Apache Kafka فرمانروای واقعی دنیای داده!
______
تصور کن دنیایی رو که هر لحظه، میلیاردها رویداد، تراکنش، کلیک، خرید و جستجو توش در حال رخ دادنه.
حالا سوال اینه: چه سیستمی میتونه این حجم عظیم داده رو مثل آب خوردن مدیریت کنه؟
جوابش واضحه:
Apache Kafka یا بهتر بگم: قلب تپندهی دنیای Data Streaming!
---
Kafka چیه دقیقاً؟
Apache Kafka یه Distributed Streaming Platform فوق قدرتمنده که برای انتقال، ذخیره و پردازش بلادرنگ (Real-Time Processing) دادهها ساخته شده.
کافکا جاییه که Producers (تولیدکنندههای داده) پیامها رو میفرستن،
و Consumers (مصرفکنندهها) این پیامها رو از دل Topics مختلف میخونن.
دادهها روی Brokers ذخیره میشن، در قالب چندین Partition تقسیمبندی میشن، و اینطوری کافکا میتونه حجم عظیمی از اطلاعات رو به شکلی فوق سریع مدیریت کنه.
Kafka یعنی:
سرعت بالا (High Throughput)
مقیاسپذیری بینهایت (Horizontal Scalability)
ذخیرهسازی پایدار با Replication برای جلوگیری از از بین رفتن دادهها
مدیریت چندین میلیون پیام در هر ثانیه بدون کوچکترین مشکل!
---
داستان پشت معماری کافکا
Topic = کانالهایی که دادهها توشون دستهبندی میشن.
Partition = هر Topic به چند تکه تقسیم میشه تا بتونیم دادهها رو سریعتر و موازیتر پردازش کنیم.
Broker = سروری که پیامها رو نگه میداره و مدیریت میکنه.
Cluster = مجموعهای از چندین Broker که باهم کار میکنن تا کافکا بتونه دادهها رو در مقیاس عظیم جابهجا کنه.
ZooKeeper (تو نسخههای قدیمی) = سیستمی که مدیریت Cluster رو انجام میداد.
KRaft Mode (تو نسخههای جدید) = نسخهی جدید کافکا که بدون نیاز به ZooKeeper، خودش مدیریت رو انجام میده.
---
چرا همه دنیا عاشق کافکا شده؟
Real-Time Analytics: تحلیل دادهها درست وقتی تولید میشن.
Event-Driven Architecture: ساخت اپلیکیشنهایی که بر اساس رخدادها واکنش نشون میدن.
Data Integration: اتصال بیدردسر صدها سیستم مختلف به هم.
Resilient and Fault-Tolerant: مقاوم در برابر خطا و سقوط.
کافکا به راحتی میتونه میلیونها رویداد در ثانیه رو Publish و Subscribe کنه، بدون اینکه حتی ذرهای از سرعتش کم بشه.
---
کاربردهای واقعی Kafka
سیستمهای جمعآوری و تحلیل لاگها (Logging and Monitoring Systems)
ساخت سامانههای توصیهگر (Recommendation Engines) مثل نتفلیکس و اسپاتیفای
مانیتورینگ تراکنشهای بانکی بلادرنگ
ارتباط سریع بین میکروسرویسها (Microservices Communication)
پیادهسازی Event Sourcing در معماریهای پیچیده
______
تصور کن دنیایی رو که هر لحظه، میلیاردها رویداد، تراکنش، کلیک، خرید و جستجو توش در حال رخ دادنه.
حالا سوال اینه: چه سیستمی میتونه این حجم عظیم داده رو مثل آب خوردن مدیریت کنه؟
جوابش واضحه:
Apache Kafka یا بهتر بگم: قلب تپندهی دنیای Data Streaming!
---
Kafka چیه دقیقاً؟
Apache Kafka یه Distributed Streaming Platform فوق قدرتمنده که برای انتقال، ذخیره و پردازش بلادرنگ (Real-Time Processing) دادهها ساخته شده.
کافکا جاییه که Producers (تولیدکنندههای داده) پیامها رو میفرستن،
و Consumers (مصرفکنندهها) این پیامها رو از دل Topics مختلف میخونن.
دادهها روی Brokers ذخیره میشن، در قالب چندین Partition تقسیمبندی میشن، و اینطوری کافکا میتونه حجم عظیمی از اطلاعات رو به شکلی فوق سریع مدیریت کنه.
Kafka یعنی:
سرعت بالا (High Throughput)
مقیاسپذیری بینهایت (Horizontal Scalability)
ذخیرهسازی پایدار با Replication برای جلوگیری از از بین رفتن دادهها
مدیریت چندین میلیون پیام در هر ثانیه بدون کوچکترین مشکل!
