宝贝们，还记得前几天博主去的火山引擎大数据场嘛，其中比较令大家感兴趣的就是最后一讲，字节一站式埋点平台的 flink 标准化清洗及拆流任务。
我们都知道 Kafka 的 topic 资源比较“贵”，所以一般会给项目 topic 权限限制，按需申请。Milvus 会在建新表时自动申请 kafka topic 资源，这时候自动申请不到怎么办？手动配置 topic 要符合什么规范才能被 Milvus 使用？
此部分请参考腾讯云官方文档：腾讯云 IoT AT ESP8266 定制固件及说明。
分布式实时消息队列Kafka（四） 知识点01：课程回顾 Kafka中生产者的数据分区规则是什么？ 先判断是否指定了分区 指定分区：写入对应分区 没有指定：判断是否指定了Key 指定了Key：按照Key的Hash分区 没有指定Key：按照黏性分区 特点：优先将所有数据构建一个Batch，提交到一个分区中，尽量保证数据分配均衡 自定义分区规则 step1：开发一个类实现Partitioner step2：实现一个partition方法 ste
Producer 将消息发送到 Exchange ，由 Exchange 将消息路由到一个或多个 Queue 中（或者丢弃）。Exchange 根据 Routing Key 和 Binding Key 将消息路由到 Queue。不同类型的 Exchange 的路由规则不同。消息队列 AMQP 版目前支持三种类型的 Exchange：
针对Redis性能指标，分别提供Redis日志指标导出器的配置、Prometheus监控规则（YAML格式）、告警规则，以及一个适合的Grafana仪表板配置。
主启动类RabbitMq01Application：实现ApplicationRunner接口
目前基于ELK架构的日志系统，通过filebeat收集上来的日志都会发送到同一个kafka topic中，然后再由Logstash消费处理写入Elasticsearch中，这种方式导致该topic包含所有业务日志，那么各个业务去做实时统计分析就会造成重复消费，使得流量成本的浪费；对于离线分析的日志来源是通过在应用服务端定时上传的方式，对于日志量比较大的业务，一方面上传时会对应用服务器造成比较大的压力，另一方面这种上传方式对于后续小时或者分钟级别分析造成一定延时。
今天这篇文章,给大家分享一下最近看kafka源码时候,困扰我几天的疑惑,供大家一起思考讨论,确定一下它是不是一个 Bug 欢迎留言一起探讨！
上一篇文章《RabbitMQ系列（四）通信模型之路由模型》中，简单的介绍了一下RabbitMQ的路由模型。这篇文章来学习一下RabbitMQ中的topic模型，Topic 模型是 RabbitMQ 的高级模型之一，Topic 模型使用了通配符的概念，可以匹配更灵活的路由规则。topic模式相当于是对路由模式的一个升级，topic模式主要就是在匹配的规则上可以实现模糊匹配。
用以前爬的知乎用户行为数据，跑了一下Apriori算法，发现了一些有意思的关联规则。以下是简略的分析过程。数据采集数据怎么来的？当然不是知乎给的，是爬虫来的。怎么爬的？这篇文章就不说了。数据处理之前爬
可以看到3条消息只有2条消息被消费了, 所以*是只能匹配一个词的, 多个词的没有匹配到
局部顺序：一个Topic下只需要满足同一消息key是有序的既可。例如，一个Topic下是内容变更流水，消息key值为内容ID，同一个内容ID下所有的消息是有序的；
Partition（分区）是 Kafka 的核心角色，对于 Kafka 的存储结构、消息的生产消费方式都至关重要。
作者：霍华德 https://www.zhihu.com/question/298517764/answer/537539141
小组同学在使用kafka官方工具kafka-consumer-groups.sh批量导集群消费组详情时,发现某一个集群基于broker的某些消费组会出现异常，主要表现：
