1. Kafka全部数据清空 kafka全部数据清空的步骤为: 停止每台机器上的kafka: 删除kafka存储目录(server.properties文件log.dirs配置,默认为“/tmp/kafka-logs”)全部topic的数据目录: 删除zookeeper上与kafka相关的znode节点: 重启kafka.如果删除topic还在则需要重启zookeeper: 这里以192.168.187.201 node1.192.168.187.202 node2.192.168.187.20

脚本: CREATE PROCEDURE sp_DeleteAllData AS EXEC sp_MSForEachTable 'ALTER TABLE ? NOCHECK CONSTRAINT ALL' EXEC sp_MSForEachTable 'ALTER TABLE ? DISABLE TRIGGER ALL' EXEC sp_MSForEachTable 'DELETE FROM ?' EXEC sp_MSForEachTable 'ALTER TABLE ? CHECK CONST

一.项目需求,显示所有贴的时候,需要显示最热评论,但是点击进入相应帖子后,最热评论的label不要显示,如图: 解决方案 -- 该暂时保存的暂时保存,该清空的清空                                                                              最后记得还原数据,不还原数据的话,后果很严重               

有两种:Direct直连方式.Receiver方式 1.Receiver方式: 使用kafka高层次的consumer API来实现,receiver从kafka中获取的数据都保存在spark excutor的内存中,然后由Spark Streaming启动的job来处理数据.因此一旦数据量暴增,很容易造成内存溢出. 并且,在默认配置下,这种方式可能会因为底层失败而造成数据丢失,如果要启用高可靠机制,确保零数据丢失,要启用Spark Streaming的预写日志机制(Write Ahead Lo

业务背景 技术选型 Kafka Producer SparkStreaming 接收Kafka数据流 基于Receiver接收数据 直连方式读取kafka数据 Direct连接示例 使用Zookeeper维护KafkaOffset示例 SparkStreaming 数据处理 调优 合理的批处理时间(batchDuration) 合理的Kafka拉取量(maxRatePerPartition重要) 缓存反复使用的Dstream(RDD) 设置合理的GC 设置合理的CPU资源数 设置合理的paral

在消费Kafka中分区的数据时,我们需要跟踪哪些消息是读取过的.哪些是没有读取过的.这是读取消息不丢失的关键所在. Kafka是通过offset顺序读取事件的.如果一个消费者退出,再重启的时候,它知道从哪儿继续读取消息进行处理.所以,消费者需要「提交」属于它们自己的偏移量.如果消费者已经提交了偏移量,但消息没有得到有效处理,此时就会造成消费者消息丢失.所以,我们应该重视偏移量提交的时间点以及提交的方式. Kafka消费者的可靠性配置 1.group.id 如果两个消费者有相同的 group.id

1.删除主题 在server.properties中增加设置,默认未开启 delete.topic.enable=true 删除主题命令 /bin/kafka-topics --delete --topic test --zookeeper localhost: 2.删除主题数据 如果想保留主题,只删除主题现有数据(log).可以通过修改数据保留时间实现 bin/kafka-configs --zookeeper localhost: --entity-type topics --entity-

1. 解析参数工具类(ParameterTool) 该类提供了从不同数据源读取和解析程序参数的简单实用方法,其解析args时,只能支持单只参数. 用来解析main方法传入参数的工具类 public class ParseArgsKit { public static void main(String[] args) { ParameterTool parameters = ParameterTool.fromArgs(args); String host = parameters.getRequ

清空SQL Server数据库中所有表数据的方法 其实删除数据库中数据的方法并不复杂,为什么我还要多此一举呢,一是我这里介绍的是删除数据库的所有数据,因为数据之间可能形成相互约束关系,删除操作可能陷入死循环,二是这里使用了微软未正式公开的sp_MSForEachTable存储过程. 也许很多读者朋友都经历过这样的事情:要在开发数据库基础上清理一个空库,但由于对数据库结构缺乏整体了解,在删除一个表的记录时,删除不了,因为可能有外键约束,一个常见的数据库结构是一个主表,一个子表,这种情况下一般都得先

有时候我们需要清空数据库中所有用户表的数据,如果一张表一张表的清空的话,遇到一个庞大的数据系统估计得崩溃了.  用游标加上用变量来引用表名就可以做到这一点. 用变量来引用表名对表操作可以用在存储过程中,根据需要动太选择引用某个表的数据或对其操作   估计用的不多,好玩而已:)//定义游标DECLARE tables_cursor CURSOR   FOR   SELECT name FROM sysobjects WHERE type = 'U' //选择用户表名OPEN tables_curs