---
داستان پشت معماری کافکا
Topic = کانالهایی که دادهها توشون دستهبندی میشن.
Partition = هر Topic به چند تکه تقسیم میشه تا بتونیم دادهها رو سریعتر و موازیتر پردازش کنیم.
Broker = سروری که پیامها رو نگه میداره و مدیریت میکنه.
Cluster = مجموعهای از چندین Broker که باهم کار میکنن تا کافکا بتونه دادهها رو در مقیاس عظیم جابهجا کنه.
ZooKeeper (تو نسخههای قدیمی) = سیستمی که مدیریت Cluster رو انجام میداد.
KRaft Mode (تو نسخههای جدید) = نسخهی جدید کافکا که بدون نیاز به ZooKeeper، خودش مدیریت رو انجام میده.
---
چرا همه دنیا عاشق کافکا شده؟
Real-Time Analytics: تحلیل دادهها درست وقتی تولید میشن.
Event-Driven Architecture: ساخت اپلیکیشنهایی که بر اساس رخدادها واکنش نشون میدن.
Data Integration: اتصال بیدردسر صدها سیستم مختلف به هم.
Resilient and Fault-Tolerant: مقاوم در برابر خطا و سقوط.
کافکا به راحتی میتونه میلیونها رویداد در ثانیه رو Publish و Subscribe کنه، بدون اینکه حتی ذرهای از سرعتش کم بشه.
---
کاربردهای واقعی Kafka
سیستمهای جمعآوری و تحلیل لاگها (Logging and Monitoring Systems)
ساخت سامانههای توصیهگر (Recommendation Engines) مثل نتفلیکس و اسپاتیفای
مانیتورینگ تراکنشهای بانکی بلادرنگ
ارتباط سریع بین میکروسرویسها (Microservices Communication)
پیادهسازی Event Sourcing در معماریهای پیچیده
#devOps
#tools
#byteforge
@byteforge_chan 🛸
1👍2👏2
ترفند کاربردی لینوکسی برای حرفهایها:
فرض کن دنبال یه تیکه کد، یه پسورد یا یه کلمه خاص تو یه پروژه یزرگی...
نشستی grep میزنی، ده ساعت طول میکشه
اینجاست که قهرمان وارد میشه: ripgrep یا همون rg
نصبش خیلی راحته:
بعد نصب از این دستور استفاده کن :
با اجرای دستور بالا کل فایل هارو برات حستجو میکنه .
اگر بخوای دنبال یه فایل به خصوص بگردی دستورش اینجوری میشه
مقلا فقط فایل های پایتونی .
فرض کن دنبال یه تیکه کد، یه پسورد یا یه کلمه خاص تو یه پروژه یزرگی...
نشستی grep میزنی، ده ساعت طول میکشه
اینجاست که قهرمان وارد میشه: ripgrep یا همون rg
نصبش خیلی راحته:
sudo apt install ripgrep
بعد نصب از این دستور استفاده کن :
rg password
با اجرای دستور بالا کل فایل هارو برات حستجو میکنه .
اگر بخوای دنبال یه فایل به خصوص بگردی دستورش اینجوری میشه
مقلا فقط فایل های پایتونی .
rg "token" --type py
#os
#linux
#byteforge
@byteforge_chan 🛸
1👏4🗿1🆒1
رفقا سوالی چالشی در برنامه نویسی موبایل داشتین
Dart / flutter
خوشحال میشم در حد سوادم
کمک کنم 🤝❤️
👇👇
https://tinyurl.com/2s8ps7rc
Dart / flutter
خوشحال میشم در حد سوادم
کمک کنم 🤝❤️
👇👇
https://tinyurl.com/2s8ps7rc
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
این رباتهای کوچک، توسط دانشمندان کرهای جنوبی توسعه یافتهاند، ۶۰۰ میکرومتر ارتفاع دارند و از میدانهای مغناطیسی برای کار مشترک مانند مورچهها استفاده میکنند
#robot
#tech
#byteforge
@byteforge_chan 🛸
👍3👏1
شکار فایل های بزرگ با یه دستور :
لینوکس/ مک :
ترمینال رو باز کن و این دستور رو بزن:
این کد چی کار میکنه؟
find /: همه جای سیستم رو میگرده.
-type f: فقط فایلا رو نگاه میکنه، پوشهها نه.
-size +100M: فایلای بالای 100 مگ رو پیدا میکنه (میتونی عوض کنی، مثلاً +1G برای بالای 1 گیگ).
