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

1. 解析参数工具类(ParameterTool) 该类提供了从不同数据源读取和解析程序参数的简单实用方法,其解析args时,只能支持单只参数. 用来解析main方法传入参数的工具类 public class ParseArgsKit { public static void main(String[] args) { ParameterTool parameters = ParameterTool.fromArgs(args); String host = parameters.getRequ

本文档为iOS VideoToolbox硬编H.265(HEVC)H.264(AVC):1 概述续篇,主要描述: CMSampleBufferRef读取实际数据 序列参数集(Sequence Parameter Set, SPS) 图像序列参数(Picture Parameter Set, PPS) 等内容. 1.视频实际内容数据持久化 1.1.可攻可受的CMSampleBufferRef 文档1 概述中回调函数 static void compressionOutputCallback(  

.personSunflowerP { background: rgba(51, 153, 0, 0.66); border-bottom: 1px solid rgba(0, 102, 0, 1); border-top-left-radius: 7px; border-top-right-radius: 7px; color: rgba(255, 255, 255, 1); height: 1.8em; line-height: 1.8em; padding: 5px } 1.描述 采用ja

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

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,没有自定义路由策略,所以消息会均匀的发往三个分区. 先来谈谈最简单的单线程消费,如下图所示: 由于数据散列在三个不同分区,所以单个线程需要遍历三个分区将数据拉取下来. 单线程消费的示例代码: 这段代码大家在官网也可以找到:将数据取出放到一个内存缓冲中最后写入数据库的过程. 先不讨论其中的 offset 的提交方式. 通过消费日志可以看出: 取出的 100 条数据确实是

我们知道,一般的文件读写函数是不接受直接将cell内容(非数值)直接写入文件的, 例如:dlmwrite('o.txt', C, 'delimiter', '\t');%C 为cell类型数据,会报错 C=: 'tim' 'space' 'ss''ddsa' 'sd' 'as''as' 'w' 'r' 那么假如我们只想写入C的第一列和第二列的数据到文件中,怎么办? 下面用比较原始(ben)的方法来实现: clc clear all %这里换成源文件路径 fname = 'E:\r.xls'; [

file_put_contents(fileName,data,flags,context) 入参说明: 参数 说明 fileName 要写入数据的文件名 data 要写入的数据.类型可以是 string,array(但不能为多维数组),或者是 stream 资源 flags 可选,规定如何打开/写入文件.可能的值: FILE_USE_INCLUDE_PATH:检查 filename 副本的内置路径 FILE_APPEND:在文件末尾以追加的方式写入数据 LOCK_EX:对文件上锁 contex

近期须要用到redis ,可是在编码这个问题上,纠结了非常久.        需求 :每天一个进程将中文文件入库到redis中(不定时更新) ,另外几个进程读取redis中的信息 ,并处理数据结果.使用的redis模块 :入库正常,读取数据成功,以GBK编码写入文件出现异常.  通过下面參数连接 redis :        client  = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0, password="***") 从s

public class WriteReadFiles { private static Logger log = LoggerFactory.getLogger(WriteReadFiles.class); public boolean writeFile(String content) { String filename = "E:/java_src/MVCDemo3/MVCDemo3/accounts.txt"; try { File f = new File(filename)

转自:http://www.dcharm.com/?p=584 Pandas是Python下一个开源数据分析的库,它提供的数据结构DataFrame极大的简化了数据分析过程中一些繁琐操作,DataFrame是一张多维的表,大家可以把它想象成一张Excel表单或者Sql表.之前这篇文章已经介绍了从各种数据源将原始数据载入到dataframe中,这篇文件介绍怎么将处理好的dataframe中的数据写入到文件和数据库中.首先我们通过二维ndarray创建一个简单的DataFrame: 1 2 3 4

