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

需求: 目前kafka的topic上有一批数据,这些数据被分配到9个不同的partition中(就是发布时key:{m1,m2,m3,m4...m9},value:{records items}),mx(m1,m2...m9)这些数据的唯一键值:int_id+start_time,其中int_id和start_time是topic record中的记录.这9组数据按照唯一键值可以拼接(m1.primarykey1,m2.primarykey1,m3.primarykey1.....m9.prim

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

在一个asp.net项目中要用到能绘制大数据量信息的图表,并且是可交互的(放大.缩小.导出.打印.实时数据),能够绘制多种图形. 为此进行了多方调查预研工作,预研过微软的MsChart图表组件.基于jquery的FlortChart图表.Silverlight的Visifire图表组件.基于js和flash的FusionCharts图表.Ext4.0框架中的图表.纯js的Highstock和纯js的Highcharts. 下面给出各个图表的预研结果,以供参考. MsChart MsChart是一

原文地址:http://blog.csdn.net/zwan0518/article/details/11972853 目录(?)[-] 一查询优化 1创建索引 2缓存的配置 3slow_query_log分析 4分库分表 5子查询优化 二数据转移 21插入数据   如今随着互联网的发展,数据的量级也是撑指数的增长,从GB到TB到PB.对数据的各种操作也是愈加的困难,传统的关系性数据库已经无法满足快速查询与插入数据的需求.这个时候NoSQL的出现暂时解决了这一危机.它通过降低数据的安全性,减少对

结果 /** * @author WeiJiQian * BF_CARDINAL_THRESHOLD BF_FALSE_POSITIVE_RATE 保存的数据量 * 100,0000 0.01 391万 * 1000,0000 0.01 3700万 * 1,0000,0000 0.01 total:3.677亿 去重后:3.05亿 */ 测试代码 final int BF_CARDINAL_THRESHOLD = 10000000; final double BF_FALSE_POSITIVE_

欢迎收看本期的<老周吹牛>节目,由于剧组严重缺钱,故本节目无视频无声音.好,先看下面一个类声明. [DataContract] public class DemoObject { [DataMember] public double Part1 { get; set; } [DataMember] public int Part2 { get; set; } [DataMember] public byte Part3 { get; set; } [DataMember] public str

参考http://www.kendoui.com/forums/ui/tabstrip/tabstip-with-treeview-treeview-breaking-out-of-tabstrip.aspx 加入 .k-tabstrip > .k-content {         overflow: auto ; } 即可解决,但在IE10下依然有问题,可在页面中直接加入: #navtabstrip-1{position:relative;} 即可.其中1表示treeview所在tab编号.

方法一: SELECT a.name,b.rows FROM sysobjects a INNER JOIN sysindexes b ON a.id=b.id ,) AND a.Type='u' ORDER BY b.rows desc 方法二: ), RowCnt INT) EXEC sp_MSforeachtable 'INSERT INTO #temp SELECT ''?'', COUNT(*) FROM ?' select * from #temp order by RowCnt d

https://blog.csdn.net/weixin_37848710/article/details/80772725

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

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.

马蜂窝技术原创文章,更多干货请订阅公众号:mfwtech Kafka 是当下热门的消息队列中间件,它可以实时地处理海量数据,具备高吞吐.低延时等特性及可靠的消息异步传递机制,可以很好地解决不同系统间数据的交流和传递问题. Kafka 在马蜂窝也有非常广泛的应用,为很多核心的业务提供支撑.本文将围绕 Kafka 在马蜂窝大数据平台的应用实践,介绍相关业务场景.在 Kafka 应用的不同阶段我们遇到了哪些问题以及如何解决.之后还有哪些计划等. Part.1 应用场景 从 Kafka 在大数据平台的应

前言:公司让做一个导出数据到Excel的小工具,要求是用户前端输入sql语句,点击导出按钮之后,将数据导出到Excel,界面如图所示:文件下端显示导出的进度 遇到的问题: 1.使用NPOI进行Excel 的导出,使用XSSFWorkbook导出,这个类可以使每sheet条数超过十万条,使用HSSFWorkbook每个sheet只可以导出65535条数据. 2.导出数据时,创建新的线程进行导出,防止页面卡死不动. 3.在使用线程时,如果给线程方法传递参数,此示例中主要是通过 Thread t =

本篇参考: https://developer.salesforce.com/docs/atlas.en-us.202.0.salesforce_large_data_volumes_bp.meta/salesforce_large_data_volumes_bp/ldv_deployments_infrastructure_indexes.htm https://baike.baidu.com/item/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93%E7%B4%A2%E5%BC%95

1.需求: 从所有数据中,查出一个时间段中每天的数据量,即:按日做汇总. 2.SQL语句模板: select trunc(date_col) date, sum(num_col) num, count(*) col_num from table_name where to_char(date_col,'yyyymm') = '201305' group by trunc(date_col);3.亲测有效√

文章内容列表:1． 场景:2． 解决方案3. WCF契约与服务实现设计静态图4. WCF契约与服务实现设计详细说明6. 服务端启动服务代码:7. 客户端代码8.   WCF大数据量传输解决方案源码下载 1． 场景: WCF在网络传输中,大数据量传输造成网络阻塞,宽带无法承受: 2． 解决方案 解决WCF在网络传输中的大数据量问题: A．需要把相关数据序列化成字节流,再对字节流进行压缩,再进行传输,到了客户端再做反向操作便可获得原始数据. B．如果压缩后的数据仍然较大时,可以再压缩流后,再对流进行

2014年12月13日 14:36 新浪博客 (转自http://www.cnblogs.com/nmj1986/archive/2012/09/17/2688827.html) 需求: 有两个不同的SQLite数据库 A.B,需要将B数据库中的表复制到A数据库中去,数据量较小的时候,可以在数据库可视化工具Navicat中直接将表导成.sql文件,然后将sql文件在另一个数据库运行即可.但是当数据量较大时,这样操作会丢失一部分数据.因此针对这种情况可采用下述方法: 解决办法: (1)使用软件:S

一.概述 生产环境中,有一个topic的数据量非常大.这些数据不是非常重要,需要定期清理. 要求:默认保持24小时,某些topic 需要保留2小时或者6小时 二.清除方式 主要有3个: 1. 基于时间 2. 基于日志大小 3. 基于日志起始偏移量 详情,请参考链接: https://blog.csdn.net/u013256816/article/details/80418297 接下来,主要介绍基于时间的清除! kafka版本为:  2.11-1.1.0 zk版本为:  3.4.13 三.ka

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