1.前言此文章是在儒猿课程中的学习笔记，感兴趣的想看原来的课程可以去咨询儒猿课堂这篇文章紧挨着上一篇博客来进行编写，有些不清楚的可以看下上一篇博客：RocketMQ相关原理简述-CSDN博客2.topic，messageQueue，broker  topic的创建的时候需要进行指定MessageQueue的数量，那么t

需要软件jdk1.8（jdk-8u131-linux-x64.rpm）zookeeper（zookeeper-3.4.10.tar.gz）kafka2.11-2.0.0flume1.8.0 把触控板的操作做为输出sudofusuma1>/var/log/script/test1112>&1& 1、jdk就不说了2、zookeeper安装,参考其他bin目录./zkServer.shstart查看状态./zkServ

EMQX使用宝塔安装的docker版本的emqx(Docker应用)1.0.1方案一（弃用）：mountpoint旧版本中的配置项，用于为客户端的MQTT消息主题动态添加前缀（如客户端ID）。这一功能在EMQX4.x版本中有效，但在EMQX5.x中被废弃，原因是EMQX5.x的架构和配置方式全面升级，不再支持此类静态配置。

在前面的教程中，我们改进了日志系统。我们没有使用只能进行虚拟广播的扇出交换机，而是使用了直接交换机，从而有可能选择性地接收日志。虽然使用直接交换改进了我们的系统，但它仍然有局限性——它不能基于多个标准进行路由。在我们的日志系统中，我们可能不仅要根据严重性订阅日志，还要

目的：reducebiasofLLMsMethod:使用GPT4生成off-topic(完全无关的话题）用GPT3.5生成遵照off-topic回答的badresponse用goodresponse,badresponse来微调模型，减少bias注意：这里off-topic不会作为用于防止注入的dataAbstract5.

文章目录一、全量备份二、增量备份三、全量恢复四、增量恢复前言：Kafka的备份的单元是partition，也就是每个partition都都会有leaderpartiton和followpartiton。其中leaderpartition是用来进行和producer进行写交互，follow从leader副本进行拉数据进行同步，从而保证数据

分布式，大数据高吞吐量，分布式发布订阅系统，可以收集并处理用户在网站中的所有动作流数据及物联网设备的采样信息作用：消息的订阅与发布，系统间解耦，异步通信，削峰KafkaStreaming应用在应用端，部署方便主要研究：消息队列MessageQueue及KafkaStreaming流处理消息队列工作模式：

新增节点的步骤将其他节点的server.properties配置文件拷贝后修改以下参数broker.idlog.dirszookeeper.connect数据迁移原理只有新增的Topic才会将数据分布在新节点上，如果要将现有数据也分配到新节点，需要将Topic中的数据迁移到新节点上。数据迁移过程是手动启动的，但是是

kafka的安装以及使用kafka依赖jdk和zookeeper，jdk安装这里就不叙述了，从zookeeper开始介绍。一、zookeeper安装及使用1.单节点安装1.1安装tar-zxvfapache-zookeeper-3.8.0-bin.tar.gz-C/soft/ln-sv/soft/apache-zookeeper-3.8.0-bin/soft/zookeepercat>>/etc/profile

        在现代分布式系统中，消息队列是不可或缺的组件，它允许系统之间异步传递消息，从而实现解耦和高效的处理。NSQ是一个高性能、分布式的消息队列，它适合于处理高吞吐量的消息传递。接下来，我将将介绍如何在Golang中接入NSQ实现生产者和消费者。什么是NSQ？NSQ是

SpringBoot集成Kafka1.1.版本说明1.2.Spring配置1.5.测试SpringBoot集成Kafka1.1.版本说明构件版本spring-boot2.7.18spring-kafka2.8.111.2.Spring配置spring:application:name:spring-kafka-basic-demokafka:boots

ApacheKafka是一个分布式的流处理平台，主要用于实时数据流的发布、订阅、存储和处理。它具有高吞吐量、低延迟和分布式架构的特点，广泛应用于日志处理、消息队列、事件流处理等场景。核心概念BrokerKafka的运行实例，负责存储和处理消息。一个Kafka集群由多个Broker组成，每个Br

前置条件pipinstallpandasconfluent-kafkamysql-connector-pythonpymysql读取csv文件到kafkaimportpandasaspdfromconfluent_kafkaimportProducerimportjsonimportcsv#配置Kafka生产者#topic名称csv_topickafka_topic='csv_topic'kafka_broker=

