文章目录 一、Kafka概述1.1Kafka介绍1.2 消息队列1.3 消息队列的两种模式1.4 kafka快速入门1.4.1 安装包下载1.4.2 安装kafka1.4.3 kafka命令行操作 二、Kfaka构架2.1 kafka基础框架2.2 kafka工作流程以及文件储存机制2.3 kafka 生产者2.3.1 分区策略2.3.2 数据可靠性保证
内容目录 分区表分区表 分区表 Hive的存储是在hdfs上，当Hive创建一张表的时候，其实是在hdfs上创建了一个文件夹。在查询数据的时候，也是将文件夹下所有的文件进行读取，这在海量数据的应用中无疑是非常耗时的，为了进行查找优化，可以使用分区分桶，将数据按照分区分开，在查询的时
1、Explain查看执行计划 explain可以查看执行计划 -- 创建大表 create table bigtable(id bigint,t bigint,uid string,keyword string,url_rank int,click_num int,click_url string ) row format delimited fields terminated by '\t'; -- 创建小表 create table small
package other import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import scala.collection.mutable.ListBuffer /** * @Author yqq * @Date 2021/12/24 19:37 * @Version 1.0 */ object CombineByKeyTest { def main(args: Arra
背景介绍 Kafka简介 Kafka是一种分布式的，基于发布/订阅的消息系统。主要设计目标如下： 以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力，即使对TB级以上数据也能保证常数时间的访问性能 高吞吐率。即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒100K条消息的传输 支持Kafka Serv
二、分库分表 ========== 1、水平分库 ========== 概念： 以字段为依据，按照一定策略（hash、range等），将一个库中的数据拆分到多个库中。 结果： 每个库的结构都一样； 每个库的数据都不一样，没有交集； 所有库的并集是全量数据； 场景： 系统绝对并发量上来了，分表难以根本上解决问题，并且
1.指定分区的，生产者直接发送消息到相应的分区 2.没指定分区的，生产者根据Key进行hash值与topic的partition数进行取余得到partition值 3.没设定分区的，也没设定相应的Key,则生产者按照轮询的方式生产消息（第一次调用时产生的随机数，把这个值与可用的topic的partitioin总数取余得到一
CAP原则(CAP定理)、BASE理论 一、CAP原则 CAP原则又称CAP定理，指的是在一个分布式系统中， Consistency（一致性）、 Availability（可用性）、Partition tolerance（分区容错性），三者不可得兼。 CAP原则是NOSQL数据库的基石。 分布式系统的CAP理论：理论首先把分布式系统中的三个
一：概述 Kafka是一个分布式、分区的、多副本的、多订阅者，基于zookeeper协调的分布式日志系统，可以用于web/nginx日志、访问日志，消息服务等等。 Kafka是基于发布-订阅模式，即同一条数据可以被多个消费者消费，但是多个消费者必须处在不同分组中二：优点： 1）解耦： 数据产生系
shuffle很重要，调优的重点、性能的杀手 未优化的shuffle： (图片来源：北风网） 未优化的shuffle有两个特点： spark早期版本中，shuffleMapTask将所有数据写入bucket缓存后，才会刷新到磁盘，但是缓存就容易OOM，所以后来的版本，这个缓存设置了阈值，默认100kb，写入数据达到缓存的阈值后，就会将数
文题是一个错误，小众错误，或许和postgresql相关，或许和citus相关。然而这个错误在网络上只会有一个地方存在。 故事背景 错误的背景就使用 benchmarksql工具测试citus的TPCC性能。因为citus是PG的一个分布式插件，能将多个单机PG节点变成分布式数据库，这种分库分表的插件的使用需要
首先介绍一下CAP原则： C：Consistency-数据一致性； A：Availability-服务可用性 P：Partition Tolerance-服务对网络分区故障的容错性。 这三个特性在任何系统中不可能同时满足，最多同时满足两个，其中P是必须满足的。
本指南使用的工具为kafka/bin目录下相关脚本。 添加/删除topics 可以使用如下命令进行新增topics： > bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server broker_host:port --create --topic my_topic_name \ --partitions 20 --replication-factor 3 --config x=y 其中，—topic表示
