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大数据处理赏罚项目相干

发布时间:2021-01-17 19:32:21 所属栏目:大数据 来源:网络整理
导读:mapReduce部门 * MapReduce MAP :映射 reduce :归纳* 简朴来说,一个映射函数就是对一些独立元素构成的观念上的列表(譬喻,一个测试后果的列表)的每一个元素举办指定的操纵(好比,有人发明全部门生的后果都被高估了一分,他可以界说一个“减一”的映射函

rd_kafka_topic_t
同时也必要建设一个可能多个topics工具rd_kafka_topic_t,给produer以及consumer行使。 topic工具具有topic特定的设置属性,同时还包括了全部可用partitions与leader brokers映射相关。它通过挪用rd_kafka_topic_new()函数建设。

留意:现实应用中,也许会建设多个rd_kafka_t工具,它们并没有共享状态信息
留意:rd_kafka_topic_t工具只能由建设它的工具rd_kafka_t行使。

  • 线程和回调函数

    librdkafka 内部将会有多个线程,以充实操作硬件资源。API的实现是完全线程安详的,现实应用中可以在任何时辰任何线程中挪用任何API函数而不消担忧线程安详。

    一个以轮询为基本的API用来给现实应用提供信号反馈,现实应用该当凭证固按时距离断挪用rd_kafka_poll()函数。这个轮询的API将会挪用以下可的回调(都是可选的):

    动静发送陈诉回调:陈诉动静发送失败。这将应承现实应用采纳法子应对发送失败,并开释动静发送进程中占据的资源。

    错误回调:陈诉错误;错误一样平常是信息化方面的,譬喻毗连broker失败,现实应用凡是不必要采纳任何法子。错误的数据范例是通过rd_kafka_resp_err_t enum范例数据,可以描写当地错误和长途broker错误。

    不是poll函数引起的可选回调函数,也许是由恣意线程激发的:

    logging 回调:现实应用中,用于发送librdkafka发生的log动静。

    partitioner 回调:现实应用提供动静的partitioner。partitioner也许被任何线程任何时辰挪用,它也许因为统一个key而被挪用多次。Partitioner 函数有以下限定:

    必然不能挪用rd_kafka_*()等函数

    必然不能阻塞或延迟执行

    (编辑:湖南网)

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