چی نشون میده؟ مسیر فایلای سنگین (مثل /home/ali/videos/big_movie.mp4).
اگه خطای "دسترسی ممنوع" دیدی، اولش sudo بذار: sudo find / ...
———————————
ویندوز:
PowerShell رو باز کن و این دستور رو بزن:
این دستور چی کار میکنه؟
dir -r: همه فایلای تو پوشه و زیرپوشهها رو چک میکنه.
|: خروجی رو میفرسته به مرحله بعد.
? Length -gt 100MB: فقط فایلای بالای 100 مگ رو نشون میده.
چی نشون میده؟ مسیر فایلای بزرگ (مثل C:\Movies\film.mkv).
اگه بخوای حجم فایلا رو هم ببینی، اینو بزن:
لینوکس/ مک :
ترمینال رو باز کن و این دستور رو بزن:
find / -type f -size +100M
این کد چی کار میکنه؟
find /: همه جای سیستم رو میگرده.
-type f: فقط فایلا رو نگاه میکنه، پوشهها نه.
-size +100M: فایلای بالای 100 مگ رو پیدا میکنه (میتونی عوض کنی، مثلاً +1G برای بالای 1 گیگ).
چی نشون میده؟ مسیر فایلای سنگین (مثل /home/ali/videos/big_movie.mp4).
اگه خطای "دسترسی ممنوع" دیدی، اولش sudo بذار: sudo find / ...
———————————
ویندوز:
PowerShell رو باز کن و این دستور رو بزن:
dir -r | ? Length -gt 100MB
این دستور چی کار میکنه؟
dir -r: همه فایلای تو پوشه و زیرپوشهها رو چک میکنه.
|: خروجی رو میفرسته به مرحله بعد.
? Length -gt 100MB: فقط فایلای بالای 100 مگ رو نشون میده.
چی نشون میده؟ مسیر فایلای بزرگ (مثل C:\Movies\film.mkv).
اگه بخوای حجم فایلا رو هم ببینی، اینو بزن:
dir -r | ? Length -gt 100MB | select Name, @{N="SizeMB";E={$_.Length/1MB}}#os
#windows
#linux
#mac
#byteforge
@byteforge_chan 🛸
🔥4👏1
یه حمایت کوچیک با معرفی کانال به دوستانتون باعث خرسندی این بنده حقیر میشه 😁🤝❤️
✍ hêmn
✍ hêmn
❤7
Forwarded from Clang
همه ما میدونیم که عملگر کاما باید با ترتیب خاصی عمل کنه، یعنی اول عملوند سمت چپ ارزیابی میشه و در نهایت نتیجه کل عبارت میشه عملوند سمت راست. بدیهی هستش که یک عملوند خودش میتونه یک عبارت باشه:
عملوند سمت راست اولین کاما، عبارت زیر هستش:
ولی مسئلهای که اینجا باید بهش توجه کنیم اینه که عملگر کاما در یک سری از context ها ترتیب ارزیابی عملوند هاش تضمین نشده؛ و به عبارت دیگه، اصلاً توی یک سری از context ها بهتره بهش نگیم عملگر کاما!
زمانی که از کاما در فراخوانی توابع برای مقدار دهی به پارامتر ها استفاده میکنید، بهش نگید عملگر کاما بگید:
1.list separator
2. list of initializers
و اینم بدونید که ترتیب اینکه کدوم پارامتر اول مقدار دهی میشه توی استاندارد زبان C تعیین نشده و کامپایلر آزاده که هر جور که صلاح میدونه تصمیم بگیره. #نکته
int i = 0;
int j = ++i, i+=2, i -1;//=>(++i),(i+=2,(i - 1));
عملوند سمت راست اولین کاما، عبارت زیر هستش:
i+=2, i - 1
ولی مسئلهای که اینجا باید بهش توجه کنیم اینه که عملگر کاما در یک سری از context ها ترتیب ارزیابی عملوند هاش تضمین نشده؛ و به عبارت دیگه، اصلاً توی یک سری از context ها بهتره بهش نگیم عملگر کاما!
