1.源码解析kafka删除topic
2.typecho如何开发Typecho
3.ModuleNotFoundError: No module named 'future'
4.虎: (EXPMA(CLOSE,源码500)-REF(EXPMA(CLOSE,500),1))/REF(EXPMA(CLOSE,500),1)*100, COLORSTICK; 主力:EXPMA(
5.Hudi 基础入门篇

源码解析kafka删除topic

       本文以kafka0.8.2.2为例，解析如何删除一个topic以及其背后的源码关键技术和源码实现过程。

       删除一个topic涉及两个关键点：配置删除参数以及执行删除操作。源码

       首先，源码配置参数`delete.topic.enable`为`True`，源码这是源码真吗源码Broker级别的配置，用于指示kafka是源码否允许执行topic删除操作。

       其次，源码执行命令`bin/kafka-topics.sh --zookeeper zk_host:port/chroot --delete --topic my_topic_name`，源码此命令指示kafka删除指定的源码topic。

       若未配置`delete.topic.enable`为`True`，源码topic仅被标记为删除状态，源码而非立即清除。源码此时，源码通常的源码做法是手动删除Zookeeper中的topic信息和日志，但这仅会清除Zookeeper的数据，并不会真正清除kafkaBroker内存中的topic数据。因此，舆情检查源码最佳做法是配置`delete.topic.enable`为`True`，然后重启kafka。

       接下来，我们介绍几个关键类和它们在删除topic过程中的作用。

       1. **PartitionStateMachine**：该类代表分区的状态机，决定分区的当前状态及其转移。状态包括：NonExistentPartition、NewPartition、OnlinePartition、OfflinePartition。

       2. **ReplicaManager**：负责管理当前机器的所有副本，处理读写、删除等具体操作。读写操作流程包括获取partition对象，再获取Replica对象，接着获取Log对象，并通过其管理的混沌源码精灵Segment对象将数据写入、读出。

       3. **ReplicaStateMachine**：副本的状态机，决定副本的当前状态和状态之间的转移。状态包括：NewReplica、OnlineReplica、OfflineReplica、ReplicaDeletionStarted、ReplicaDeletionSuccessful、ReplicaDeletionIneligible、NonExistentReplica。

       4. **TopicDeletionManager**：管理topic删除的状态机，包括发布删除命令、监听并开始删除topic、以及执行删除操作。

       在删除topic的过程中，分为四个阶段：客户端执行删除命令、未配置`delete.topic.enable`的esxi源码分析流水、配置了`delete.topic.enable`的流水、以及手动删除Zookeeper上topic信息和磁盘数据。

       客户端执行删除命令时，会在"/admin/delete_topics"目录下创建topicName节点。

       未配置`delete.topic.enable`时，topic删除流程涉及监听topic删除命令、判断`delete.topic.enable`状态、标记topic为不可删除、以及队列删除topic任务。

       配置了`delete.topic.enable`时，额外步骤包括停止删除topic、检查特定条件、更新删除topic集合、激活删除线程、执行删除操作，如解除分区变动监听、清除内存数据结构、放送指标源码删除副本数据、删除Zookeeper节点信息等。

       关于手动删除Zookeeper上topic信息和磁盘数据，通常做法是删除Zookeeper的topic相关信息及磁盘数据，但这可能导致部分内存数据未清除。是否会有隐患，需要进一步测试。

       总结而言，kafka的topic删除流程基于Zookeeper实现，通过配置参数、执行命令、管理状态机以及清理相关数据，以实现topic的有序删除。正确配置`delete.topic.enable`并执行删除操作是确保topic完全清除的关键步骤。

typecho如何开发Typecho

       欲为Typecho贡献源代码，需掌握SVN操作并遵循其开发准则。项目托管于Google Code，此平台将开发者分为所有者与成员两类角色，均可向SVN提交代码。若意欲向Typecho的SVN提交代码，需满足以下条件：

