https://jingyan.baidu.com/article/eb9f7b6d367679869364e8d4.html

通过原生kafka,查看对应的topic是否有数据 下载kafka:登录Apache kafka官方下载 http://kafka.apache.org/downloads.html 配置config文件 vim server.properties 启动kafka: ./kafka-server-start.>/dev/>& & # kafka-server-start.sh 脚本在 kafka_2.-/bin路径下 查看已创建的topic列表: ./kafka-topics.

server.properties中增加选项 delete.topic.enable=true 修改之后重启kafka 进入kafka目录,输入命令 bin/kafka-topics.sh --zookeeper localhost:2185 --delete --topic my_topic_name 如果数据量大的话会删一段时间

--1.先建表 CREATE TABLE test(idd INT NOT NULL,name VARCHAR(10) NULL) INSERT INTO TEST SELECT 1,'abcdefg' UNION ALL SELECT 2,'hijklmn' --SELECT * FROM TEST SELECT * FROM sys.tables WHERE name = 'test' --2.查询元数据 --hobt_id : 72057594043236352 SELECT hobt_i

1 打开    server.properties2  添加一条:  delete.topic.enable=true 3  执行命令:   bin/kafka-topics.sh --delete --zookeeper 9.37.138.215:2181, 9.42.18.65:2181, 9.37.201.53:2181 --topic kfk 执行完后,topic中现有的数据就没有了(其实没有真正删除), offset从0开始,此时consumer 的 subscribe可以接收到数据.

启动zookeeper和Kafka之后,进入kafka目录(安装/启动kafka参考前面一章:https://www.cnblogs.com/cici20166/p/9425613.html) 1.创建Topic 1)运行命令: ./bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test1 2181 是zookeeper 端口 图示为创建成

#查看etcd pod kubectl get pod -n kube-system | grep etcd #进入etcd pod kubectl exec -it -n kube-system etcd-node1.com sh #设置etcdctl 使用的版本,k8s中使用v3版本export ETCDCTL_API=3 #查询etcd中所有的key etcdctl --cacert=/etc/kubernetes/pki/etcd/ca.crt --cert=/etc/kubernete

在  debug 模式下如何在断点处,查看字符指针变量内存中的值,像vs2008的调试工具一样的内存查看器,现在只能查看第一个内存中的值可以在输出窗口采用gdb命令:x /nfu <addr> n表示要显示的内存单元的个数 ----------------------------------------- f表示显示方式, 可取如下值:x 按十六进制格式显示变量d 按十进制格式显示变量u 按十进制格式显示无符号整型o 按八进制格式显示变量t 按二进制格式显示变量a 按十六进制格式显示变量i 指

方式一:ADB Pull 通过adb pull导出*.db文件到PC的文件夹中,通过可视化工具 SQLiteExpertPers 进行查看.编辑: adb pull /data/data/com.jooy.barcodesystem/databases/barcodesys.db D:\Data\jooy 方式二:SQLite Editor 通过手机端的 SQLite Editor直接在,移动端查看.编辑数据库文件:下载地址

Eclipse菜单Window - Open Perspective - DDMS进入DDMS视图. 然后File Explorer View中依次展开路径/data/data/package_name/databases/. 将当中的db文件pull from device保存到电脑上, 再使用navicat.SQLiteSpy或其它软件打开查看 SQLiteSpy查看过程: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvdTAxMzQyNTUyNw

对于IPhone开发/XCode的初学者,如何在调试时查看变量的值是很头痛的事情.因为Xcode的expression 经常无法正确显示变量的值.但是强大的GDB可以很方便的帮我们查看变量的值.   当执行到某断点时,在GDB窗口中使用po就可以查看变量.(po = print object)  1)查看String 或其它变量. po 变量名 2)查看某个Property.比如要查看item变量的name属性. po [item name]    注意,po item.name是不工作的. 3

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. kafkaSource 见官方文档 2. kafkaSource的偏移量的存储位置 默认存在kafka的特殊topic中,但也可以设置参数让其不存在kafka的特殊topic中   3   将kafka中的数据写入redis中去 redisSink不支持exactly Once,只支持AtLeast Once KafkaSourceToRedisDemo 1 package cn._51doit.flink.day04; 2 3 import org.apache.flink.api.co

Kafka实际使用过程中遇到的一些问题及解决方法: 1.关于Kafka的分区: 开始使用Kafka的时候,没有分区的概念,以为类似于传统的MQ中间件一样,就直接从程序中获取Kafka中的数据. 后来程序搭建了多套,发现永远只有一个消费者(消费者应用部署在多个tomcat上)会从Kafka中获取数据进行处理,后来才知道有分区这么一个概念. 具体不说了,网上有很多资料,总的概括:Kafka的分区,相当于把一个Topic再细分成了多个通道,一个消费者应用可以从一个分区或多个分区中获取数据. 有4个分区

首先,在MySQL命令行下执行如下命令可以查看MySQL中存放数据的位置: show global variables like "%datadir%"; 我这里的执行结果: +---------------+---------------------------------------------+ | Variable_name | Value | +---------------+---------------------------------------------+ | d

MySQL 版本:Server version: 5.7.17-log MySQL Community Server (GPL) 相关内容:JDBC Java 程序从 MySQL 数据库中读取数据,并封装到 Javabean 对象中 用于测试的 MySQL 数据库:game 查看表的定义 mysql> DESC user; +----------+-------------+------+-----+---------+----------------+ | Field | Type | Nul

MySQL 版本:Server version: 5.7.17-log MySQL Community Server (GPL) 相关内容:JDBC Java 连接 MySQL 数据库 用于测试的 MySQL 数据库:game 查看表的定义 mysql> DESC user; +----------+-------------+------+-----+---------+----------------+ | Field | Type | Null | Key | Default | Extr

需求: 目前kafka的topic上有一批数据,这些数据被分配到9个不同的partition中(就是发布时key:{m1,m2,m3,m4...m9},value:{records items}),mx(m1,m2...m9)这些数据的唯一键值:int_id+start_time,其中int_id和start_time是topic record中的记录.这9组数据按照唯一键值可以拼接(m1.primarykey1,m2.primarykey1,m3.primarykey1.....m9.prim

需求与场景 上游某业务数据量特别大,进入到kafka一个topic中(当然了这个topic的partition数必然多,有人肯定疑问为什么非要把如此庞大的数据写入到1个topic里,历史留下的问题,现状就是如此庞大的数据集中在一个topic里).这就需要根据一些业务规则把这个大数据量的topic数据分发到多个(成百上千)topic中,以便下游的多个job去消费自己topic的数据,这样上下游之间的耦合性就降低了,也让下游的job轻松了很多,下游的job只处理属于自己的数据,避免成百上千的job都

需求与场景 上游某业务数据量特别大,进入到kafka一个topic中(当然了这个topic的partition数必然多,有人肯定疑问为什么非要把如此庞大的数据写入到1个topic里,历史留下的问题,现状就是如此庞大的数据集中在一个topic里).这就需要根据一些业务规则把这个大数据量的topic数据分发到多个(成百上千)topic中,以便下游的多个job去消费自己topic的数据,这样上下游之间的耦合性就降低了,也让下游的job轻松了很多,下游的job只处理属于自己的数据,避免成百上千的job都