12 stash訂閱地址(大數據核心技術有哪些)

”Publisher-Subscriber“，”Parallel Pipeline”三種基本模型和擴展模型。

ZeroMQ高性能設計要點：

1、無鎖的隊列模型

對于跨線程間的交互（用戶端和session）之間的數據交換通道pipe，采用無鎖的隊列算法CAS；在pipe兩端注冊有異步事件，在讀或者寫消息到pipe的時，會自動觸發讀寫事件。

2、批量處理的算法

對于傳統的消息處理，每個消息在發送和接收的時候，都需要系統的調用，這樣對于大量的消息，系統的開銷比較大，zeroMQ對于批量的消息，進行了適應性的優化，可以批量的接收和發送消息。

3、多核下的線程綁定，無須CPU切換

區別于傳統的多線程并發模式，信號量或者臨界區， zeroMQ充分利用多核的優勢，每個核綁定運行一個工作者線程，避免多線程之間的CPU切換開銷。

5.4 Kafka

Kafka是一種高吞吐量的分布式發布訂閱消息系統，它可以處理消費者規模的網站中的所有動作流數據。 這種動作（網頁瀏覽，搜索和其他用戶的行動）是在現代網絡上的許多社會功能的一個關鍵因素。 這些數據通常是由于吞吐量的要求而通過處理日志和日志聚合來解決。 對于像Hadoop的一樣的日志數據和離線分析系統，但又要求實時處理的限制，這是一個可行的解決方案。Kafka的目的是通過Hadoop的并行加載機制來統一線上和離線的消息處理，也是為了通過集群機來提供實時的消費。

Kafka是一種高吞吐量的分布式發布訂閱消息系統，有如下特性：

通過O(1)的磁盤數據結構提供消息的持久化，這種結構對于即使數以TB的消息存儲也能夠保持長時間的穩定性能。（文件追加的方式寫入數據，過期的數據定期刪除）

高吞吐量：即使是非常普通的硬件Kafka也可以支持每秒數百萬的消息。

支持通過Kafka服務器和消費機集群來分區消息。

支持Hadoop并行數據加載。

Kafka相關概念

Broker

Kafka集群包含一個或多個服務器，這種服務器被稱為broker[5]

Topic

每條發布到Kafka集群的消息都有一個類別，這個類別被稱為Topic。（物理上不同Topic的消息分開存儲，邏輯上一個Topic的消息雖然保存于一個或多個broker上但用戶只需指定消息的Topic即可生產或消費數據而不必關心數據存于何處）

Partition

Parition是物理上的概念，每個Topic包含一個或多個Partition.

Procer

負責發布消息到Kafka broker

Consumer

消息消費者，向Kafka broker讀取消息的客戶端。

Consumer Group

每個Consumer屬于一個特定的Consumer Group（可為每個Consumer指定group name，若不指定group name則屬于默認的group）。

一般應用在大數據日志處理或對實時性（少量延遲），可靠性（少量丟數據）要求稍低的場景使用。

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第一階段：JavaSE階段變量、數據類型、運算符

二進制和十進制的轉化

注釋、單行注釋、多行注釋、文本注釋、注釋內容和字節碼的關系

標識符、關鍵字、駝峰原則

變量的本質、內存畫圖、變量聲明和初始化

變量的分類和作用域（局部變量、成員變量、靜態變量）

常量和Final

基本數據類型介紹

整型變量和整型常量

浮點類型、float、double

char字符型、轉義字符

boolean布爾型、if語句使用要點、布爾類型占用空間問題

運算符介紹

算數運算符（二元、自增、自減）

賦值和賦值運算符

關系運算符詳解

邏輯運算符、短路運算符詳解

位運算符詳解

字符串連接符

條件運算符（三元運算符）

運算符優先級問題

自動類型轉換詳解

強制類型裝換詳解

基本數據類型裝換常見錯誤、溢出、L問題

使用Scanner獲取鍵盤輸入

控制語句

控制語句和實現邏輯對應

if單選結構

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switch語句_IDEA更換主題

循環_while

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寫一個年薪計算機_百度查問題的秘訣（重要）

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對象類型的參數傳遞

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JavaDoc生成API文檔

面向對象編程-進階

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繼承中對象創建的內存分析

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