树莓派

安全措施： SSL或SASL验证（0.9.0.0） SASL机制： GSSAPI (Kerberos)（0.9.0.0） PLAIN（0.10.0.0）

1.3快速上手，1.4生态系统，1.5升级。2. API概述包括生产者API、消费者API、Streams API、连接器API、管理客户端API以及废弃的APIs。3. 配置部分包括Broker配置、Topic配置、Producer配置、Consumer配置（新旧Consumer配置）、Kafka Connect配置、Kafka Streams配置以及AdminClient配置。4. 设计思想探讨动机、持久化、性能和生产者相关内容。

针对树莓派4B的32位armv7架构，提供已编译的Hadoop 3.2.1文件，方便用户直接使用。

树莓派3采用arm架构和32位操作系统，直接运行官方下载的hadoop会出现问题。教程分享了在树莓派3上编译hadoop2.7.2的方法，供爱好者参考。注意，编译完成后需自行修改hadoop配置文件调整内存。

5.3 消息格式通常以批量方式写入。Record batch是批量消息的技术术语，它包含一条或多条records。在不良情况下，record batch可能只包含一条record。Record batches和records都有各自的headers。从Kafka 0.11.0及后续版本（消息格式版本为v2或magic=2）开始，详细解释了每种消息格式。点击查看更多消息格式详情。5.3.1 Record Batch以下是RecordBatch在硬盘上的具体格式。请注意，在启用压缩时，压缩的记录数据将按记录数直接序列化。CRC（一种数据校验码）将覆盖从属性到批处理结束的所有数据（即CRC后的所有字节数据）。CRC位于magic类型之后，这意味着客户端在解析magic类型之前需要确定如何解释批次的长度和类型。CRC计算不包括分区leader epoch字段，以避免每个批次数据重新分配计算CRC。CRC-32C（Castagnoli）多项式用于计算。

这是 Apache Hive 3.1.2 的编译版本，使用树莓派4B编译而成，克服了编译过程中内存不足的挑战。

安全 安全概览 本章节深入探讨Apache Kafka的安全特性，涵盖SSL加密、SASL授权、ACLs配置等内容，并提供将这些安全功能整合到现有Kafka集群的实践指南。 SSL加密与授权 详细介绍如何使用SSL/TLS协议为Kafka的通信通道进行加密，确保数据在传输过程中的机密性和完整性，并讲解如何利用SSL证书进行客户端与服务器的身份验证。 SASL授权 阐述SASL（Simple Authentication and Security Layer）机制在Kafka中的应用，讲解如何配置SASL以实现灵活、细粒度的用户身份验证和授权。 授权与ACLs 介绍Kafka的访问控制列表（ACLs），讲解如何利用ACLs定义用户对特定主题、消费者组等资源的操作权限，实现精细化的访问管理。 集成安全功能到运行集群 提供将上述安全特性应用到现有Kafka集群的步骤指南，涵盖配置修改、证书部署、客户端适配等方面，帮助用户平滑过渡到安全配置。 ZooKeeper授权 阐述ZooKeeper在Kafka安全体系中的角色，讲解如何配置ZooKeeper的访问控制，确保只有授权用户才能修改集群的元数据。 集群迁移 迁移ZooKeeper集群 提供迁移ZooKeeper集群的详细步骤和注意事项，涵盖数据备份与恢复、配置调整、节点切换等关键环节，确保迁移过程平稳可靠。 Kafka连接器 概述 介绍Kafka连接器的概念和用途，解释其在简化数据管道构建、实现与外部系统数据同步方面的重要作用。 使用指南 提供Kafka连接器的使用指南，包括运行连接器、配置连接器参数、使用转换器处理数据、利用REST API管理连接器等方面的内容。 开发者指南 面向开发者，讲解Kafka连接器的内部机制、开发流程以及API接口，帮助开发者根据自身需求定制开发连接器。 Kafka Streams 运行Streams应用 指导用户如何运行Kafka Streams应用程序，涵盖环境准备、应用程序打包部署、运行监控等内容。 编写流应用程序 讲解使用Kafka Streams API编写流处理应用程序的方法，介绍核心概念，如流、表、时间窗口等，并提供代码示例。 主要开发者 列举Kafka Streams项目的主要开发者，以及他们在社区中的贡献。 核心思想 深入探讨Kafka Streams的设计理念和核心思想，例如轻量级、容错性、状态管理等。 架构 详细介绍Kafka Streams的内部架构，包括数据流模型、处理引擎、状态存储等组件。 升级指南 提供升级Kafka Streams版本的步骤和注意事项，确保升级过程顺利完成。

在完成Apache Spark的历史回顾后，我们现在转向其实际应用。本章介绍了Spark的基本架构和使用DataFrames与SQL进行数据处理的方法。我们还讨论了集群管理器如何协调和分配资源，以及驱动程序与执行程序之间的作用。

消息分发策略、备份、日志压缩、Quotas等多方面技术构成了树莓派Python编程的核心。实现网络层、消息传递、日志管理、分布式操作等关键技术，包括Kafka操作、数据中心管理、重要配置和硬件操作系统的详细指南。从服务器配置到监控和ZooKeeper的应用，涵盖了如何优化树莓派Python编程环境的全方位信息。

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