前言 经过前几篇文章的介绍，大致了解了生产者背后的运行原理。消息有生产就得有人去消费，今天我们就来介绍下消费端消费消息背后发生的那点事儿。 文章概览 1. 消费者与消费组的...
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kafka系列第5篇：一文读懂消费者背后的那点"猫腻"
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Kafka系列第4篇：消息发送背后网络操作的那点事儿
前言 上篇文章讲述了消息从生产到写入到 Broker 的 partition 上背后发生的故事，并提出了消息发送的网络模型的问题。本篇文章我们来尝试揭开其背后的神秘面纱，耐...
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是不是可以考虑优化shuffle类算子,比如某些中间结果比较小的缓存下来做广播处理等等
Spark内核分析之BlockManager工作原理介绍
最近一直在忙，没顾得上写文章，新年的第一篇文章，希望大家可以喜欢；好了，今天接着之前的内容，来聊聊BlockManager的工作原理，上图来分析； 在DAGShceduler...
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我没有遇到过你所说的情况,有没有可能是你的任务产生了大量的中间数据导致tmp目录变得非常大
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我是一名java开发工程师。经常在自己业余时间学习之时，喜欢写一些笔记文档来对相应的知识点进行一个总结。未来我会把更多自己写的笔记文档写成简书，希望大家能够喜欢。谢谢大家！！！