زمانی که از کاما در فراخوانی توابع برای مقدار دهی به پارامتر ها استفاده میکنید، بهش نگید عملگر کاما بگید:
1.list separator
2. list of initializers
و اینم بدونید که ترتیب اینکه کدوم پارامتر اول مقدار دهی میشه توی استاندارد زبان C تعیین نشده و کامپایلر آزاده که هر جور که صلاح میدونه تصمیم بگیره. #نکته
🔥3
از امشب،هر شب یه کتاب در باب برنامه نویسی و زبان های برنامه نویسی و مشتقات این موضوع گذاشته میشه 🙋♂🤝
❤2👍1🔥1👏1
Python_Programming_For_Beginners_Practical_Lessons_for_Building.pdf
4.5 MB
Python Programming For Beginners - Practical Lessons for Building Real-World Applications
#book
#python
#byteforge
@byteforge_chan 🛸
❤3
یه تئوری به اسم شغلهای الکی میگه که بعضی پوزیشنها هیچ اهمیتی ندارن اما مثل علف هرز توی سلسلهمراتب شرکتها زیاد شدن. درواقع عملا بود و نبودشون فرقی نداره ولی کسی جرات نداره اینو بگه.
دیوید گرِیبر توی کتاب شغلهای الکی این کارها رو توضیح میده. چرا اینجوریه؟ چون توی سیستم سرمایهداری، انگار بوروکراسی و خودنمایی مدیرا باعث شده این پوزیشنهای چرت و پرت الکی زیاد بشن.
البته بعضیها هم هستن که با عناوین خودشون حال میکنن و اون رو توی لینکدین مینویسن؛ مثلا: "معاون مدیر بخش هماهنگی دیجیتالی پشتیبانی مشتریمداری در راستای خدمات تجربه محور UX و دادههای آماری به جز بکاند"
چهار خط عنوان شغلی رو میخونی ولی نمیفهمی تهش طرف داره چکار میکنه.
توی اتحاد جماهیر شوروی چون کار کردن افتخار بود، به همه شغل میدادن، حتی اگه کارشون شمردن پیچ و مهره بود ... یکسری شغلها و پوزیشنهای کشکی آبکی و مندرآوردی اختراع کرده بودن ... حالا توی دنیای مدرن هم یه جورایی همین داستان رو داریم.
دیوید گرِیبر توی کتاب شغلهای الکی این کارها رو توضیح میده. چرا اینجوریه؟ چون توی سیستم سرمایهداری، انگار بوروکراسی و خودنمایی مدیرا باعث شده این پوزیشنهای چرت و پرت الکی زیاد بشن.
انگار اگه سلسلهمراتب شرکت شامل دهها زیرشاخه و لایه ریز و درشت نباشه، یجور افت کلاسه! بیخودی پوزیشن اضافه میکنن. شرکتها به جای خلق ارزش، دنبال کاغذبازی و نمایش قدرتن. راهحل؟ باید قبول کنیم که با نصف نیروهای یک مجموعه هم میشه به سمت جلو حرکت کرد. این به چابکی اون کمپانی کمک میکنه.
البته بعضیها هم هستن که با عناوین خودشون حال میکنن و اون رو توی لینکدین مینویسن؛ مثلا: "معاون مدیر بخش هماهنگی دیجیتالی پشتیبانی مشتریمداری در راستای خدمات تجربه محور UX و دادههای آماری به جز بکاند"
چهار خط عنوان شغلی رو میخونی ولی نمیفهمی تهش طرف داره چکار میکنه.
#خارج_از_گود
#byteforge
@byteforge_chan 🛸
👍6
شرکت خودروسازی رولز رویس موتور از ست شطرنج جذابی رونمایی کرده که تخته اون از جنس الومینیم و چوب هست، مهره های اون از جنس الومینیم با پوششی از سرامیک هستن، سر هر مهره از جنس استیل ساخته شده و زیر هر کدوم از اونها هم اهنربایی برای قرار گرفتن دقیقا در مرکز هر خانه از تخته گنجونده شده.
قیمت این ست شطرنج اعلام نشده ولی افرادی با جیب های پرپول میتونن به صورت حضوری اون رو از فروشگاه های این شرکت خریداری کنن.
قیمت این ست شطرنج اعلام نشده ولی افرادی با جیب های پرپول میتونن به صورت حضوری اون رو از فروشگاه های این شرکت خریداری کنن.
#chess
#byteforge
@byteforge_chan🛸
👍2
تجربه نشون داده grok اصلا مدل های خوبی برای جنریت و تولید عکس توسعه نداده تو این مورد ،
حتی پرامپت های ورودی رو نمیتونه برای تولید عکس پردازش کنه و خروجی حتی نزدیک به پرامپت نداره 🤷♂😕
Chatgpt
تو این مولفه اختلاف فاحشی با grok داره .
حتی پرامپت های ورودی رو نمیتونه برای تولید عکس پردازش کنه و خروجی حتی نزدیک به پرامپت نداره 🤷♂😕
Chatgpt
تو این مولفه اختلاف فاحشی با grok داره .
#ai
#byteforge
@byteforge_chanc 🛸
👍4