空学Kafka之二-低调大师

空学Kafka之二

2019-08-01 651

继续上一篇 (空学Kafka之一)[https://www.atatech.org/articles/145913]

构建数据通道

考量点

及时性，可靠性，吞吐量，安全性（通道安全，审计等），数据格式的上线兼容，ETL or ELT，统一还是专属（比如GoldenGate是oracle私有的，有很强的耦合性），优先选择Kafka Connect

深入浅出Connect

连接器插件实现了 Connector API，API 包含了两部分内容。大致上是分而治之的思想，连接器相当于分拆器splittor，任务相当于拆分后的具体执行器executer。

连接器：负责以下三件事。
- 决定需要运行多少个任务。
- 按照任务来拆分数据复制。
- 从 worker 进程获取任务配置并将其传递下去。
任务：负责将数据移入或移出 Kafka。

相比较直接采用Kafka的publis

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blink cep基于用户的行为分析大杀器

场景今天我们做o2o有很多的线下场景需要基于用户的行为进行分析，比如我们在商场入门口装了一个摄像头，可以通过摄像头识别商场进入的人脸，和出去时候的人脸，这样形成了2条数据。商场想统计下，每个用户在商场的逗留时间。这里面就出现了一种pattern的模式，就是当用户进门和出门这两个事件都发生的时候，激发某个动作（事件）。比如在这里是在用户出门的时候将用户进门时间和出门时间的差值相减，并存储在tablestore当中。然后可以通过分析汇总算出今日用户在商场的平均逗留时间，继而可以统计出当月，当年的平均逗留时间,等等,促使商家提升总体运营水平。这里面用户进入商场和用户走出商场是两个用户行为，当它们组合在一起时候就有了奇妙的意义。blink在分析此类用户行为方面提供了极其强大的模式匹配功能。下面我以这个场景，详细描述下如果使用。架构图用户行为表用户逗留时间表用户行为表用来记录摄像头识别的用户进门和出门的产生的记录，用户逗留时间表用来记录每个用户的逗留时间。以用户行为表为blink的源表，用户逗留时间表为结果表。这里使用tablestore为存储数据库。为什么使用tablestor...

2019-08-02

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Chromium Viz 浅析 - SkiaRenderer & SkiaOutputSurface

关于 Viz 的系列文章 Chromium Viz 浅析 - 介绍篇Chromium Viz 浅析 - 合成器架构篇 Chromium 关于光栅化和合成的一些主要性能优化项目包括 OOPD (Out of Process Display Compositor，进程外 Display 合成器), OOPR (Out of Process Rasterization，进程外光栅化) 和 SkiaRenderer。我们在Chromium Viz 浅析 - 合成器架构篇介绍过 OOPD，它的主要目的是将 Display Compositor 从 Browser 进程迁移到 Viz 进程（也就是原来的 GPU 进程），Browser 则变成了 Viz 的一个 Client，Renderer 跟 Viz 建立链接（CompositorFrameS

2019-08-02

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Mario

马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

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Eclipse 是一个开放源代码的、基于Java的可扩展开发平台。就其本身而言，它只是一个框架和一组服务，用于通过插件组件构建开发环境。幸运的是，Eclipse 附带了一个标准的插件集，包括Java开发工具（Java Development Kit，JDK）。

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