05 2017 档案
摘要:开宗明义!本文根据Google Beam大神Tyler Akidau的系列文章《The world beyond batch: Streaming 101》(批处理之外的流式世界)整理而成, 主要讨论流式数据处理。在大数据领域,流式数据处理越发地重要了。原因有以下几点: 人们越来越想要得到更及时的数
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摘要:开宗明义!本文根据Google Beam大神Tyler Akidau的系列文章《The world beyond batch: Streaming 101》(批处理之外的流式世界)整理而成, 主要讨论流式数据处理。 在大数据领域,流式数据处理越发地重要了。原因有以下几点: 人们越来越想要得到更及时的
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摘要:在0.11之前的版本中,多个consumer实例加入到一个空消费组将导致多次的rebalance,这是由于每个consumer instance启动的时间不可控,很有可能超出coordinator确定的rebalance timeout(即max.poll.interval.ms),而每次rebal
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