分布式实时消息队列Kafka（五） 知识点01：课程回顾 一个消费者组中有多个消费者，消费多个Topic多个分区，分区分配给消费者的分配规则有哪些？ 分配场景 第一次消费：将分区分配给消费者 负载均衡实现：在消费过程中，如果有部分消费者故障或者增加了新的消费 基本规则 一个分区只能被一个消费者所消费 一个消费者可以消费多个分区 分配规则 范围分配 规则：每个消费者消费一定范围的分区，尽量均分，如果不能均分，优先分配给标号小的 应用：消费比较少的Top
在Fanout模式中，一条消息，会被所有订阅的队列都消费。但是，在某些场景下，我们希望不同的消息被不同的队列消费。这时就要用到Direct类型的Exchange。
消息队列就是一个消息的链表，可以把消息看作一个记录，具有特定的格式以及特定的优先级。对消息队列有写权限的进程可以向消息队列中按照一定的规则添加新消息，对消息队列有读权限的进程则可以从消息队列中读走消息，而消息队列就是在消息的传输过程中保存消息的容器，你可以简单的把消息队列理解为类似快递柜，快递员（消息发布者）往快递柜（消息队列）投递物件（消息），接受者（消息订阅者）从快递柜（消息队列）接收物件（消息），当然消息队列往往还包含一些特定的消息传递和接收机制。
Kafka 是一个分布式、支持分区的、多副本的，基于 zookeeper 协调的分布式消息系统，它的最大的特性是可以实时处理大量数据以满足各种需求场景。如何将复杂的 Kafka 命令行操作转化为GUI，加速应用开发和数据集成一直是我们需要的。
在rabbitmq中，生产者的消息都是通过交换器来接收，然后再从交换器分发到不同的队列中去，在分发的过程中交换器类型会影响分发的逻辑。
Ckafka的访问限制是一个常见的需求，特别是开通了公网访问的实例。这个功能主要使用ACL来实现。ACL是Ckafka安全模块的一部分，在介绍ACL配置之前，会简单介绍一下Ckafka的安全模块。
写在前面的话：本篇文章主要来讲解，RabbitMQ的路由知识，在开始之前，笔者问了自己几个问题。笔者觉得一旦知道了这几个问题的答案，那么关于RabbitMQ的路由这部分知识基本上算是熟悉了，所以还希望大家带着这些问题来阅读本篇文章。
“ 为什么Kafka在RangeAssigor、RoundRobinAssignor的基础上，又新增了PartitionAssignor，它解决了什么问题？”
Java消息服务（Java Message Service，JMS）应用程序接口是一个Java平台中关于面向消息中间件（MOM）的API，用于在两个应用程序之间，或分布式系统中发送消息，进行异步通信。 点对点与发布订阅最初是由JMS定义的。这两种模式主要区别或解决的问题就是发送到队列的消息能否重复消费(多订阅)
Kafka核心理论要点 问题01：什么是消息队列？ 消息队列就是用于当两个系统之间或者两个模块之间实现消息传递时，基于队列机制实现数据缓存的中间件 问题02：消息队列有什么好处？ 实现解耦，将高耦合转换为低耦合 通过异步并发，提高性能，并实现最终一致性 问题03：Kafka是什么？ Kafka是一个基于订阅发布模式的高性能、高吞吐的实时消息队列系统 问题04：Kafka在大数据中用于什么场景下？ 用于实时架构中，实现将实时数据采集的数据进行实时存储，供于SparkStreaming或者Flin
消息队列是分布式系统中重要的中间件，在实现系统高性能，高可用，可伸缩性和最终一致性架构框架中扮演着重要角色。是大型分布式系统不可缺少的核心中间件之一。
kafka是由Apache软件基金会发布的一个开源流处理平台，由Scala和Java编写。它是一种高吞吐量的分布式发布的订阅消息系统，它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。
从之前讨论的架构来说，消息中间件也是有主从复制这个模块的，像Rocket就支持主从模式。
消息队列的实现模式有两种，均由JSM定义，一种是点对对模式，另一种是发布订阅模式，两种模式的主要区别或解决的问题就是发送到对立的消息能否被重复消费（订阅）。