#include <fstream> #include <sstream> using namespace std; //在实际应用中,根据需要的不同,选择不同的类来定义:如果想以输入方式打开,就用ifstream来定义:如果想以输出方式打开, //就用ofstream来定义:如果想以输入/输出方式来打开,就用fstream来定 //ofstream //文件写操作 内存写入存储设备 //ifstream //文件读操作,存储设备读区到内存中 //fstream //读写操作,对打

看代码 def writeLmk(self,fileName,landmarks): fp = open(fileName,'w+') fp.write( "version: 1"+'\n' "n_points: 68"+'\n' "{"+'\n' ) for i in range(len(landmarks)): fp.write(str(landmarks[i][])) fp.write(" ") fp.write(str

我们用open方法打开文件有时候会有一些问题,因为open打开文件只能写入str类型,而不会管字符串是什么编码方式. 示例: >>> fr = open('test.txt','a') >>> line1 = "我爱祖国" >>> fr.write(line1) 有编码不统一的时候,此时写入open方式打开的文件就有问题了. >>> line2 = u'我爱祖国' >>> fr.write(lin

强大的功能,丰富的插件,让logstash在数据处理的行列中出类拔萃 通常日志数据除了要入ES提供实时展示和简单统计外,还需要写入大数据集群来提供更为深入的逻辑处理,前边几篇ELK的文章介绍过利用logstash将kafka的数据写入到elasticsearch集群,这篇文章将会介绍如何通过logstash将数据写入HDFS 本文所有演示均基于logstash 6.6.2版本 数据收集 logstash默认不支持数据直接写入HDFS,官方推荐的output插件是webhdfs,webhdfs使用

首先:以自然数列为txt命名. 这在C++中很容易实现,之间诶to_string(int num)+".txt"就可以,但是在C中没有string,只有char,那怎么办? 这里需要将自然数转化成 char,准确的说是char数组.代码实现: char* Int2String(int num,char *str)//10进制 { ;//指示填充str )//如果num为负数,将num变正 { num = -num; str[i++] = '-'; } //转换 do { str[i++

package com.freud.algorithm.other; import java.io.File; import java.io.FileOutputStream; public class WriteData { public static void main(String[] args) { writeToFile("aaa"); } public static void writeToFile(String data) { byte[] sourceByte = da

使用kafka消费数据时报Producer错误,具体错误如下: kafka.producer.SyncProducer:103 Producer connection to xxx:9092 unsuccessfuljava.nio.channels.ClosedByInterruptException at java.nio.channels.spi.AbstractInterruptibleChannel.end(AbstractInterruptibleChannel.java:202)

原创文章,转载请注明出处! ------------------------------------------------------------ 今天接到一个项目需求变更,是关于从数据库查询到30W条数据放到一个List中,然后使用StringBuffer把List取出放入到StringBuffer中.最后使用 BufferedWriter.write(buffer.toString());添加到文件中,此时会消耗几个小时才能把数据存放到文件中. 项目源码: public void gene

//非缓冲计时package com.swust; import java.io.*; /* *功能:创建一个程序,写10000个随机双精度的数到一个文件中,同时测试运用缓冲和非缓冲技术 * 进行这种操作所需要的时间 *分析: * 写双精度数到磁盘中的代码和之前文章类似.在写开始操作之前,先获取当前时间 * 再将它同操作结束后的时间作比较,以此判断各个操作的时间 *实现: * 仍使用两个类: */ public class flowTest { public static void main(S

问题是这样的,在测试一个gps的app的时候,我使用脚本  “ gps_test_app  > /tmp/gps_log.txt &" 但是但是,去查看gps_log.txt的时候并没有看到正常的打印结果.原因是系统为了效率,不会每时每刻都去写文件,他是有一个触发条件才会去写文件. 那么如果我希望及时写入文件,我好查看log,要怎么办呢?解决方法如下: 加入以下2行代码: setbuf(stdout,NULL); setbuf(stderr,NULL); 这样就可以及时的将数据写入