Kafka消费者 从Kafka中读取数据 最近有需求要从kafak上消费读取实时数据,并将数据中的key输出到文件中,用于发布端的原始点进行比对,以此来确定是否传输过程中有遗漏数据. 不废话,直接上代码,公司架构设计 kafak 上有多个TOPIC,此代码每次需要指定一个TOPIC,一个TOPIC有3个分区Partition,所以消费的时候用多线程, 读取数据过程中直接过滤重复的key点,因为原始推送点有20W的量(可能发生在一秒或者几秒).当时我直接用的HASHMAP来过滤. 1.Consum

我大约是把kafka消费不到数据的特殊情况都经历了一遍了吧= =. kafka消费不到数据的原因,首先检查配置之类的,如是否设置了group.id,对应的topic是否正确等等,这些不多说. 下面是我遇到的几种kafka消费不到数据的情况: 1.多分区,单例消费者的情况,只消费到一个分区,应多加几个消费者,不能用单例,直接subscribe的话,rebalance机制启动,手动的话如下 consumer.Assign(), Offset.Stored) }); 2.长时间不消费导致 log.re

将一个数据库中的数据导入另一个数据库(DB2) 我这里举得例子是使用的DB2数据库,其他数据库思路也是这样啦! 1.从db2 数据库中将表中的数据导入本地的excel中 export to d:\mytest.xls of del modified by nochardel coldel0x09 select * from IOUT_BUSI_YWDJMX_TEMP 2.在需要导入的数据库建立一个临时表 --创建临时表 CREATE TABLE NBADV.l_hzcitywa ( fhcode

效率最高的Excel数据导入---(c#调用SSIS Package将数据库数据导入到Excel文件中[附源代码下载])    本文目录: (一)背景 (二)数据库数据导入到Excel的方法比较   (三)SSIS的简介   (四)数据库中存储过程示例(SSIS应用需要) (五)Excel模板的制作(这步这么简单,稍微介绍一下)   (六)SSIS操作过程(生成Package,用来调用)(下一篇随笔将详细讲解制作Package包的过程,图片太多,篇幅过长,因此本文将直接采用生成的Package包

1.kafka在高并发的情况下,如何避免消息丢失和消息重复? 消息丢失解决方案: 首先对kafka进行限速, 其次启用重试机制,重试间隔时间设置长一些,最后Kafka设置acks=all,即需要相应的所有处于ISR的分区都确认收到该消息后,才算发送成功 消息重复解决方案: 消息可以使用唯一id标识 生产者(ack=all 代表至少成功发送一次) 消费者 (offset手动提交,业务逻辑成功处理后,提交offset) 落表(主键或者唯一索引的方式,避免重复数据) 业务逻辑处理(选择唯一主键存储到R

有时候,为了验证PHP的运行过程或者了解代码中的变量的使用情况,需要将变量写到另外一个文件中,方便我们查看.最近也是经常用到file_put_contents这个函数,因为只是试验用,暂时还不需要考虑效率问题,可即使是这样,有时候可能会遇到写不进去的情况,好像不是第一次遇到这种情况了,今天早上,仔细思考,为什么写不进去呢?程序看了很多遍,没什么问题,后来猛然想到,是权限问题,权限导致数据写不进去,因此,需要把那个承载数据的文件的权限改成777,这样,就没问题了.

最近在做C#对excel的操作程序,简单的与datagridview的交互如下 using System;using System.Collections.Generic;using System.ComponentModel;using System.Data;using System.Data.OleDb;using System.Drawing;using System.Linq;using System.Text;using System.Threading.Tasks;using Ex

临近春节,接到了一个导入数据的任务,在Linux客户端中的数据有50G,大约3亿3千万行: 刚开始很天真,把原始的txt/csv文件用sh脚本转化成了oralce 的insert into 语句,然后分割原始文件,用sqlplus@文件名导入. step1 txt 转化为sql cnt= cat /nfsdata/table/dayinsert.txt | awk -F' ' '{ if (cnt<100) { cnt=cnt+1; } else { cnt=0; print "commi

可以通过多种方式将数据导入hive表 1.通过外部表导入 用户在hive上建external表,建表的同时指定hdfs路径,在数据拷贝到指定hdfs路径的同时,也同时完成数据插入external表. 例如: 编辑文件test.txt $ cat test.txt  1       hello 2       world 3       test 4       case 字段之间以'\t'分割 启动hive: $ hive 建external表: hive> CREATE EXTERNAL TA

可以通过多种方式将数据导入hive表 1.通过外部表导入 用户在hive上建external表,建表的同时指定hdfs路径,在数据拷贝到指定hdfs路径的同时,也同时完成数据插入external表. 例如: 编辑文件test.txt $ cat test.txt 1       hello 2       world 3       test 4       case 字段之间以'\t'分割 启动hive: $ hive 建external表: hive> CREATE EXTERNAL TAB

