暂无介绍
欢迎支持笔者新作：《深入理解Kafka:核心设计与实践原理》和《RabbitMQ实战指南》，同时欢迎关注笔者的微信公众号：朱小厮的博客。 Spark是一个用来是实现快速而通用的集群计算的平台。Spark是UCBerkeleyAMPLab（加州大学伯克利分销的AMP实验室）所开源的类MapReduce的通用并行框架，现在已经是Apache中的一个顶级项目。Spark使用Scala语言开发，支持Scala、Java、Python、R语言相关的API，
系统：CentOS7 Docker:Dockerversion18.09.5,builde8ff056 Docker-compose:docker-composeversion1.24.1,build4667896 由于国外镜像下载缓慢，这里更新了阿里的地址：https://cr.console.aliyun.com/?spm=5176.100239.blogcont29941.12.R6mUIX 使用docker-compose部署： 修改docker-compose.yaml如下：
每一个分区都是一个顺序的、不可变的消息队列，并且可以持续的添加。分区中的消息都被分配了一个序列号，称之为偏移量(offset),在每个分区中此偏移量都是唯一的。 一个分区在文件系统里存储为一个文件夹。文件夹里包含日志文件和索引文件。其文件名是其包含的offset的最小的条目的offset。 每个文件是一个segment。 在broker的log存储文件下，除了存储这各个topic的文件夹，