kafka去中心化
㈠ 安装Kafka 的机器上一定要有 Zookeeper 吗
kafka 很多说不需要安装zk的是因为他们都使用了kafka自带的zk 至于kafka为什么使用zk，你首先要知道zk的作用, 作为去中心化的集群模式。 需要要消费者知道现在那些生产者（对于消费者而言，kafka就是生产者）是可用的。 如果没了zk消费者如何知...
㈡ 为什么搭建Kafka需要zookeeper
kafka 很多说不需要安装zk的是因为他们都使用了kafka自带的zk
至于kafka为什么使用zk，你首先要知道zk的作用, 作为去中心化的集群模式。
需要要消费者知道现在那些生产者（对于消费者而言，kafka就是生产者）是可用的。
如果没了zk消费者如何知道呢？如果每次消费者在消费之前都去尝试连接生产者测试下是否连接成功，效率呢？
所以kafka需要zk，在kafka的设计中就依赖了zk了。
㈢ 安装Kafka 的机器上一定要有 Zookeeper 吗
kafka 很多说不需要安装zk的是因为他们都使用了kafka自带的zk
至于kafka为什么使用zk，你首先要知道zk的作用, 作为去中心化的集群模式。
需要要消费者知道现在那些生产者（对于消费者而言，kafka就是生产者）是可用的。
如果没了zk消费者如何知道呢？如果每次消费者在消费之前都去尝试连接生产者测试下是否连接成功，效率呢？
所以kafka需要zk，在kafka的设计中就依赖了zk了。
（资料来源：云绣网）
㈣ kafka最新版本如何使用 zk
kafka很多说不需要安装zk的是因为他们都使用了kafka自带的zk至于kafka为什么使用zk，你首先要知道zk的作用,作为去中心化的集群模式。需要要消费者知道现在那些生产者（对于消费者而言，kafka就是生产者）是可用的。如果没了zk消费者如何知道呢？如果每次消费者在消费之前都去尝试连接生产者测试下是否连接成功，效率呢？所以kafka需要zk，在kafka的设计中就依赖了zk了。
㈤ 为什么搭建Kafka需要zookeeper
需要一个地方存元信息。zookeeper又是分布式，做配置管理比较好的。于是就用上了。
㈥ kafka 服务器本机 必须安装zookeeper 么
至于kafka为什么使用zk，你首先要知道zk的作用, 作为去中心化的集群模式。
需要要消费者知道现在那些生产者（对于消费者而言，kafka就是生产者）是可用的。
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㈦ consumer 为什么需要间歇性的向zookeeper注册offset
kafka 很多说不需要安装zk的是因为他们都使用了kafka自带的zk至于kafka为什么使用zk，你首先要知道zk的作用, 作为去中心化的集群模式。需要要消费者知道现在那些生产者（对于消费者而言，kafka就是生产者）是可用的。如果没了zk消费者如何知道呢？如果每次消费者在消费之前都去尝试连接生产者测试下是否连接成功，效率呢？所以kafka需要zk，在kafka的设计中就依赖了zk了。
㈧ 移民文学的移民文学
在1985年以前还只是默默无闻的移民文学在过去的20年里，凭借其丰富多彩的诗化题材得到了长足的发展，不仅是对德语文坛的一种丰富和补充，更在国际上崭露头角。时至今日，一些著名的移民文学作品被广泛阅读，而它们的作者也以德语作家的身份频繁出现各种媒体之上，如Ferin Zaimoglu，SAID，Rafik Schami，Terézia Mora，Emine Sevgi zdamar，Ilija Trojanow，Herta Müller，Zsuzsa Bánk。他们的作品在图书市场上异军突起，他们的小说、散文和诗歌也成为了当代德语文学的重要作品。 移民文学首先来源于作者的写作方式，并不与作者自身的语言和出身直接相关。而这种写作方式的标志特性即是文化多视角性——这在德语文学中，并不是第一次出现，只要一想到 Adelbert von Chamisso、Franz Kafka、Elias Canetti 或是Jurek Becker ，他们就从未被约束在纯粹的“单一文化”范畴内。大多数被看作是移民文学的作家用德语写作；有些人，例如那些罗马尼亚裔德语作家，一直如是。其他的作家却紧紧秉持着他们的祖籍语言，尽管他们长时间在德语地区生活——然而他们的文章无论是在形式上、主题上还是题材上出发，都依然从属于移民文学。如果将研究的范畴扩展到德国之外，那么移民文学就“不仅只是民族转化，而同样代表着一种后民族主义讨论”。
1980 年，关于工作移民的文学作品，还贴着“外籍工人文学”的标签，也正是从这时起，这种文化类型开始广泛被德国民众所接受。德国移民文学第一阶段的重要作品包括Aras Ören、Yüksel Pazarkaya 、“PoLiKunst”协会会员的作品（成员包括Franco Biondi、Jusuf Naoum、Suleman Taufiq、Habib Bektas、Rafik Schami、Gino Chiellino等）以及 Irmgard Ackermann出版的文集。这些作品大多数是在慕尼黑德语外语学院的有奖征文中产生，该学院于1985年第一次作为权威加入了Adelbert-von-Chamisso 奖的颁奖委员会，而这一奖项是德语文学奖项中最值得炫耀的奖项之一。在始于1980年代中叶的移民文学初级阶段，许多文章多数聚焦于家乡与异乡语言交流、移民过程中的语言交流和文化交流、移民接纳“多元文化”的德国社会问题等话题。
