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.

转自:http://www.cnblogs.com/trinea/archive/2012/11/16/2773656.html 本文主要介绍Android开发中如何一键直接查看sqlite数据库中的数据以及sqlite3的常用命令.1.原始查看sqlite数据方法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/,将其中的d

由于一次意外操作,把QC数据库中的BUG表数据给删掉了.崩溃-上网找了下恢复方法,找到一款Log Explorer.下载安装使用后,发现这款软件的确不错,收藏ing.   本次的使用的Log Explorer4.2; 数据库:SQL2005;   目的:恢复QC数据库中被删除的BUG表中的数据. 一.下载安装 Log Explorer 4.2下载地址:http://www.bhcode.net/download/690.html需要用FlashGet下载工具!也可以直接复制下面的地址到快车上!F

原文:查看SQLSERVER内部数据页面的小插件Internals Viewer 查看SQLSERVER内部数据页面的小插件Internals Viewer 感觉internals viewer这个名字起得很好,内部查看. 这个小工具是我之前看园子里的某大侠转载的文章是看到的 文章地址:SQL Server2008存储结构之堆表.行溢出 http://www.cnblogs.com/trams/archive/2010/09/11/1823727.html 这几天研究了一下这个小工具,发现挺好用

CPU-Z是款经典的内存检测工具,具有5大功能,使用CPU-Z可以查询电脑的处理器.缓存.主板.内存.显卡以及SPD的信息.但是怎么具体看哪一个项目呢?在今天的教程中,小编就跟大家分享一下cpu-z 查看电脑配置数据的方法,一起看看吧! cpu-z 怎么看电脑配置? 处理器选项卡下面的意的全部都是关于CPU的一些信息[名字]处的名字就是电脑城市常说的一型号.插槽就是这个CPU的能安装在什么样接口的用主板上,如首图. 内存当然就是内存大小的信息比较重要了.还有SPD选项下能看到内存插槽下安装的是什

使用Log Explorer查看和恢复数据    Log Explorer 4.1.可用于SQL Server2005的日志查看工具   下载地址: http://download.csdn.net/source/620271  软件图解操作:http://www.cnblogs.com/whitney/archive/2008/08/22/1273879.html   使用方法:   打开Log Explorer -> Attach Log File -> 选择SQL Server服务器和登

查看栈信息 当程序被停住了,首先要确认的就是程序是在哪儿被断住的.这个一般是通过查看调用栈信息来看的.在gdb中,查看调用栈的命令是backtrace,可以简写为bt. (gdb) bt    #0 pop () at stack.c:10    #1 0x080484a6 in main () at main.c:12 也可以通过info stack命令实现类似的功能(我更喜欢这个命令): (gdb) info stack    #0 pop () at stack.c:10    #1 0x

use master go select * from sys.dm_os_buffer_descriptors go --查看数据库在数据缓存(data cache)中占用的空间大小 --由于每个数据页对应动态管理视图(dynamic management view,DMV)中的一行,为128 字节,为1/8个千字节(KB) --1字节(Byte)=8位(Bit) --1千字节(KB)=1024字节(Byte) --1兆(MB)=1024千字节(KB) as 'Cached Size(MB)'

查看分区数据量,查看全库数据量 USE information_schema; SELECT PARTITION_NAME,TABLE_ROWS FROM INFORMATION_SCHEMA.PARTITIONS WHERE TABLE_NAME = 'sale_data'; SELECT table_name,table_rows FROM TABLES  WHERE TABLE_SCHEMA = 'db_name'  ORDER BY table_rows DESC ; http://my

https://www.jb51.net/article/136738.htm django中的HTML控件及参数传递方法 下面小编就为大家分享一篇django中的HTML控件及参数传递方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助.一起跟随小编过来看看吧 本文对djangoHTML的表单控件中的单选及多选进行介绍,并说明如何进行参数传递. 1.HTML中的表单控件: 在HTML中表单的书写一般为: ? 1 2 3 4 5 6 7 8 <form method="post" act

Pandas中查看列中数据的种类及个数 读取数据 import pandas as pd import numpy as np filepath = 'your_file_path.csv' data = pd.read_csv(filepath) 查看列中的值类型及个数 data['unit name'].value_counts() 若列的行数超过屏幕显示,设置display.max_rows 若列的列数超过屏幕显示,设置display.max_columns 设置显示20行 pd.set_

# 使用透视表与交叉表查看业绩汇总数据 import pandas as pd import numpy as np import copy # 设置列对齐 pd.set_option("display.unicode.ambiguous_as_wide",True) pd.set_option("display.unicode.east_asian_width",True) dataframe = pd.read_excel(r'C:\Users\lenovo\D

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

一 kafka集群扩容比较简单,机器配置一样的前提下只需要把配置文件里的brokerid改一个新的启动起来就可以.比较需要注意的是如果公司内网dns更改的不是很及时的话,需要给原有的旧机器加上新服务器的host,不然可能会产生controller服务器从zk上拿到域名但是解析不到新机器地址的情况. 二 集群扩容后数据是不会自动均衡到新机器上的,需要采用kafka-reassign-partitions.sh这个工具脚本.脚本可以工作在三种模式--generate,--execute,--veri

案例分析 处理kafka consumer的程序的时候,发现如下错误: ERROR [2016-07-22 07:16:02,466] com.flow.kafka.consumer.main.KafkaConsumer: Unexpected Error Occurred ! kafka.common.MessageSizeTooLargeException: Found a message larger than the maximum fetch size of this consumer

Kafka作为当下流行的高并发消息中间件,大量用于数据采集,实时处理等场景,我们在享受他的高并发,高可靠时,还是不得不面对可能存在的问题,最常见的就是丢包,重发问题. 1.丢包问题:消息推送服务,每天早上,手机上各终端都会给用户推送消息,这时候流量剧增,可能会出现kafka发送数据过快,导致服务器网卡爆满,或者磁盘处于繁忙状态,可能会出现丢包现象. 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

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)

Apache Kafka 是一个可扩展,高性能,低延迟的平台,允许我们像消息系统一样读取和写入数据.我们可以很容易地在 Java 中使用 Kafka. Spark Streaming 是 Apache Spark 的一部分,是一个可扩展.高吞吐.容错的实时流处理引擎.虽然是使用 Scala 开发的,但是支持 Java API. Apache Cassandra 是分布式的 NoSQL 数据库. 准备 在进行下面文章介绍之前,我们需要先创建好 Kafka 的主题以及 Cassandra 的相关表,

1.Kafka Connect Connect是Kafka的一部分,它为在Kafka和外部存储系统之间移动数据提供了一种可靠且伸缩的方式,它为连接器插件提供了一组API和一个运行时-Connect负责运行这些插件,它们负责移动数据.Connect以worker进程集群的方式运行,基于work进程安装连接器插件,然后使用REST API管理和配置connector,这些work进程都是长时间运行的作业.connector启动额外的task,利用work节点的资源以并行的方式移动大量的数据.Sour

背景:Kafka消息总线的建成,使各个系统的数据得以在kafka节点中汇聚,接下来面临的任务是最大化数据的价值,让数据“慧”说话. 环境准备: Kafka服务器*3. CDH 5.8.3服务器*3,安装Flume,Solr,Hue,HDFS,Zookeeper服务. Flume提供了可扩展的实时数据传输通道,Morphline提供了轻量级的ETL功能,SolrCloud+Hue提供了高性能搜索引擎和多样的数据展现形式. 12.20补充:(Hue的另外一种代替方式:Banana.) 一.环境安装(

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(); }