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

最近工作中遇到需要使用kafka的场景,测试消费程序启动后,要莫名的过几十秒乃至几分钟才能成功获取到到topic的partition和offset,而后开始消费数据,于是学习了一下查看kafka broker里topic和consumer group状态的相关命令,这里记录一下. 命令参考自<Kafka: The Definitive Guide> Chapter 9 Administrating Kafka 以下命令中使用的zookeeper配置地址为127.0.0.1:2181,boots

众所周知,Structured Streaming默认支持Kafka 0.10,没有提供针对Kafka 0.8的Connector,但这对高手来说不是事儿,于是有个Hortonworks的邵大牛(前段时间刚荣升Spark Committer)给出了一个开源的第三方解决方案: https://github.com/jerryshao/spark-kafka-0-8-sql 不过下载下来后,编译不通过: 看来有时候,牛人办事也不一定靠谱,当然从github中的issue记录看,邵大牛认为是spark

1.删除kafka存储目录(server.properties文件log.dirs配置,默认为"/tmp/kafka-logs")相关topic目录 2.Kafka 删除topic的命令是: ./bin/kafka-topics  --delete --zookeeper [zookeeper server]  --topic [topic name] 如果kafaka启动时加载的配置文件中server.properties没有配置delete.topic.enable=true,那么

--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.

环境 本文中的操作均基于kafka_1.3.3.0,且所有命令经过实际验证. 常用工具 新建Topic ./kafka-topics --zookeeper 166.188.xx.xx --create --topic flink_source --partitions 1 --replication-factor 1 replication-factor: 指定副本数量 partitions:指定分区 删除Topic ./kafka-topics --zookeeper 166.188.xx.

#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

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

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

以下均为开发测试环境下: 启动Zookeeperbin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties &启动kafkabin/kafka-server-start.sh config/server.properties创建topicbin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic r

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

一:create 1.开始使用命令 2.创建 bin/kafka-topics.sh --create --topic beifeng --zookeeper linux-hadoop01.ibeifeng.com:2181/kafka --replication-factor 3 --partitions 4 成功效果: 3.参数说明 create:表示创建动作 topic:指定创建的名称 zookeeper:指定连接kafka集群的zk的配置url partitions:给定当前topic的

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