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github-bot pushed a commit to branch asf-site
in repository https://gitbox.apache.org/repos/asf/incubator-tubemq-website.git
The following commit(s) were added to refs/heads/asf-site by this push:
new 03d91f4 Automated deployment: Thu Nov 26 11:17:34 UTC 2020
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03d91f4 is described below
commit 03d91f48f111c1134e9b9c70663433f816ac34df
Author: lamberliu <[email protected]>
AuthorDate: Thu Nov 26 11:17:34 2020 +0000
Automated deployment: Thu Nov 26 11:17:34 UTC 2020
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14 files changed, 22 insertions(+), 22 deletions(-)
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index 11c6a38..e1febbc 100644
--- a/docs/zh-cn/architecture.md
+++ b/docs/zh-cn/architecture.md
@@ -12,7 +12,7 @@ title: 架构介绍 - Apache TubeMQ
- **Broker**：
负责实际数据存储的Store部分，该部分由相互之间独立的Broker节点组成，每个Broker节点对本节点内的Topic集合进行管理，包括Topic的增、删、改、查，Topic内的消息存储、消费、老化、分区扩容、数据消费的offset记录等，集群对外能力，包括Topic数目、吞吐量、容量等，通过水平扩展Broker节点来完成；
-- **Client**：
负责数据生产和消费的Client部分，该部分我们以Lib形式对外提供，大家用得最多的是消费端，相比之前，消费端现支持Push、Pull两种数据拉取模式，数据消费行为支持顺序和过滤消费两种。对于Pull消费模式，支持业务通过客户端重置精确offset以支持业务extractly-once消费，同时，消费端新推出跨集群切换免重启的BidConsumer客户端；
+- **Client**：
负责数据生产和消费的Client部分，该部分我们以Lib形式对外提供，大家用得最多的是消费端，相比之前，消费端现支持Push、Pull两种数据拉取模式，数据消费行为支持顺序和过滤消费两种。对于Pull消费模式，支持业务通过客户端重置精确offset以支持业务exactly-once消费，同时，消费端新推出跨集群切换免重启的BidConsumer客户端；
- **Zookeeper**：
负责offset存储的zk部分，该部分功能已弱化到仅做offset的持久化存储，考虑到接下来的多节点副本功能该模块暂时保留。- **Zookeeper：**
Responsible for the zk part of the offset storage. This part of the function
has been weakened to only the persistent storage of the offset. Considering the
next multi-node copy function, this module is temporarily reserved;
@@ -76,7 +76,7 @@ TubeMQ采用连接复用模式，减少连接资源消耗；通过逻辑分区
- **数据消费行为支持顺序和过滤消费：**
在TubeMQ设计初我们考虑是不同业务使用不同的Topic，实际运营中我们发现不少业务实际上是通过代理模式上报的数据，数据通过Topic下的文件ID或者表ID属性来区分，业务为了消费自己的一份数据是需要全量消费该Topic下的所有数据。我们通过tid字段支持指定属性的过滤消费模式，将数据过滤放到服务端来做，减少出流量以及客户端的数据处理压力。
-- **支持业务extractly-once消费：**
为了解决业务处理数据时需要精确回档的需求，在客户端版本里提供了通过客户端重置精确offset功能，业务重启系统时，只需通过客户端提供待回拨时间点的消费上下文，TubeMQ即可按照指定的精确位置接续消费。该特性目前已在Flink这类实时计算框架使用，依托Flink基于checkpoint机制进行extractly-once数据处理。
+- **支持业务exactly-once消费：**
为了解决业务处理数据时需要精确回档的需求，在客户端版本里提供了通过客户端重置精确offset功能，业务重启系统时，只需通过客户端提供待回拨时间点的消费上下文，TubeMQ即可按照指定的精确位置接续消费。该特性目前已在Flink这类实时计算框架使用，依托Flink基于checkpoint机制进行exactly-once数据处理。
---
diff --git a/zh-cn/docs/architecture.html b/zh-cn/docs/architecture.html
index 453867d..e2e53c1 100644