RabbitMQ 入门系列（一）讲述了 RabbitMQ 有关的基本概念。RabbitMQ 入门系列（二）通过两个示例实现了基本的消息投递和接收功能，但示例中使用的均是默认的交换器，且并未对其进行深入描述，本文则将会继续通过示例重点讲述交换器的几种不同类型。
上篇《RabbitMQ入门-Routing直连模式》我们介绍了可以定向发送消息，并可以根据自定义规则派发消息。看起来，这个Routing模式已经算灵活的了，但是，这还不够，我们还有更加多样灵活的Top
Apache Pulsar是一个企业级的分布式消息系统，最初由Yahoo开发并在2016年开源，目前正在Apache基金会下孵化。Plusar已经在Yahoo的生产环境使用了三年多，主要服务于Mail、Finance、Sports、 Flickr、 the Gemini Ads platform、 Sherpa以及Yahoo的KV存储。 Pulsar之所以能够称为下一代消息队列，主要是因为以下特性:
服务器上部署的RocketMq进程一般称之为Broker，Broker会接收Producer的消息，持久化到本地，然后push给Consumer，通常使用集群部署。主从之间会有数据同步
来源：和大黄 blog.csdn.net/HEYUTAO007/article/details/50131089
物接入（IoT Hub）是面向物联网领域开发者的全托管云服务，通过主流的物联网协议（如MQTT）通讯，可以在智能设备与云端之间建立安全的双向连接，快速实现物联网项目。物接入分为设备型（原物管理）和数据型两种项目类型。设备型适用于基于设备的物联网场景；数据型适用于基于数据流的物联网场景。
RabbitMQ通配符模式，也被称为主题模式（Topic Pattern），是一种消息传递模式，它允许消息生产者将消息发送到一个交换机（exchange），并使用通配符形式的路由键来描述消息的特性。消费者则可以使用通配符匹配来订阅感兴趣的消息。
首先,会判断Topic的分区数,如果有变更,会及时更新 Producer topic_partitions: M
一个商业化消息队列的性能好坏，其文件存储机制设计是衡量一个消息队列服务技术水平和最关键指标之一。
RabbitMQ 即一个消息队列，主要是用来实现应用程序的异步和解耦，同时也能起到消息缓冲，消息分发的作用。
AMQP(Advanced Message Queuing Protocol),叫做高级消息队列协议：一个提供统一消息服务的应用层标准高级消息队列协议,是应用层协议的一个开放标准,为面向消息的中间件设计。基于此协议的客户端与消息中间件可传递消息，并不受客户端/中间件不同产品，不同的开发语言等条件的限制。
Topic Exchange：所有发送到Topic Exchange的消息被转发到所有关系rotekey中指定的topic的queue上。
导读：笔者所在的是一家金融科技公司，但公司内部并没有采用在金融支付领域更为流行的RabbitMQ，而是采用了设计之初就为日志处理而生的Kafka。
在进行分区副本重分配之前,最好是用下面方式获取一个合理的分配文件; 编写move-json-file.json文件; 这个文件就是告知想对哪些Topic进行重新分配的计算
4. 文本建模 我们日常生活中总是产生大量的文本，如果每一个文本存储为一篇文档，那每篇文档从人的观察来说就是有序的词的序列 d=(w1,w2,⋯,wn)。 包含M 篇文档的语料库 统计文本建模的目的就是追问这些观察到语料库中的的词序列是如何生成的。统计学被人们描述为猜测上帝的游戏，人类产生的所有的语料文本我们都可以看成是一个伟大的上帝在天堂中抛掷骰子生成的，我们观察到的只是上帝玩这个游戏的结果 —— 词序列构成的语料，而上帝玩这个游戏的过程对我们是个黑盒子。所以在统计文本建模中，我们希
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