目录Kafka面试题普通问题1、kafka常用命令2、常用的消息中间价3、kafka的应用场景4、消息队列的分类5、kafka核心组成部分6、kafka的三大特征7、kafka名词解释8、Kafka的那些设计让它有如此高的性能?进阶问题1、kafka的消费者是pull(拉)还是push(推)模式，这种模式有什么好处？2、kafka维护消息状态的跟踪方法3、zookeeper对于kafka的作用是什么?4、kafka判断一个节点还活着的有那两个条件？5、kafka的三种ack应答机制6、partition的数据文件（offffset，MessageSize，data）7、kafka中的segme

【Kafka-3.x-教程】专栏：【Kafka-3.x-教程】-【一】Kafka概述、Kafka快速入门【Kafka-3.x-教程】-【二】Kafka-生产者-Producer【Kafka-3.x-教程】-【三】Kafka-Broker、Kafka-Kraft【Kafka-3.x-教程】-【四】Kafka-消费者-Consumer【Kafka-3.x-教程】-【五】Kafka-监控-Eagle【Kafka-3.x-教程】-【六】Kafka外部系统集成【Flume、Flink、SpringBoot、Spark】【Kafka-3.x-教程】-【七】Kafka生产调优、Kafka压力测试【Kafka

原文：https://blog.mickeyzzc.tech/posts/ebpf/deepflow-agent-proto-devMongoDB目前使用广泛，但是缺乏有效的可观测能力。DeepFlow在可观测能力上是很优秀的解决方案，但是却缺少了对MongoDB协议的支持。该文是为DeepFlow扩展了MongoDB协议解析，增强MongoDB生态的可观测能力，简要描述了从协议文档分析到在DeepFlow内实现代码解析的过程拆解。0x0:如何分析一个协议（MongoDB）协议文档的分析思路首先要从官方网站找到协议解析的文档，在协议文档《mongodb-wire-protocol#standa

目录引言1.Kafka1.1架构设计1.2特点与优势2.ActiveMQ2.1架构设计2.2特点与优势3.RabbitMQ3.1架构设计3.2特点与优势4.RocketMQ4.1架构设计4.2特点与优势5.总结比较5.1使用场景5.2生态系统5.3性能比较结语引言消息队列是分布式系统中不可或缺的组件，而在消息队列的选择中，Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ等成为了业界热门的解决方案。本文将深度比较这四者之间的区别，包括架构设计、性能特点、适用场景等方面。下面是一个简单的Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ的区别与比较表格：特征Kafka

发生缘由学习Kafka的使用，结果发现使用KafkaTools（现已更名为OffesetExploer）无法连接虚拟机的Kafka集群，报错信息：errorconnectingtothecluster.unabletoconnecttozookeeperserverxxx.xxx.xxx.xxx2181withtimeoutof10000ms运行环境电脑系统版本：Windows1064bitVMwareWorkstation：VMwareWorkstation15Pro15.1.0build-13591040Linux版本：CentOS-7Kafka版本：kafka_2.12-2.4.1Off

原因SELECT列表的表达式结果不在 GROUP BY子句中，或者  GROUP BY子句中值和结果不匹配如下图列表是四个值但是groupby只有一个值这种情况：解决方法：临时方案查询sql_mode:sql客户端执行下面语句：select@@session.sql_mode;查出的值，删除ONLY_FULL_GROUP_BY，或者直接使用下面sql重新设置sql_modeset@@global.sql_mode='STRICT_TRANS_TABLES,NO_ZERO_IN_DATE,NO_ZERO_DATE,ERROR_FOR_DIVISION_BY_ZERO,NO_ENGINE_SUBS

1、Kafka的集群动态扩容和缩容如何实现？Kafka的集群动态扩容和缩容可以通过以下步骤实现：扩容：在集群中添加新的Kafka节点。这可以通过将新的机器添加到集群中，并配置Kafka服务来实现。更新集群的Broker列表。一旦新节点加入集群，需要将新节点的地址添加到集群的Broker列表中，以便Kafka客户端可以发现并连接到新节点。在Topic的分区分配中为新节点添加分区。可以使用Kafka的分区重分配工具（例如kafka-reassign-partitions.sh）为新节点添加分区，以便新节点可以参与数据的读写和复制。缩容：从集群中移除要缩容的Kafka节点。这可以通过将要缩容的节点离

一、概述定义1、Kafka传统定义：Kafka是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列（MessageQueue），主要应用与大数据实时处理领域。2、发布/订阅：消息的发送者不会将消息直接发送给特定的订阅者，而是将发布的消息分为不同的类别，订阅者只接受自己感兴趣的消息。3、Kafka最新定义：Kafka是一个开源的分布式事件流平台（EventStreamingPlatfrom），被数千家公司用于高性能数据管道、流分析、数据集成和关键任务应用。消息队列的应用场景传统的消息队列主要应用场景包括：缓存/削峰、解耦和异步通信。缓存/削峰所有数据可以全部缓存到消息队列，服务器可以根据自己处理的性能按一

利用docker可以很方便的在一台机子上搭建kafka集群并进行测试。为了简化配置流程，采用docker-compose进行进行搭建。kafka搭建过程如下：编写docker-compose.yml文件,内容如下:version:'3.3'services:zookeeper:image:wurstmeister/zookeeperports:-2181:2181container_name:zookeepernetworks:default:ipv4_address:172.19.0.11kafka0:image:wurstmeister/kafkadepends_on:-zookeeper

07Sigmoid使用类DBSCAN的思路对轨迹聚类1intro1.1轨迹聚类现有的轨迹聚类算法是将相似的轨迹作为一个整体进行聚类，从而发现共同的轨迹。但是这样容易错过一些共同的子轨迹（sub-trajectories）。而在实际中，当我们对特殊感兴趣的区域进行分析时，子轨迹就特别重要。图中有五条轨迹，在矩形中有一个共同的行为，用粗箭头表示。如果我们将这些轨迹作为一个整体来聚类，我们就无法发现共同的行为，因为它们最终向完全不同的方向移动——》作为一个整体来聚类会错过很多有价值的信息。1.2 本文的思路本文提出TRACLUS算法，先将轨迹分段成线段，然后再对线段进行聚类，可以更准确地发现子轨迹。