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    kafka知识点--offset管理和Consumer Rebalance

    2、Coordinator介绍 Coordinator一般指的是运行在broker上的group Coordinator,用于管理Consumer Group中各个成员,每个KafkaServer都有一个...比如这种机制下我可以实现类似于Hadoop那样的机架感知(rack-aware)分配方案,即为consumer挑选同一个机架下的分区数据,减少网络传输的开销。...这种状态响应各种请求都是一个response:UNKNOWN_MEMBER_ID Empty:组内无成员,但是位移信息还没有过期。...可以开始消费了 rebalance场景剖析 1 新成员加入组(member join) ? 2 组成员崩溃(member failure) 组成员崩溃和组成员主动离开是两个不同的场景。...3 组成员主动离组(member leave group) ? 4 提交位移(member commit offset) ?

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    Spring Aware接口详解

    若 Spring 检测到 bean 实现了 Aware 接口,则会为其注入相应的依赖。所以通过让bean 实现 Aware 接口,则能在 bean 中获得相应的 Spring 容器资源。...Spring 中提供的 Aware 接口有: BeanNameAware:注入当前 bean 对应 beanName BeanClassLoaderAware:注入加载当前 bean 的 ClassLoader...BeanFactoryAware:注入 当前BeanFactory容器 的引用 BeanNameAware和BeanFactoryAware都属于org.springframework.beans.factory.Aware...Aware接口是回调,监听器和观察者设计模式的混合,它表示bean有资格通过回调方式被Spring容器通知。 1 BeanNameAware 使对象能够知道容器中定义的bean名称。...大多数情况下,应避免使用任何Aware接口,因为实现这些接口会将代码耦合到Spring框架。

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    tensorflow中协调器 tf.train.Coordinator

    TensorFlow提供了两个类来实现对Session中多线程的管理:tf.Coordinator和 tf.QueueRunner,这两个类往往一起使用。...Coordinator类用来管理在Session中的多个线程,可以用来同时停止多个工作线程并且向那个在等待所有工作线程终止的程序报告异常,该线程捕获到这个异常之后就会终止所有线程。...使用 tf.train.Coordinator()来创建一个线程管理器(协调器)对象。...本地文件里抽取tensor,准备放入Filename Queue(文件名队列)中;调用 tf.train.batch,从文件名队列中提取tensor,使用单个或多个线程,准备放入文件队列;调用 tf.train.Coordinator...以上对列(Queue)和 协调器(Coordinator)操作示例:# -*- coding:utf-8 -*-import tensorflow as tfimport numpy as np# 样本个数

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    Spring中的Aware解析

    简介 Spring框架中提供了许多实现了Aware接口的类,这些类主要是为了辅助Spring访问容器中的数据,比如BeanNameAware,这个类能够在Spring容器加载的过程中将Bean的名字(id...常用的Aware BeanNameAware:能够获取bean的名称,即是id BeanFactoryAware:获取BeanFactory实例 ApplicationContextAware:获取ApplicationContext...stringRedisTemplate",StringRedisTemplate.class); 总结 spring底层的一些东西并不能通过自动注入直接从ioc容器中获取,但是spring提供了其他的一些方法获取相应的对象,比如一些Aware...,要向成功获取指定的对象,必备的条件如下: 实现xxxAware接口 自定义的类注入到容器中 源码解析 Aware的装配使用的BeanPostProcessor原理,在初始化之前调用set方法设置对应的值...主要的逻辑就是判断相应bean的类型,调用相应的set方法 private void invokeAwareInterfaces(Object bean) { if (bean instanceof Aware

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    如何为Impala Daemon服务配置Executor和Coordinator角色

    在大规模集群中,Impala作业比较多的情况下,一个Impala Daemon既作为coordinator又作为executor是比较常见的,这就不可避免的会带来一些问题: 1.coordinator与...对于较大或者复杂的查询的时候,coordinator会带来大量的网络和CPU开销。...2.将大量主机都作为coordinator会造成不必要的网络开销,甚至是timeout错误,因为每个coordinator都需要与statestore进程通信以进行元数据更新。...所以从CDH5.12开始,Impala支持分离coordinator与executor,可以明确指定哪些主机只作为coordinator,而不作为executor。...2.进入角色组界面,新建Coordinator角色组,将一部分Impala Daemon节点划分为Coordinator Group角色组 ? ?

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    Spring之Aware接口介绍

    在Bean对象的生命周期的方法中有好几个接口是Aware接口的子接口,所以弄清楚Aware接口对于理解Spring框架还是很有帮助的。...Aware接口   Aware接口从字面上翻译过来是感知捕获的含义。单纯的bean(未实现Aware系列接口)是没有知觉的;实现了Aware系列接口的bean可以访问Spring容器。...这些Aware系列接口增强了Spring bean的功能,但是也会造成对Spring框架的绑定,增大了与Spring框架的耦合度。...(Aware是“意识到的,察觉到的”的意思,实现了Aware系列接口表明:可以意识到、可以察觉到) 接口的源码如下: public interface Aware { }   可以发现该接口中并没有定义任何方法...1.Aware系列接口的共性 都以“Aware”结尾 都是Aware接口的子接口,即都继承了Aware接口 接口内均定义了一个set方法 2.Aware子接口中的set方法 2.1ApplicationContextAware

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