//http://www.cnblogs.com/mingmingruyuedlut/archive/2013/01/20/2849906.html C# 将List中的数据导入csv文件中   将数据保存至文件中,是一个比较常用的功能,数据源可以是多种形式,文件也可以是多种. 这里简单的介绍将List数据导入到CSV文件中的方法. 代码如下所示: Student类: public class Student { private string id; public string Id { get

前置资料  kafka kafka消费中的问题及解决方法: 情况1: 问题:脚本读取kafka 数据,写入到数据库,有时候出现MySQL server has gone away,导致脚本死掉.再次启动,这过程中的kafka数据丢失. 原因:MySQL server has gone away 出现可能是连接超时,可能超过每秒请求上限-这些异常是小概率事件,难以避免.git kafka 的demo脚本是实时监听的脚本, 简单明了,没有再去针对kafka偏移量研究:但是一旦断掉, 过程中的kafk

前面有一篇文章分析了如何使用2个分开的文件分别将外部数据导入到odoo对应的系统当中,如之前所说,是存在缺点的,现在测试将所有数据放入一个文件中将主表与从表的数据一次性导入,这样可以很方便的利用odoo自身的功能,可以避免掉不必要的额外开发工作.具体步骤如下: 1.准备我们的csv文件. 文件的格式要求:主表字段一一罗列出来,从表字段格式特殊,是主表的one2many那个字段+从表具体字段,如 group_id/name. 那么在我们这儿的具体格式是:id,word,sequence,chine

最近学习了下这个导数据的工具,但是在export命令这里卡住了,暂时排不了错误.先记录学习的这一点吧 sqoop是什么 sqoop(sql-on-hadoop):是用来实现结构型数据(如关系型数据库)和hadoop之间进行数据迁移的工具.它充分利用了mapreduce的并行特点以及批处理的方式加快数据的传输,同时也借助mapreduce实现了容错. sqoop架构 1)sqoop目前有两个版本sqoop1(1.4.x)和sqoop2(1.99.x),这里安装的是sqoop1版本 2)sqoop1

一需求:按照标题C的内容,一样的数据整理到一个文件中. 二.操作: 1.atl+F11弹出vb窗口 2.点击       插入===>模块   ,复制以下代码,注意这是一个表头为三行的函数(保存) Sub 保留表头拆分数据为若干新工作簿()    Dim arr, d As Object, k, t, i&, lc%, rng As Range, c%        '获取分割列的索引    c = Application.InputBox("刘刚:请输入拆分列号", &

这里用到的数据结构是pcap_dumper_t,这也是一个相当于文件描述符的东西,我们在用的时候先指定pcap_dumper_t *dumpfp; 使用两个函数来存储网络数据,一个是pcap_dump_open(),另一个是pcap_dump().先用前一个函数打开一个文件,然后用后一个函数把网络数据写到这个文件中.最后用pcap_dump_close()这个函数把这个文件关闭. 函数原型如下: pcap_dumper_t * pcap_dump_open (pcap_t *p, const c

示例一: package cn.itcast.net.p5.tcptest; import java.io.BufferedReader;import java.io.IOException;import java.io.InputStreamReader;import java.io.PrintWriter;import java.net.Socket;import java.net.UnknownHostException; public class TransClient { /**  *

Pandas可以读取与存储的文件格式有很多 像csv,excel,json,html等,详细请看官方文档https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/index.html 这里我们举例csv文件,首先对文件进行读取 import pandas as pd #加载模块 #读取csv data = pd.read_csv('student.csv') #打印出data print(data) 源文件样式 读取展示 将资料存储为pick

Kafka重复消费原因 底层根本原因:已经消费了数据,但是offset没提交. 原因1:强行kill线程,导致消费后的数据,offset没有提交. 原因2:设置offset为自动提交,关闭kafka时,如果在close之前,调用 consumer.unsubscribe() 则有可能部分offset没提交,下次重启会重复消费.例如: try { consumer.unsubscribe(); } catch (Exception e) { } try { consumer.close(); }

前言 在上一篇中讲述如何搭建kafka集群,本篇则讲述如何简单的使用 kafka .不过在使用kafka的时候,还是应该简单的了解下kafka. Kafka的介绍 Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据. Kafka 有如下特性: 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复杂度的访问性能. 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条以上消息的传输. 支持Kafka Serv

前言 之前写过一篇<从源码分析如何优雅的使用 Kafka 生产者> ,有生产者自然也就有消费者. 建议对 Kakfa 还比较陌生的朋友可以先看看. 就我的使用经验来说,大部分情况都是处于数据下游的消费者角色.也用 Kafka 消费过日均过亿的消息(不得不佩服 Kakfa 的设计),本文将借助我使用 Kakfa 消费数据的经验来聊聊如何高效的消费数据. 单线程消费 以之前生产者中的代码为例,事先准备好了一个 Topic:data-push,3个分区. 先往里边发送 100 条消息,没有自定义路由