        本人在学习鱼香ROS2的过程中对代码还是有些不了解，于是把所写的代码进行解构分析其流程和逻辑，适合像我一样的初学者进行辅助学习。我们这里以c++代码为例。一、发布者1.cpp发布者全部代码为：#include"rclcpp/rclcpp.hpp"#include"std_msgs/msg/string.hpp

前言在大多数场景中，我们经常使用kafka来做发布-订阅，在发布-订阅模型中，消息一旦发送就不再追踪后续处理，但在某些业务场景下，我们希望在发送消息后等待一个响应，然后根据这个响应来做我们后续的操作。在这种请求-响应模式，我们就可以利用springkafka的ReplyingKafkaTemplate来实现Re

canal介绍主要用途是基于MySQL数据库增量日志解析，提供增量数据订阅和消费。这里我们可以简单地把canal理解为一个用来同步增量数据的一个工具。canal能做什么数据库镜像数据库实时备份索引构建和实时维护业务cache(缓存)刷新带业务逻辑的增量数据处理首先开启

★消息队列16篇1认识RocketMQRocketMQ是一款基于Java开发的分布式消息中间件，它以其高性能、高可靠性、高实时性以及分布式特性而广受好评。它支持事务消息、顺序消息、批量消息、定时消息、消息回溯等。互联网场景中经常使用RocketMQ进行消息路由、订阅发布、异步解耦、流量削

日志收集项目架构设计及Kafka介绍项目背景每个业务系统都有日志，当系统出现问题时，需要通过日志信息来定位和解决问题。当系统机器比较少时，登陆到服务器上查看即可满足当系统机器规模巨大，登陆到机器上查看几乎不现实（分布式的系统，一个系统部署在十几台机器上）解决方案把机器

一、RocketMQ介绍MQ:消息中间件是什么？消息中间件属于分布式系统中一个子系统，关注于数据的发送和接收，利用高效可靠的异步消息传递机制对分布式系统中的其余各个子系统进行集成。消息队列RocketMQ是阿里巴巴集团基于高可用分布式集群技术，自主研发的云正式商用的专业消息中间

Kafka概述Kafka起初是由LinkedIn公司采用Scala语言开发的一个多分区、多副本且基于ZooKeeper协调的分布式消息系统，现已被捐献给Apache基金会。 目前Kafka已经定位为一个分布式流式处理平台，它以高吞吐、可持久化、可水平扩展、支持流数据处理等多种特性而被广泛使

今天下午ISSCC2025发布会开完，CIMSession花落谁家终于清楚了。今年CIM被放到了Session14，共录取七篇，投稿数如果和去年差不多的话，那么录取率应该是进一步下降了（去年录取了九篇）。只能说体感上来说就明显越来越卷。还是先来看一下录取的Paper：7篇都来自远东，两篇台湾，五篇大陆，东南

说明        本文的数据集来源于英雄联盟评论数据集，旨在挖掘英雄联盟评论数据中的主题兴趣标签。本次实验是基于LDA模型实现用户的兴趣建模，即从英雄联盟评论数据中生成用户感兴趣的标签。                本文是基于英雄联盟的评论数据集，采用基于

教程说明本教程主要内容为使用SpringBoot整合MQTT利用EMQX代理服务完成MQTT的消息发送与接收，然后用Python模拟硬件与SpringBoot应用进行了MQTT消息的通信，教程详细，并在最后讲解了开发中的注意事项，本教程适用于物联网领域、JavaWeb领域的开发人员。前置所需已经搭建好了EMQX代

欢迎来到“雪碧聊技术”CSDN博客！在这里，您将踏入一个专注于Java开发技术的知识殿堂。无论您是Java编程的初学者，还是具有一定经验的开发者，相信我的博客都能为您提供宝贵的学习资源和实用技巧。作为您的技术向导，我将不断探索Java的深邃世界，分享最新的技术动态、实战经验以及项目

RestAPI是broker提供的关联API，JavaadminAPI和pulsar-adminCLI底层都是使用的RestAPI；本文主要介绍其基本使用，文中所使用到的软件版本：Pulsar3.3.0。1、Admin1.1、BOOKIES1.1.1、列出所有bookiecurlhttp://10.49.196.30:8080/admin/v2/bookies/all1.2、BROKER