--- a/zh-cn/docs/architecture.html
+++ b/zh-cn/docs/architecture.html
@@ -26,7 +26,7 @@
<p><strong>Broker</strong>：
负责实际数据存储的Store部分，该部分由相互之间独立的Broker节点组成，每个Broker节点对本节点内的Topic集合进行管理，包括Topic的增、删、改、查，Topic内的消息存储、消费、老化、分区扩容、数据消费的offset记录等，集群对外能力，包括Topic数目、吞吐量、容量等，通过水平扩展Broker节点来完成；</p>
</li>
<li>
-<p><strong>Client</strong>：
负责数据生产和消费的Client部分，该部分我们以Lib形式对外提供，大家用得最多的是消费端，相比之前，消费端现支持Push、Pull两种数据拉取模式，数据消费行为支持顺序和过滤消费两种。对于Pull消费模式，支持业务通过客户端重置精确offset以支持业务extractly-once消费，同时，消费端新推出跨集群切换免重启的BidConsumer客户端；</p>
+<p><strong>Client</strong>：
负责数据生产和消费的Client部分，该部分我们以Lib形式对外提供，大家用得最多的是消费端，相比之前，消费端现支持Push、Pull两种数据拉取模式，数据消费行为支持顺序和过滤消费两种。对于Pull消费模式，支持业务通过客户端重置精确offset以支持业务exactly-once消费，同时，消费端新推出跨集群切换免重启的BidConsumer客户端；</p>
</li>
<li>
<p><strong>Zookeeper</strong>：
负责offset存储的zk部分，该部分功能已弱化到仅做offset的持久化存储，考虑到接下来的多节点副本功能该模块暂时保留。-
<strong>Zookeeper：</strong> Responsible for the zk part of the offset storage.
This part of the function has been weakened to only the persistent storage of
the offset. Considering the next multi-node copy function, this module is
temporarily reserved;</p>
@@ -108,7 +108,7 @@ TubeMQ采用连接复用模式，减少连接资源消耗；通过逻辑分区
<p><strong>数据消费行为支持顺序和过滤消费：</strong>
在TubeMQ设计初我们考虑是不同业务使用不同的Topic，实际运营中我们发现不少业务实际上是通过代理模式上报的数据，数据通过Topic下的文件ID或者表ID属性来区分，业务为了消费自己的一份数据是需要全量消费该Topic下的所有数据。我们通过tid字段支持指定属性的过滤消费模式，将数据过滤放到服务端来做，减少出流量以及客户端的数据处理压力。</p>
</li>
<li>
-<p><strong>支持业务extractly-once消费：</strong>
为了解决业务处理数据时需要精确回档的需求，在客户端版本里提供了通过客户端重置精确offset功能，业务重启系统时，只需通过客户端提供待回拨时间点的消费上下文，TubeMQ即可按照指定的精确位置接续消费。该特性目前已在Flink这类实时计算框架使用，依托Flink基于checkpoint机制进行extractly-once数据处理。</p>
+<p><strong>支持业务exactly-once消费：</strong>
为了解决业务处理数据时需要精确回档的需求，在客户端版本里提供了通过客户端重置精确offset功能，业务重启系统时，只需通过客户端提供待回拨时间点的消费上下文，TubeMQ即可按照指定的精确位置接续消费。该特性目前已在Flink这类实时计算框架使用，依托Flink基于checkpoint机制进行exactly-once数据处理。</p>
</li>
</ul>
<hr>
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index a36c5fe..28cdac5 100644
--- a/zh-cn/docs/architecture.json
+++ b/zh-cn/docs/architecture.json
@@ -1,6 +1,6 @@
{
"filename": "architecture.md",
- "__html": "<h2>TubeMQ 架构</h2>\n<p>经过多年演变，TubeMQ集群分为如下5个部分：\n<img
src=\"img/sys_structure.png\"
alt=\"\"></p>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>Portal</strong>：
负责对外交互和运维操作的Portal部分，包括API和Web两块，API对接集群之外的管理系统，Web是在API基础上对日常运维功能做的页面封装；</p>\n</li>\n<li>\n<p><strong>Master</strong>：
负责集群控制的Control部分，该部分由1个或多个Master节点组成，Master
HA通过Master节点间心跳保活、实时热备切换完成（这是大家使用TubeMQ的Lib时需要填写对应集群所有Master节点地址的原因），主Master负责管理整个集群的状态、资源调度、权限检查、元数据查询等；</p>\n</li>\n<li>\n<p><strong>Broker</strong>：
负责实际数据存储的Store部分，该部分由相互之 [...]
