前言 kafka集群扩容后,新的broker上面不会数据进入这些节点,也就是说,这些节点是空闲的:它只有在创建新的topic时才会参与工作.除非将已有的partition迁移到新的服务器上面:所以需要将一些topic的分区迁移到新的broker上.另外一种情况就是集群减少broker节点,对原有的topic信息进行迁移,重新分配broker节点. 简单案例 本次案例将原本存在于两个borker节点(86,87)上的topic:test01(两副本),转移到87,88两个broker上(重新分配)

一.每个Intent只能指定一个action,多个Category. 使用隐式跳转,我们不仅可以跳转到自己程序内的活动,还可以启动其他程序的活动.使得Android多个程序之间的功能共享成为可能. 例如: public class MainActivity extends Activity { Button btn; @Override protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanc

动态根据表数据复制一个表的数据到另一个表 把track表的记录 根据mac_id后两位数字,复制到对应track_? 的表中 如:mac_id=12345678910,则后两位10 对应表为track_10,就把此记录复制到track_10中 创建一个 sub_track的存储过程实现: -- 创建一个 名为sub_track的存储过程CREATE PROCEDURE sub_track() begin declare i int; -- 定义 循环变量i ; -- 定义imei最后两位 ; -

最近做一个项目,由于客户数据量大,为了不将数据彻底删除,于是将数据移动到历史表,原始表的数据删除.由于技术有限,想不到好的方法,于是写个存储过程 执行,为了防止执行过程中出现异常,执行不完整.用到hIbernate事务.下面是写的代码.sql存储过程写的很麻烦,希望能给点建议: CREATE PROCEDURE [dbo].[savetohistoryDel] --时间 ) AS BEGIN --插入作业到历史表 INSERT INTO inout_history_job ( jobid,job

如果想导入的用户已经存在: 1. 导出用户 expdp user1/pass1 directory=dumpdir dumpfile=user1.dmp 2. 导入用户 impdp user2/pass2 directory=dumpdir dumpfile=user1.dmp REMAP_SCHEMA=user1:user2 EXCLUDE=USER 如果想导入的用户不存在: 1. 导出用户 expdp user1/pass1 directory=dumpdir dumpfile=user1.

club表: { "_id" : ObjectId("592e94fee820cc1813f0b9a2"), "id":1, "name":"test" } club_preload 表: { "_id" : ObjectId("592e94fee820cc1813f07383"), ”club_id“:1, "valid":1 } 要求:将clu

mysql insert into 表明(uid,lng,lat) SELECT uuid,lng,lat FROM 表明

原来没有的创建的表select * into 表A form 表B where条件 原来存在的表insert into 表A select * from 表B where 条件 INSERT INTO 表A (表A中字段1,表A中字段2...)SELECT (表B中对应字段1,表B中对应字段2...) FROM  表B 例子: INSERT INTO [RYTreasureDB].[dbo].[ShareDetailInfo] ([OperUserID] ,[ShareID] ,[UserID]

一.表结构一样 insert into 表1 select * from 表2 二. 表结构不一样或者取部分列 insert into 表1 (列名1,列名2,列名3) select 列1,列2,列3 from 表2 insert into 表1 (列名1,列名2,列名3) values(列1,列2,(select 列3 from 表2)); insert into table_class (id,name,created,updated) select code,name,now(),now(

insert into a(real_name,is_main,mobile,password,property_id,create_time) select linkman as real_name,'1',mobile,password,id as property_id,create_time from b

前言 当我们在shell中执行topic删除命令的时候` kafka-topics --delete --topic xxxx --zookeeper xxx`,会显示,xxxx已经被标记为删除.然后过了很久你再查看topic列表,发现那个topic依然被标记删除,显然删除没有真正执行.下面就深入了解,kafka删除topic的流程. 先说结论 delete.topic.enable,配置默认是false,意思是 是否允许kafka集群删除topic,只有为true的情况,kafka才会删除那些

