作者:可期链接:https://www.zhihu.com/question/266390197/answer/772404605来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 关于Kafka保证单partition有序的讨论如下: 一.为什么只保证单partition有序 如果Kafka要保证多个partition有序,不仅broker保存的数据要保持顺序,消费时也要按序消费.假设partition1堵了,为了有序,那partition2以及后续的分区也不能被消

一. 前言 先看一个例子,我们想在页面展示一周内的消费变化情况,用echarts面积图进行展示.如下: 我们在后台将数据构造完成 HashMap<String, Integer> map = new HashMap<>(); map.put("星期一", 40); map.put("星期二", 43); map.put("星期三", 35); map.put("星期四", 55); map.put(&q

4.1.6 操作符之间的优先顺序 在表达一些比较复杂的条件判断时,在同一个表达式中,有时可能会存在多个操作符.比如,我们在判断要不要买某个西瓜时,不仅要判断它的总价(单价8.2元/斤,一共10.3斤)是否小于100块钱(因为兜里只有这么多钱),同时还要判断这个西瓜是否有坏掉的地方.要表达这个复杂的条件判断,我们不得不把前面学过的算术操作符.关系操作符和逻辑操作符全都派上场: bool bBad = false; // 是否有坏掉的地方 float fPrice = 8.2; // 单价 floa

我大概知道他在说什么了,是对内存单元的竞争访问吧.Python有GIL,在执行伪码时是原子的.但是伪码之间不保证原子性.   UDP丢包,你是不是做了盲发?没有拥塞控制的情况下,确实会出现丢包严重的情况.你先看看发送速率,还有是否带有拥塞控制.   https://groups.google.com/forum/#!topic/python-cn/Vivn--4LfGM  

一.当函数声明和函数定义式(变量赋值)同名时 function ledi(){ alert('ledi1'); }; ledi(); var ledi = function (){ alert('ledi2'); }; ledi(); 执行顺序: var ledi: function ledi(){ alert('ledi1'); }; //预编译结束 ============== ledi(); ledi = function (){ alert('ledi2'); }; ledi(); 函数

经常看见面试题:有三个线程T1,T2,T3,有什么方法可以确保它们按顺序执行.今天手写测试了一下,下面贴出目前想到的3种实现方式 说明:这里在线程中我都用到了sleep方法,目的是更容易发现问题.之前看到其他人写的错误代码,测试了好多遍没测试出问题,比如下面这种错误方式 错误方式(最开始测试,一直都是正确的输出顺序,放开了sleep 注释部分,输出顺序直接不是  t3,t2,t1.错误显而易见) public static void main(String[] args) { final Thr

[本文出自天外归云的博客园] 一个多线程的题:定义三个线程ID分别为ABC,每个线程打印10遍自己的线程ID,按ABCABC……的顺序进行打印输出. 我的解法: from threading import Thread, Lock # 由_acquire解锁执行后释放_release锁 def _print(_id: str, _acquire: Lock, _release: Lock) -> None: for i in range(10): _acquire.acquire() print

以往认为函数只要执行到return语句便会返回结果并终止,然而这时错误的,因为这存在特例. 掌握下面几条原则就可以完全解决“当try.catch.finally遭遇return”的问题. 原则:1.finally语句块中的代码是一定会执行的,而catch块中的代码只有发生异常时才会执行. 2. 函数执行完try块中的return语句后不会终止,还会继续执行catch(仅在抛出异常时执行).finally语句块. 3.函数必须确保有唯一返回值 说明: try中如果包含return语句则catch块

在unity中,有几个默认的文件目录,这些目录对于开发者来说是非常重要的,今天记录一下这些目录的功能和一些相关的知识 大神雨松给出的帖子我个人觉得还是很有价值的,附上链接 http://www.xuanyusong.com/archives/3229 简书中一位大神也给出了详细的说明,而且附加上了文件的编译顺序:https://www.jianshu.com/p/e9d6f3bb69c5 大神对目录的解释,我自认为没有他们理解的更深,但是我亲测了一个问题,就是脚本的执行和文件夹有没有关系呢? 答

首先是第一种情况: 我们这里由于程序只是单一的,所以后面的代码只有主题部分: Public class test{ Public static void main(String[] args){ System.out.println(new test().Test()); } Static int Test(){ Int x=1; Try{ Return x; }finally{ ++x; System.out.println("x="+x); } } } 这里的打印结果是: X=2;

Kafka 分布式的单位是 partition,同一个 partition 用一个 write ahead log 组织, 所以可以保证 FIFO 的顺序.不同 partition 之间不能保证顺序.但是绝大多数用 户都可以通过 message key 来定义,因为同一个 key 的 message 可以保证只发 送到同一个 partition. Kafka 中发送 1 条消息的时候,可以指定(topic, partition, key) 3 个参数. partiton 和 key 是可选的.如

Kafka分布式的单位是partition,同一个partition用一个write ahead log组织,所以可以保证FIFO的顺序.不同partition之间不能保证顺序. 但是绝大多数用户都可以通过message key来定义,因为同一个key的message可以保证只发送到同一个partition,比如说key是user id,table row id等等,所以同一个user或者同一个record的消息永远只会发送到同一个partition上,保证了同一个user或record的顺序.