与他们在1985年所遭遇到的情况类似，这种文学类别在Emine Sevgi Özdamar的书里被归纳为“外国人文学”，而它正是在这样一种背景下不断发展着其多样性。那些往往是出于政治原因被迫离开祖国的来自中欧、东欧以及东南欧的作家在1989/1990年那个“转折点”到来之前，就已经进入了人们的视线。 他们的作品在语言上和风格上通常很新颖，有时极度复杂，有时又非常贴近二战前的文学传统，如Ota Filip、Libuše Moníková、Zsuzsanna Gahse、György Dalos、Herta Müller以及 Richard Wagner等人的作品就非常生动地再现了当时中欧的民族对话状况。来自亚洲、非洲和拉丁美洲的作家，例如自1950 年代就在德国写作的波斯裔作家Lyriker Cyrus Atabay以及生活在汉堡的日本裔作家Yoko Tawada，也受到了同样的重视。1990年后，来自民主德国的外籍作家，如蒙古籍作家Tuwine Galsan Tschinag、叙利亚籍作家Adel Karasholi，也逐渐获得了关注。
伴随着第二代、第三代移民作家的出现，寻求摆脱“融入和析出的冲突”的需求成为一种普遍现场，而移民文学也由此逐渐融入德语文学。像Zafer Şenocak、José F.A. Oliver或Zehra Çirak这样的作家，他们既不想被划分成外籍，又不想被划分成德籍。Ferin Zaimoglu 以Kanak Sprak 为关键词表述了整整一代德籍土耳其裔大城市青年人的生活现状，怀抱同样理想的还有Yadé Kara、Selim Oezdogan以及Imran Ayata。显而易见，他们成为了后殖民主义混合文化的文学代言人。
在那些非德国文化背景的青年作家的作品中，呈现出一种极为多样化的跨文化创作方式。通过频繁的视角转换、复调式的语言表达方式以及“欧洲中心化”的写作方式凸现出其作品在结构上的复杂，例如Ilija Trojanows的《Der Weltensammler》以及捷克裔作家Wieners Michael Stavari那些带有语言试验性质的散文，再比如1978年生于波黑的Saša Stanišić的首部小说，看似一出幽默闹剧，实则带着浓重的自传特点。像1970 年生于哈萨克斯坦的 Eleonora Hummel以及1973 年生于南斯拉夫达尔马提亚地区的 Marica Bodrožić这样的作家，因其作品中所表现出来的种种特色，被定义为“狭义上的移民作家”。直至今日，他们的作品仍为当代移民文学做出了诸多重要贡献。
㈨ 大数据主要学什么内容
一般来说，在一线城市，以BAT来说它们企业给应届毕业生的起薪并不高，但只要工作拼命、能力出众，事实上入职后的2、3年里就很容易拿到15万元以上的年薪。而在三线互联网公司，同等条件下，普通技术员工的年薪一般能达到15万元左右。而准二线的互联网公司的普通员工薪水基本也能达到或超过20万元，与许多传统行业相比，这样的收入水平绝对令人艳羡。工作经验超过5年后，互联网企业中的收入差距就会拉大。
如此诱人的薪资，肯定是人人都想加入的。但加入的条件就在于需要掌握一定的技能，综合很多大数据公司的要求统计如下：
1、熟练使用SQL语言；
2、熟练使用Hadoop、M/R、Hive、Storm等开发工具；
3、熟悉Linux命令及Shell编程；
4、对数据敏感，良好的逻辑分析能力，良好沟通能力和团队精神；
5、熟悉Impala、Druid、Mdrill、ElasticSearch等大数据工具者优先；
根据企业对大数据工程师的要求，你需要学习的技术如下：
阶段一、大数据基础——java语言基础方面
（1）Java语言基础
（2） HTML、CSS与JavaScript
（3）JavaWeb和数据库
阶段二、 Linux&Hadoop生态体系
Linux体系、Hadoop离线计算大纲、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架
阶段三、 分布式计算框架和Spark&Strom生态体系
（1）分布式计算框架
Python编程语言、Scala编程语言、Spark大数据处理、Spark—Streaming大数据处理、Spark—Mlib机器学习、Spark—GraphX 图计算、实战一：基于Spark的推荐系统（某一线公司真实项目）、实战二：新浪网（www.sina.com.cn）
（2）storm技术架构体系
Storm原理与基础、消息队列kafka、Redis工具、zookeeper详解、实战一：日志告警系统项目、实战二：猜你喜欢推荐系统实战
阶段四、 大数据项目实战（一线公司真实项目）
数据获取、数据处理、数据分析、数据展现、数据应用
阶段五、 大数据分析 —AI（人工智能）
Data Analyze工作环境准备&数据分析基础、数据可视化、Python机器学习
1、Python机器学习2、图像识别&神经网络、自然语言处理&社交网络处理、实战项目：户外设备识别分析