Kafka basic intro

本文介绍Kafka如何简化数据集成过程。Kafka通过统一管理来自不同数据源的实时数据流,如用户行为、系统日志等,实现了高效的数据处理与传输。它采用分布式的日志系统,提供了一个强大的消息队列服务。

Refrence:https://zhuanlan.zhihu.com/p/20772147?refer=bittiger

Mingche Su · 21 天前

查看完整视频:http://www.bittiger.io/classes

数据集成超麻烦,你往往会发现你用在收集整理数据的时间是最多的,像这样: 


数据有两种:一种是数据库数据,比如用户、产品等关系型数据;另一种是实时的数据,比如数据(包括用户点击、浏览等),应用数据(包括CPU的使用等)和log。

如果不同的数据用不同的数据库来存储监控,不同应用要从不同的地方取得需要的数据,就会这样(炸了):

所以Kafka出现了,把数据集成这个环节做的简洁高效,像这样:Kafka把这个过程抽象了一下变成了这样(眼熟不眼熟,就是生产者消费者模型呀):

Kafka最核心的是log,什么是log呢,log就是记录什么时间发生了什么事。当log很多就要做成分布式,对log分区,每个partition是独立的、不交互的,这样避免了partition之间的协调,非常高效。像这样:工作流程就是数据源(生产者)将数据写入log,消费者从log中提取数据,log起到了一个消息队列的作用。所以Kafka就是一个基于分布式log实现的,具有发布/订阅功能的消息系统。

因为Kafka用log记下了所有时间发生的所有事,任何一个状态都可以被恢复出来。Kafka的理念就是实时处理就是log加计算(Job),像这样:

本文整理作者:Mengying Tian,查看完整视频:http://www.bittiger.io/classes

【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化与深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维与故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法与深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证与优化。
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