 创建一个Kafka消费者实例 consumer = KafkaConsumer( 'test_topic', bootstrap_servers='localhost:9092', auto_offset_reset='earliest' ) # 消费消息 for message in consumer: print(f"Received message: {message.value.decode('utf-8')}") ```
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