原文:清空SQL Server数据库中所有表数据的方法 其实删除数据库中数据的方法并不复杂,为什么我还要多此一举呢,一是我这里介绍的是删除数据库的所有数据,因为数据之间可能形成相互约束关系,删除操作可能陷入死循环,二是这里使用了微软未正式公开的sp_MSForEachTable存储过程. 也许很多读者朋友都经历过这样的事情:要在开发数据库基础上清理一个空库,但由于对数据库结构缺乏整体了解,在删除一个表的记录时,删除不了,因为可能有外键约束,一个常见的数据库结构是一个主表,一个子表,这种情况下一般

今早同事跟进客户反馈的问题时,提了个要求,要求清空数据库中所有表的数据. 记得之前用游标遍历所有的表名 + exec 动态语句 truncate table 表名 实现过这个功能. 网上搜了下,有更简单的方法: CREATE PROCEDURE sp_DeleteAllData AS --禁用约束和触发器 EXEC sp_MSForEachTable 'ALTER TABLE ? NOCHECK CONSTRAINT ALL' EXEC sp_MSForEachTable 'ALTER TABL

参考代码: public String getNewCenter(HttpServletRequest request,HttpServletResponse resonse){ JSONObject result = new JSONObject(); Jedis jedis = null; try{ jedis = JedisPoolManager.getResource(); List<BoardBean> listSelect = new ArrayList<BoardBean&

USE 数据库名称1;DROP PROCEDURE IF EXISTS 数据库名称1.存储过程名称;delimiter $$CREATE PROCEDURE 数据库名称1.存储过程名称(in v_count bigint,in v_count2 bigint)BEGINset @vCount1=v_count;set @vCount2=v_count2; set @i=1;set @vintervala=10000;set @vintervalb=10000;while(@i<=@vCount1

一.简介最近在项目发版测试的时候,导出dmp的时候不小心把开发库中的一些脏数据导出来了,测试那边导入进去之后一堆不规范的数据,为了不影响测试结果,于是总结了一个快速清空数据库数据表所有数据的方法. 二.方法(1). 第一种方法:分步骤实现 [a]第一步:禁止所有的外键约束. 打开plsql ,新建一个查询窗口,输入: SELECT 'ALTER TABLE ' || table_name || ' disable CONSTRAINT ' || constraint_name || ';' FR

Kafka消费者 从Kafka中读取数据 最近有需求要从kafak上消费读取实时数据,并将数据中的key输出到文件中,用于发布端的原始点进行比对,以此来确定是否传输过程中有遗漏数据. 不废话,直接上代码,公司架构设计 kafak 上有多个TOPIC,此代码每次需要指定一个TOPIC,一个TOPIC有3个分区Partition,所以消费的时候用多线程, 读取数据过程中直接过滤重复的key点,因为原始推送点有20W的量(可能发生在一秒或者几秒).当时我直接用的HASHMAP来过滤. 1.Consum

获取 redis 中所有的 key 可用使用 *. redis 127.0.0.1:6379> KEYS * Redis Flushall 命令用于清空整个 Redis 服务器的数据(删除所有数据库的所有 key ). 语法 redis Flushall 命令基本语法如下: redis 127.0.0.1:6379> FLUSHALL redis 127.0.0.1:6379> DBSIZE # 1 号数据库的 key 数量 (integer) 6 redis 127.0.0.1:637

1.前言 本文是在<如何计算实时热门商品>[1]一文上做的扩展,仅在功能上验证了利用Flink消费Kafka数据,把处理后的数据写入到HBase的流程,其具体性能未做调优.此外,文中并未就Flink处理逻辑做过多的分析,只因引文(若不特殊说明,文中引文皆指<如何计算实时热门商品>一文)中写的很详细了,故仅给出博主调试犯下的错.文中若有错误,欢迎大伙留言指出,谢谢! 源码在GitHub上,地址:https://github.com/L-Wg/flinkExample: 环境:Flin

1: 多个消费者消费同一个Topic数据相同的数据 2: 多个消费者消费同一个Topic数据不同数据 3: 各个消费者按组协调消费 1: 多个消费者消费同一个Topic数据相同的数据 (1)使用一个全新的"group.id"(就是之前没有被任何消费者使用过); (2)使用assign来订阅: # 例如 groupId @KafkaListener(topics = "test-syn",groupId = "test-2") public voi

清空表的时候注意外键约束 命令版 查询数据库中所有表名select table_name from information_schema.tables where table_schema='DB_name' and table_type='base table'; 查询指定数据库中指定表的所有字段名column_nameselect column_name from information_schema.columns where table_schema='DB_name' and tabl