1.如何获取topic主题的列表bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181 2.生产者和消费者的命令行是什么?生产者在主题上发布消息:bin/kafka-console-producer.sh --broker-list 192.168.43.49:9092 --topic Hello-Kafka注意这里的IP是server.properties中的listeners的配置.接下来每个新行就是输入一条新消息.消费者接受消息:bin/

前言 Kafka是最初由Linkedin公司开发,是一个分布式.支持分区的(partition).多副本的(replica),基于zookeeper协调的分布式消息系统,它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景:比如基于hadoop的批处理系统.低延迟的实时系统.storm/Spark流式处理引擎,web/nginx日志.访问日志,消息服务等等,用scala语言编写,Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源 项目. 关于Kafka的知识总结了个思维导

前言 转自(https://www.cnblogs.com/zhuifeng523/p/12081204.html) Kafka是最初由Linkedin公司开发,是一个分布式.支持分区的(partition).多副本的(replica),基于zookeeper协调的分布式消息系统,它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景:比如基于hadoop的批处理系统.低延迟的实时系统.storm/Spark流式处理引擎,web/nginx日志.访问日志,消息服务等等,用scala语言编写,

目录 概念 Kafka基础概念 命令行 Kafka 数据存储设计 kafka在zookeeper中存储结构 生产者 生产者设计 消费者 消费者设计 面试题 kafka设计 请说明什么是Apache Kafka? 请说明什么是传统的消息传递方法? 请说明Kafka相对传统技术有什么优势? Kafka与传统MQ消息系统之间有三个关键区别 说说Kafka的使用场景? 使用Kafka有什么优点和缺点? 谈谈Kafka吞吐量为何如此高? zookeeper对于kafka的作用 什么是ISR伸缩 Kafka

消息队列 为什么要用消息队列,都有什么优缺点? 要问的是消息队列都有哪些场景,然后项目里具体实现的什么场景,你在这个场景里用的什么消息队列? 期望的回答是,你们公司有个什么业务,这个业务场景有什么技术挑战,如果不用MQ可能会很麻烦,但是你现在用了MQ带给你什么好处? 场景比较多,但是比较核心的是3个:解耦.异步.削峰 解耦 ​ 需要去考虑你负责的系统中是否有类似的场景,一个系统调用了多个系统和模块,互相之间的调用很复杂,维护起来很麻烦.但是这个调用并不需要直接同步调用接口,如果用MQ给它异步化解

1.HighLevelApi High Level Api是多线程的应用程序,以Topic的Partition数量为中心.消费的规则如下: 一个partition只能被同一个ConsumersGroup的一个线程所消费. 线程数小于partition数,某些线程会消费多个partition. 线程数等于partition数,一个线程正好消费一个线程. 当添加消费者线程时,会触发rebalance,partition的分配发送变化. 同一个partition的offset保证消费有序,不同的par

ConsumerConfig.scala 储存Consumer的配置 按照我的理解,0.10的Kafka没有专门的SimpleConsumer,仍然是沿用0.8版本的. 1.从poll开始 消费的规则如下: 一个partition只能被同一个ConsumersGroup的一个线程所消费. 线程数小于partition数,某些线程会消费多个partition. 线程数等于partition数,一个线程正好消费一个线程. 当添加消费者线程时,会触发rebalance,partition的分配发送变化

1 背  景 Spark SQL / Catalyst 和 CBO 的优化,从查询本身与目标数据的特点的角度尽可能保证了最终生成的执行计划的高效性.但是 执行计划一旦生成,便不可更改,即使执行过程中发现后续执行计划可以进一步优化,也只能按原计划执行: CBO 基于统计信息生成最优执行计划,需要提前生成统计信息,成本较大,且不适合数据更新频繁的场景: CBO 基于基础表的统计信息与操作对数据的影响推测中间结果的信息,只是估算,不够精确. 本文介绍的 Adaptive Execution 将可以根据

转自 https://mp.weixin.qq.com/s/Oq9L3Cmc-8G9oL8dvZ5OHQ 1 背景 本文介绍的 Adaptive Execution 将可以根据执行过程中的中间数据优化后续执行,从而提高整体执行效率.核心在于两点 执行计划可动态调整 调整的依据是中间结果的精确统计信息 2 动态设置 Shuffle Partition 2.1 Spark Shuffle 原理 如上图所示,该 Shuffle 总共有 2 个 Mapper 与 5 个 Reducer.每个 Mappe