+ "__html": "<h2>TubeMQ 架构</h2>\n<p>经过多年演变，TubeMQ集群分为如下5个部分：\n<img
src=\"img/sys_structure.png\"
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负责对外交互和运维操作的Portal部分，包括API和Web两块，API对接集群之外的管理系统，Web是在API基础上对日常运维功能做的页面封装；</p>\n</li>\n<li>\n<p><strong>Master</strong>：
负责集群控制的Control部分，该部分由1个或多个Master节点组成，Master
HA通过Master节点间心跳保活、实时热备切换完成（这是大家使用TubeMQ的Lib时需要填写对应集群所有Master节点地址的原因），主Master负责管理整个集群的状态、资源调度、权限检查、元数据查询等；</p>\n</li>\n<li>\n<p><strong>Broker</strong>：
负责实际数据存储的Store部分，该部分由相互之 [...]
"link": "/zh-cn/docs/architecture.html",
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"title": "架构介绍 - Apache TubeMQ"
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index 11c6a38..e1febbc 100644
--- a/zh-cn/docs/architecture.md
+++ b/zh-cn/docs/architecture.md
@@ -12,7 +12,7 @@ title: 架构介绍 - Apache TubeMQ
- **Broker**：
负责实际数据存储的Store部分，该部分由相互之间独立的Broker节点组成，每个Broker节点对本节点内的Topic集合进行管理，包括Topic的增、删、改、查，Topic内的消息存储、消费、老化、分区扩容、数据消费的offset记录等，集群对外能力，包括Topic数目、吞吐量、容量等，通过水平扩展Broker节点来完成；
-- **Client**：
负责数据生产和消费的Client部分，该部分我们以Lib形式对外提供，大家用得最多的是消费端，相比之前，消费端现支持Push、Pull两种数据拉取模式，数据消费行为支持顺序和过滤消费两种。对于Pull消费模式，支持业务通过客户端重置精确offset以支持业务extractly-once消费，同时，消费端新推出跨集群切换免重启的BidConsumer客户端；
+- **Client**：
负责数据生产和消费的Client部分，该部分我们以Lib形式对外提供，大家用得最多的是消费端，相比之前，消费端现支持Push、Pull两种数据拉取模式，数据消费行为支持顺序和过滤消费两种。对于Pull消费模式，支持业务通过客户端重置精确offset以支持业务exactly-once消费，同时，消费端新推出跨集群切换免重启的BidConsumer客户端；
- **Zookeeper**：
负责offset存储的zk部分，该部分功能已弱化到仅做offset的持久化存储，考虑到接下来的多节点副本功能该模块暂时保留。- **Zookeeper：**
Responsible for the zk part of the offset storage. This part of the function
has been weakened to only the persistent storage of the offset. Considering the
next multi-node copy function, this module is temporarily reserved;
@@ -76,7 +76,7 @@ TubeMQ采用连接复用模式，减少连接资源消耗；通过逻辑分区
- **数据消费行为支持顺序和过滤消费：**
在TubeMQ设计初我们考虑是不同业务使用不同的Topic，实际运营中我们发现不少业务实际上是通过代理模式上报的数据，数据通过Topic下的文件ID或者表ID属性来区分，业务为了消费自己的一份数据是需要全量消费该Topic下的所有数据。我们通过tid字段支持指定属性的过滤消费模式，将数据过滤放到服务端来做，减少出流量以及客户端的数据处理压力。
-- **支持业务extractly-once消费：**
为了解决业务处理数据时需要精确回档的需求，在客户端版本里提供了通过客户端重置精确offset功能，业务重启系统时，只需通过客户端提供待回拨时间点的消费上下文，TubeMQ即可按照指定的精确位置接续消费。该特性目前已在Flink这类实时计算框架使用，依托Flink基于checkpoint机制进行extractly-once数据处理。
+- **支持业务exactly-once消费：**
为了解决业务处理数据时需要精确回档的需求，在客户端版本里提供了通过客户端重置精确offset功能，业务重启系统时，只需通过客户端提供待回拨时间点的消费上下文，TubeMQ即可按照指定的精确位置接续消费。该特性目前已在Flink这类实时计算框架使用，依托Flink基于checkpoint机制进行exactly-once数据处理。
---
