如何使用kafkaSEARCH AGGREGATION
...包括哪些內(nèi)容？與 cluster 相關(guān)的元數(shù)據(jù)有哪些？元數(shù)據(jù)是如何保存的？元數(shù)據(jù)在 cluster 中是如何分布的？ RAM node 和 disk node 的區(qū)別？ RabbitMQ 上的一個 queue 中存放的 message 是否有數(shù)量限制？ RabbitMQ 概念里的 channel、exchange 和 queue ...
Kafka是分布式消息系統(tǒng)，需要處理海量的消息，Kafka的設(shè)計是把所有的消息都寫入速度低容量大的硬盤，以此來換取更強的存儲能力，但實際上，使用硬盤并沒有帶來過多的性能損失kafka主要使用了以下幾個方式實現(xiàn)了超高的吞...
...架構(gòu)原理我們先提出幾個問題? 1.Kafka的topic和分區(qū)內(nèi)部是如何存儲的，有什么特點？ 2.與傳統(tǒng)的消息系統(tǒng)相比,Kafka的消費模型有什么優(yōu)點? 3.Kafka如何實現(xiàn)分布式的數(shù)據(jù)存儲與數(shù)據(jù)讀取? 3.1Kafka架構(gòu)圖 3.2kafka名詞解釋 在一套kafka架...
...k 從0到1學(xué)習(xí) —— Data Source 介紹 5、Flink 從0到1學(xué)習(xí) —— 如何自定義 Data Source ？ 6、Flink 從0到1學(xué)習(xí) —— Data Sink 介紹 7、Flink 從0到1學(xué)習(xí) —— 如何自定義 Data Sink ？ 8、Flink 從0到1學(xué)習(xí) —— Flink Data transformation(轉(zhuǎn)換) 9、Flink 從0...
...k 從0到1學(xué)習(xí) —— Data Source 介紹 5、Flink 從0到1學(xué)習(xí) —— 如何自定義 Data Source ？ 6、Flink 從0到1學(xué)習(xí) —— Data Sink 介紹 7、Flink 從0到1學(xué)習(xí) —— 如何自定義 Data Sink ？ 8、Flink 從0到1學(xué)習(xí) —— Flink Data transformation(轉(zhuǎn)換) 9、Flink 從0...
...例來實現(xiàn)集群，也可在多臺機器上搭建集群，下面介紹下如何實現(xiàn)單機多 broker 實例集群，其實很簡單，只需要如下配置即可。 單機多broker 集群配置 利用單節(jié)點部署多個 broker。 不同的 broker 設(shè)置不同的 id，監(jiān)聽端口及日志目錄...
...例來實現(xiàn)集群，也可在多臺機器上搭建集群，下面介紹下如何實現(xiàn)單機多 broker 實例集群，其實很簡單，只需要如下配置即可。 單機多broker 集群配置 利用單節(jié)點部署多個 broker。 不同的 broker 設(shè)置不同的 id，監(jiān)聽端口及日志目錄...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關(guān)性能圖表。同時根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...
張金寶
ernest
蘇丹
王偉廷
高璐
