上一节介绍了如何使用Pulsar的Java客户端开发Pulsar的Producer、Consumer和Reader，Pulsar使用二进制协议在Producer/Consumer和Brokers之间通信，在开发Consumer时可以使用同步或异步的方式接收消息，同时支持批量接收消息和多主体订阅的特性，消费者在处理消息时还要考虑根据具体业务场景考虑使用死信策略。本节将介绍Pulsar Go Client的使用，演示使用Pulsar的Go客户端库开发Producer和Consumer。
...上一节学习了Pulsar的逻辑架构，Pulsar在逻辑结构上由租户(Tenant)、命名空间(Namespace)、主题(Topic)组成。 Pulsar是一个多租户系统，租户可以跨集群分布，租户代表了组织中特定的业务单元、产品线、核心功能，对应组织中的不同部门或团队负责。 Pulsar中消息的读写都是面向Topic的，支持分区Topic，分区Topic内部实现为等于分区数量的N个内部Topic，多个Broker就可以为多个内部Topic服务，均匀分布负载，分区发布由Pulsar自动管理对用户透明。
...上一节在docker容器运行并体验了单机模式的Pulsar，使用命令行管理工具pulsar-admin创建了租户、命名空间和Topic，了解了Pulsar Admin REST API。
本节将对pulsar的租户、命名空间、Topic相关的内容做一下整理。
Pulsar被设计为一个多租户系统，租户可以跨集群分布，每个租户都可以有单独的认证和授权机制，可以针对租户设置存储配额、消息生存时间TTL和隔离策略。 Pulsar的多租户功能使其可以为组织中的不同部门、不同团队提供安全且独占的消息服务，允许不同部门、不同团队之间共享。这样一个Pulsar实例下边多个Pulsar集群可以成为整个组织的消息平台服务。 Pulsar使用租户、命名空间、主题的层次结构支持多租户，这就是Pulsar的逻辑架构，描述了在Pulsar中如何存储数据的逻辑结构。
...上一节学习了单个Pulsar集群的组成: 无状态智能路由层Pulsar Proxy(可选)、无状态服务层Pulsar Broker、消息持久化存储Bookies，配置协调和元数据存储Zookeeper。 本节我们将在个人本地开发环境开始使用Pulsar，对于本地开发和测试只需要运行单机模式的Pulsar。在容器中运行Pulsar是本地开发测试最简单的方法。 这里将在本地开发环境中使用docker启动Pulsar Standloen的容器。
...K3s是一个轻量级的Kubernetes发行版，它针对边缘计算、物联网等场景进行了高度优化。 K3s做了以下功能:
local-path-provisioner, metrics-server, traefik ingress controller运行K3s所需的资源相对较少，因此K3s适用于边缘计算、物联网等场景，当然也适用于开发和测试场景，使用K3s不仅能够缩短启动集群的时间，还能够减少集群需要消耗的资源。
...从分布式系统的部署和管理角度来看，大多数分布式系统都将集群作为的最高级别抽象，如果涉及到跨地域部署时会在不同地域部署多个集群，但这需要将每个集群视为独立的系统进行配置和管理。
Pulsar提供了一个比Pulsar Cluster(Pulsar集群)更高级别的抽象，叫Pulsar Instance(Pulsar实例)。一个Pulsar Instance由多个Pulsar Cluster组成，一个Pulsar实例中的集群之间可以相互跨地域复制数据。
Pulsar Instance作为一个唯一的单元，可以从各地域中的一个位置统一管理。
Apache Pulsar是一个支持多租户的、高性能的、分布式的Pub-Sub消息系统，最初由雅虎开发，现在是Apache软件基金会的顶级项目。 Pulsar提供非常低的消息发布和端到端的延迟、保障消息可靠传递零丢失，同时提供了一个用于流数据处理的无服务器轻量级计算框架。
...Delve是一个使用Go语言开发的专门用于Go语言的调试工具。Delve项目的地址是https://github.com/go-delve/delve，
这个项目的目标是为Go提供一个简单的、功能齐全、易于调用和使用的调试器。当前Go语言支持GDB、LLDB、Delve三种调试工具，LLDB是MacOS系统推荐的，已经成为了XCode默认调试器，但GDB和LLDB对Go的支持比不上Delve这个专门为Go设计和开发的调试工具。
Goland和Go for Visual Studio Code这种集成开发环境的调试功能也都是集成了delve的。
本文将学习Delve命令行的基本使用。
Apache Doris是一个支持对海量大数据进行快速分析的MPP数据库。MPP即(Massively Parallel Processing)大规模并行处理，简单的理解就是将任务并行的分散到多个服务器节点上，在每个节点上计算完成后，再将各部分结果汇总到一起得到最终的结果。 Apache Doris就是一个大规模并行分析(Analytical Massively Parallel Processing ) MPP数据库。本文将介绍Apache Doris ODBC External Table的配置和使用。
...前面一节介绍了使用Kubernetes API就是查询和操纵Kubernetes API中的资源对象。本节将学习第一个资源对象Namespace。 很多公司可能都会维护一个规模很大的K8S集群，可能有几百乃至成千上万台机器，这个K8S集群同时要为公司内部的不同部门、不同的业务提供服务，为了隔离区分各部门各业务对集群的使用，需要有一个"虚拟集群"的概念，即namespace。 k8s支持多个虚拟集群，它们依赖于同一个物理集群，这些虚拟集群就是namespace。
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