前言:删除kafka topic及其数据,严格来说并不是很难的操作.但是,往往给kafka 使用者带来诸多问题.项目组之前接触过多个开发者,发现都会偶然出现无法彻底删除kafka的情况.本文总结多个删除kafka topic的应用场景,总结一套删除kafka topic的标准操作方法. step1:如果需要被删除topic 此时正在被程序 produce和consume,则这些生产和消费程序需要停止.因为如果有程序正在生产或者消费该topic,则该topic的offset信息一致会在broker

原 kafka 删除topic清空数据 2018年11月20日 18:17:50 Ming! 阅读数:1391   版权声明:版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/qq_39657597/article/details/84307541 一般情况下,是不会删除数据的.到达一定时间后,kafka会自动删除.如果一定要删除可以删除topic在重建topic了 No. 1: 如果需要被删除topic 此时正在被程序 produce和consu

Kafka创建topic命令很简单,一条命令足矣:bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 3 --partitions 3 --topic test 这条命令会创建一个名为test的topic,有3个分区,每个分区需分配3个副本.那么在这条命令之后Kafka又做了什么事情呢?本文将对此进行一下梳理,完整地阐述Kafka topic是如何创建的. topic创建主要分为两个部分:命令行

引言 上一期我们对比了三类消息产品(Kafka.RabbitMQ.RocketMQ)单纯发送小消息的性能,受到了程序猿们的广泛关注,其中大家对这种单纯的发送场景感到并不过瘾,因为没有任何一个网站的业务只有发送消息.本期,我们就来模拟一个真实的场景: 消息的发送和订阅一定是共存的 要支持多个订阅端订阅自己感兴趣的消息鉴于上一期Kafka和RocketMQ的指标和关注度很高,本期我们将只针对这两个产品,对比在上述场景中,究竟谁更胜一筹.在正式开始测试之前,首先要向大家明确2个概念: Topic为何物

topic中partition存储分布 Topic在逻辑上可以被认为是一个queue.每条消费都必须指定它的topic,可以简单理解为必须指明把这条消息放进哪个queue里.为了使得 Kafka的吞吐率可以水平扩展,物理上把topic分成一个或多个partition,每个partition在物理上对应一个文件夹,该文件夹下存储 这个partition的所有消息和索引文件.partiton命名规则为topic名称+有序序号,第一个partiton序号从0开始,序号最大值为partitions数量减

引言 上一期我们对比了三类消息产品(Kafka.RabbitMQ.RocketMQ)单纯发送小消息的性能,受到了程序猿们的广泛关注,其中大家对这种单纯的发送场景感到并不过瘾,因为没有任何一个网站的业务只有发送消息.本期,我们就来模拟一个真实的场景: 消息的发送和订阅一定是共存的 要支持多个订阅端订阅自己感兴趣的消息鉴于上一期Kafka和RocketMQ的指标和关注度很高,本期我们将只针对这两个产品,对比在上述场景中,究竟谁更胜一筹.在正式开始测试之前,首先要向大家明确2个概念: Topic为何物

转载自 huxihx,原文链接 Kafka如何创建topic? 目录 一.命令行部分 二.后台逻辑部分 Kafka创建topic命令很简单,一条命令足矣: bin/kafka-topics. --replication-factor --partitions --topic test 这条命令会创建一个名为test的topic,有3个分区,每个分区需分配3个副本.那么在这条命令之后Kafka又做了什么事情呢?本文将对此进行一下梳理,完整地阐述Kafka topic是如何创建的. topic创建主

canal本质就是"冒充"从库,通过订阅mysql bin-log来获取数据库的更改信息. mysql配置(my.cnf) mysql需要配置my.cnf开启bin-log日志并且将bin-log日志格式设置为row, 同时为了防止bin-log日志占用过多磁盘,可以设置一下过期时间, [mysqld] log-bin=mysql-bin # 打开binlog binlog-format=ROW # ROW格式 server_id=1 # mysql Replication 需要设置

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:

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