1、顺序读写 新消息会追加到末尾，充分利用了磁盘的顺序读写的性能。顺序读写不需要磁盘磁头的寻道时间，避免了随机磁盘寻址的浪费，只需很少的扇区旋转时间，所以速度远快于随机读写。 2、批量异步发送 kafka允许producter将消息先存在本地达到一定数量在批量异步发送，可减少I
一、Kafka主要组件 1）producer（生产者）：主要用于生产消息，是kafka当中的消息生产者，生产的消息通过topic进行归类，保存到kafka的broker里面去； 2）topic（主题）：kafka将消息以topic为单位进行归类，主题始终支持多用户的订阅； 3）partition（分区）：一个topic可以有多个分区，每个分区保存部分数
kafka架构设计 1. 定义 Kafka 是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列（Message Queue），主要应用与大数据实时处理领域。 1.1 消息队列 Kafka 本质上是一个 MQ（Message Queue），使用消息队列的好处？ （面试会问） 解耦：允许我们独立的扩展或修改队列两边的处理过程。可恢复性：即使一个处
一、Kafka 总览 1）kafka 集群是由 broker 组成，每个 borker 拥有一个 controller，基于 zookeeper 做集群 controller leader 选举，以及存储集群核心元数据，leader controller 负责管理整个集群； 2）以 Topic->partition-> replication 来存储生产者数据，每个 partition 为一个 Log，log 分
转载于：https://www.bilibili.com/video/BV1E7411q7Nx?p=1 一、RANGE分区 基于属于一个给定连续区间的列值,把多行分配给分区。 这些区间要连续且不能相互重叠,使用VALUES LESS THAN操作符来进行定义。 -- RANGE分区案例 create table t_student ( id varchar(50) not nul
Event streaming is the digital equivalent of the human body’s central nervous system 概述 分布式基于发布/订阅模式的消息队列，应用于大数据实时处理领域。 1 6 3005 应用 异步处理 两种模式 点对点 消费者主动拉取消息发布订阅 一对多 消费者消费数据后不会清除消息
很多时候都有将List拆分为给定大小的多个子列表的操作，以前需要写很多复杂的逻辑才能实现，试试 强大的集合工具Iterables Guava提供了一些java.util.Collections中没有提供的关于Iterable的公共操作,而这些操作都封装在了工具类 - Iterables中. List<Integer> list1 = Lists.n
作用 对结果集的输出进行编号。 具体来说，返回结果集分区内行的序列号，每个分区的第一行从 1 开始。 备注 ROW_NUMBER 是运行查询时计算出的临时值 语法 ROW_NUMBER ( ) OVER ( [ PARTITION BY value_expression , ... [ n ] ] order_by_clause ) 一般写为 ROW_NUMBER ( ) OVER ( PA
Linux 磁盘管理 # 为什么服务器中有10块硬盘，在 linux 系统中显示少于10块的情况 答：因为系统盘做了 raid 将几块数据盘做成了一块，用与防止某一块数据盘损坏导致数据丢失。 sda sdb sdc sde 指的就是 # 系统分区是在作什么？ 答：系统分区是指在一块硬盘中化一个到四个分区，类似 windows
动态链接库 msvcp120.dll 错误 Msvcp120.dll 被视为一种 动态链接库（DLL）文件。动态链接库文件，如 msvcp120.dll，本质上是一个“指南”，它存储要跟进的可执行（EXE）文件适用的信息和指令 - 如 bcdedit.exe。创建这些文件是为了使多个程序（例如 EaseUS Partition Master Free Edition）可以共
搞懂MySQL分区 转自：https://www.cnblogs.com/GrimMjx/p/10526821.html 一.InnoDB逻辑存储结构# 首先要先介绍一下InnoDB逻辑存储结构和区的概念，它的所有数据都被逻辑地存放在表空间，表空间又由段，区，页组成。 段# 段就是上图的segment区域，常见的段有数据段、索引段、回滚段等，在Inn
基本名词解释 Vearch 是对大规模深度学习向量进行高性能相似搜索的弹性分布式系统。可以做一个和mysql类比的抽象理解，vearch就是一个分布式数据库，只不过存的数据的某些属性可能是向量。下面对vearch里数据相关一些名词做解释： db :一个库，类似mysql的一个数据库space :一个表空间，