       1.具备相应职业技能，不限于PHP，亦需前端工程师、设计师与文档撰写者。

       2.社区活跃度高，以便我们了解您的理念与能力，确保共同目标。

       3.热衷开源软件事业。

       4.拥有Google账号。

       目前，Typecho最新版本为0.8 release，相较于上一版本0.8 beta，此版本侧重于修正由热心网友发现的bug，并增加插件接口。Typecho 0.8 release版的发布，标志着项目稳定性的提升与功能的优化。

       关注Typecho项目的开发者可通过上述条件与流程，为社区贡献代码与创新想法，共同推动Typecho的发展与完善。在开源社区中，每一份参与都至关重要，期待您的加入，共同打造更强大、更稳定的Typecho。

扩展资料

         typecho logo曾经，有一个开源博客程序叫做Magike，在它发布1.2正式版之后，开发组的几个人开始商讨下一步的开发计划，有这样几个问题摆在了我们面前：

ModuleNotFoundError: No module named 'future'

       è§£åŽ‹xlwt-future-0.8.0.tar 你参考下 xlwt-future-0.8.0/xlwt/examples 下的例子是怎么用的就知道了

虎: (EXPMA(CLOSE,)-REF(EXPMA(CLOSE,),1))/REF(EXPMA(CLOSE,),1)*, COLORSTICK; 主力:EXPMA(

       1) 无意间发现该帖，近4个月了也不知解决了吗！！

       2）你说了多多话，重点是要 “红点”吗？？？如是，我帮你做了一下！不知是不是你要的！！！

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       è™Ž:=(EXPMA(CLOSE,)-REF(EXPMA(CLOSE,),1))/REF(EXPMA(CLOSE,),1)*;

       CROSS(EXPMA(虎,)-0.,EXPMA(虎,));

Hudi 基础入门篇

       为了深入理解Hudi这一湖仓一体的流式数据湖平台，本文将提供一个基础入门的步骤指南，从环境准备到编译与测试，再到实际操作。

       在开始之前，首先需要准备一个大数据环境。第一步是安装Maven，这是构建和管理Hudi项目的关键工具。在CentOS 7.7版本的位操作系统上，通过下载并解压Maven软件包，然后配置系统环境变量，即可完成Maven的安装。确保使用的Maven版本为3.5.4，仓库目录命名为m2。

       接下来，需要下载Hudi的源码包。通过访问Apache软件归档目录并使用wget命令下载Hudi 0.8版本的源码包。下载完成后，按照源码包的说明进行编译。

       在编译过程中，将需要添加Maven镜像以确保所有依赖能够正确获取。完成编译后，进入$HUDI_HOME/hudi-cli目录并执行hudi-cli脚本。如果此脚本能够正常运行，说明编译成功。

       为了构建一个完整的数据湖环境，需要安装HDFS。从解压软件包开始，配置环境变量，设置bin和sbin目录下的脚本与etc/hadoop下的配置文件。确保正确配置HADOOP_*环境变量，以确保Hadoop的各个组件可以正常运行。

       下一步，需要配置hadoop-env.sh文件，以及核心配置文件core-site.xml和HDFS配置文件hdfs-site.xml。这些配置文件中包含了Hadoop Common模块的公共属性、HDFS分布式文件系统相关的属性，以及集群的节点列表。通过执行格式化HDFS和启动HDFS集群的命令，可以确保HDFS服务正常运行。

       总结而言，Hudi被广泛应用于国内的大公司中，用于构建数据湖并整合大数据仓库，形成湖仓一体化的平台。这使得数据处理更加高效和灵活。

       为了更好地学习Hudi，推荐基于0.9.0版本的资料，从数据湖的概念出发，深入理解如何集成Spark和Flink，并通过实际需求案例来掌握Hudi的使用。这些资料将引导用户从基础到深入，逐步掌握Hudi的核心功能和应用场景。