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

1.postman请求接口 http://ip:端口/index/type/_delete_by_query?conflicts=proceed body为: { "query": { "match_all": {} } } 注意,请求是POST方式. 2.curl curl -u用户名:密码 -XPOST 'ip:9200/index_name/type_name/_delete_by_query?refresh&slices=5&pretty'

https://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-kafka/index.html 周 明耀2015 年 6 月 10 日发布 示例:网络游戏 假设我们正在开发一个在线网络游戏平台,这个平台需要支持大量的在线用户实时操作,玩家在一个虚拟的世界里通过互相协作的方式一起完成每一个任务.由于游戏当中允许玩家互相交易金币.道具,我们必须确保玩家之间的诚信关系,而为了确保玩家之间的诚信及账户安全,我们需要对玩家的 IP 地址进行追踪,当出现一个长

一.Kafka 数据日志 1.主题 Topic Topic 是逻辑概念. 主题类似于分类,也可以理解为一个消息的集合.每一条发送到 Kafka 的消息都会带上一个主题信息,表明属于哪个主题. Kafka 的主题是支持多用户订阅的,即一个主题可以有零个.一个或者多个消费者来订阅该主题的消息. 2.分区 Partition 1)分区原因 方便集群扩展,因为一个 Topic 由多个 Partition 组成,而 Partition 又可以通过调整以适应不同的机器,因而整个集群就可以适应任意大小的数据:

1.Kafka Connect Connect是Kafka的一部分,它为在Kafka和外部存储系统之间移动数据提供了一种可靠且伸缩的方式,它为连接器插件提供了一组API和一个运行时-Connect负责运行这些插件,它们负责移动数据.Connect以worker进程集群的方式运行,基于work进程安装连接器插件,然后使用REST API管理和配置connector,这些work进程都是长时间运行的作业.connector启动额外的task,利用work节点的资源以并行的方式移动大量的数据.Sour

原文 http://blog.zanlabs.com/2015/01/02/add-resume-type-to-hexo-under-pacman-theme/ 背景 虽然暂时不找工作,但是想着简历也是个向别人推销自己的好东西.然后也想着折腾点新的东西,如此,这般,便想着研究起写个简历了.形式不限,但是必须是在线的,最好是很简洁的. 分析 既然是在线的,那就干脆直接用博客呗,直接放在上面.写博客既然用Markdown,那简历也直接用Markdown,一个是可以在线渲染,另外一个是生成PDF的工

正常情况下,要想对数据文件脱机,必须在归档模式下,这是ORACLE自动保护的一种措施,防止在非归档模式下对数据文件脱机,造成数据丢失.如果想在非归档模式下执行数据文件脱机操作,则需要加上“for drop”选项,例如 alter database datafile 7 offline for drop:这样的话,7号数据文件已脱机且并没有被删除.但是,想要恢复该数据文件联机时,就存在一个问题,如果此时相对应的重做日志文件没有被清空,则可以使用recover datafile 7:来恢复该文件,一

此教程适用系统:Linux(CentOS,Debian,Ubuntu,Fedora) 通常新开通的Linux云服务器数据盘都未做分区和格式化.在进行数据盘挂载之前我们要先进行分区以及格式化操作.注意,挂载操作会清空数据,请确认挂载盘内无重要数据! 以下是分区.数据盘挂载详细步骤: 一.查看数据盘. [root@win23 /]# fdisk  -l 首先,远程SSH登录CentOS服务器,查看磁盘.通常我们是用"df –h"命令查看服务器磁盘,但是在没有分区和格式化数据盘之前,使用 &

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

Apache Kafka 是一个可扩展,高性能,低延迟的平台,允许我们像消息系统一样读取和写入数据.我们可以很容易地在 Java 中使用 Kafka. Spark Streaming 是 Apache Spark 的一部分,是一个可扩展.高吞吐.容错的实时流处理引擎.虽然是使用 Scala 开发的,但是支持 Java API. Apache Cassandra 是分布式的 NoSQL 数据库. 准备 在进行下面文章介绍之前,我们需要先创建好 Kafka 的主题以及 Cassandra 的相关表,

Hexo目录: Hexo快速构建个人小站-Hexo初始化和将项目托管在Github(一) Hexo快速构建个人小站-自定义域名和自定义主题(二) 背景交代: 前面两章完成了Hexo的初始化和部分自定义的功能,对于只想展示文章来说也是没有问题的,但是无法与读者进行互动,无论读者对错误的反馈还是对优质内容的鼓励这些统统都不知道,所以我们先给文章加上评论系统,让读者有渠道可以反馈,也让作者对于反馈有一个好的总结,优化改善,循序渐进才能将博客建设的更好. 至于评论系统的选择有很多,available |

转载:https://www.iteblog.com/archives/1591.html 当我们正确地部署好Spark Streaming,我们就可以使用Spark Streaming提供的零数据丢失机制.为了体验这个关键的特性,你需要满足以下几个先决条件: 1.输入的数据来自可靠的数据源和可靠的接收器: 2.应用程序的metadata被application的driver持久化了(checkpointed ); 3.启用了WAL特性(Write ahead log): 一.可靠的数据源和可靠

Kafka经典三大问:数据有序丢失重复 在kafka中有三个经典的问题: 如何保证数据有序性 如何解决数据丢失问题 如何处理数据重复消费 这些不光是面试常客,更是日常使用过程中会遇到的几个问题,下面分别记录一下产生的原因以及如何解决. 1. 消息有序 kafka 的数据,在同一个partition下是默认有序的,但在多个partition中并不一定能够保证其顺序性.kafka因为其自身的性质,适合高吞吐的流式大数据,对数据有序性要求不严格的场景比较适用. 1.1. 为什么只保证单partitio

http://blog.csdn.net/macliukaijie/article/details/8308643 1.创建两个表空间 SQL> create tablespace test1 datafile '/opt/test1.dbf' size 10m; Tablespace created SQL> create tablespace test2 datafile '/opt/test2.dbf' size 10m; Tablespace created 2.创建两个用户 SQL&

redis入门(10)redis集群下的数据分区存储

//设置窗口的大小,无论使用怎样的windows主题,都能灵活的应对,显示合适的窗口大小,一定要在JFrame.setVisible(true)之前调用, //替代传统的frame.setSize(width,height); public static void setSize(JFrame frame, int width, int height) { //一定要在JFrame显示之前调用 frame.pack(); //在默认的setResizable(true); 情况下,titleDe

CentOS下挂载数据盘 1.显示磁盘使用情况:#df 2.显示磁盘:#fdisk -l 3.格式化分区:#mkfs.ext4 /dev/vdb1           //注:将/dev/vdb1格式化为ext4类型 4.创建/data目录:#mkdir /data 5.开始挂载分区:#mount /dev/vdb1 /data 6.配置开机自动挂载:#vim /etc/fstab 7.加入:/dev/vdb1(磁盘分区)  /data(挂载目录) ext4(文件格式)defaults  0  

jQuery EasyUI 表单 - 过滤下拉数据网格 下拉数据网格(Combogrid)组件和下拉框(Combobox)组件的共同点是,除了都具有下拉面板以外,它们都是基于数据网格(Datagrid)的. 下拉数据网格(Combogrid)组件可以过滤.分页,并具有其他一些数据网格(Datagrid)的功能. 本教程向您展示如何在一个下拉数据网格(Combogrid)组件中过滤数据记录. 创建下拉数据网格(Combogrid) $('#cg').combogrid({ panelWidth:5

半夜收到报警短信,服务器磁盘空间不足,爬起来检查一番,发现由于索引重建导致,而且该磁盘下仍有自动增长的数据文件,由于该服务器上其他盘符有剩余空间,于是打算将该磁盘下的数据文件限制增长,并新增几个数据文件在其他有空闲空间的磁盘下,于是操作步骤如下: 第一步:检查Alwayson各辅助节点的相同盘符是否同样有磁盘空间(可以使用EXEC master..xp_fixeddrives来查看) 第二步:检查各辅助节点下是否存在对应文件夹,没有的手工创建 第三步:在主节点对数据库上新增数据文件. 三步打完手

如何让ActiveXObject( "Microsoft.XmlDom ")对象在非IE浏览器下显示数据?firefox(火狐) 2013-09-10 16:01 2152人阅读 评论(0) 收藏 举报 在IE浏览器下,xmlDom对象一般这样被定义: var xmlDom= new ActiveXObject("Microsoft.XMLDOM"); 为了兼容Firefox,需要修改为: if (window.ActiveXObject){ var xmlDom=

通过Hadoop安全部署经验总结,开发出以下十大建议,以确保大型和复杂多样环境下的数据信息安全. 1.先下手为强!在规划部署阶段就确定数据的隐私保护策略,最好是在将数据放入到Hadoop之前就确定好保护策略. 2.确定哪些数据属于企业的敏感数据.根据公司的隐私保护政策,以及相关的行业法规和政府规章来综合确定. 3.及时发现敏感数据是否暴露在外,或者是否导入到Hadoop中. 4.搜集信息并决定是否暴露出安全风险. 5.确定商业分析是否需要访问真实数据,或者确定是否可以使用这些敏感数据.然后,选择