1. Kafka全部数据清空 kafka全部数据清空的步骤为: 停止每台机器上的kafka: 删除kafka存储目录(server.properties文件log.dirs配置,默认为“/tmp/kafka-logs”)全部topic的数据目录: 删除zookeeper上与kafka相关的znode节点: 重启kafka.如果删除topic还在则需要重启zookeeper: 这里以192.168.187.201 node1.192.168.187.202 node2.192.168.187.20

重装Ubuntu时如何保留/home分区中的数据作者:maowang Windows系统可以在重装时只格式化C盘,从而保留其他分区的数据. Ubuntu系统也可以,只要在安装系统时分出一个/home分区.你可以把Ubuntu的“/”分区看为Windows的C盘,重装Ubuntu时只格式化“/”分区,不格式化“/home”,这样就可以保留“/home”中的数据了. 一.备份数据.参考:http://ubuntuabc.com/123/?p=92虽然虽然这样重装理论上不会破坏你的文件,但有时候一些意

我的显示数据的方式通过button按钮点击事件,当点击之后查询数据库库并将数据显示出来. 代码如下: private void button6_Click(object sender, EventArgs e) { this.listView1.View = System.Windows.Forms.View.Details; listView1.Items.Clear();//每次点击事件后将ListView中的数据清空,重新显示 //此处是设置表头,注释掉是因为我在CS[设计]将ListVi

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

Windows系统可以在重装时只格式化C盘,从而保留其他分区的数据. Ubuntu系统也可以,只要在安装系统时分出一个/home分区.你可以把Ubuntu的“/”分区看为Windows的C盘,重装Ubuntu时只格式化“/”分区,不格式化“/home”,这样就可以保留“/home”中的数据了. 一.备份数据.虽然虽然这样重装理论上不会破坏你的文件,但有时候一些意外的情况(比如误操作或系统有bug)会导致数据丢失.所以还是强烈建议你备份你的重要文件. 二.删除旧的配置文件 Ubuntu的配置信息存

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)

参考:http://stackoverflow.com/questions/6611437/how-to-make-hibernate-not-drop-tables 我遇到的问题就是: List l = sess.createCriteria(News.class) .add( Restrictions.isNotEmpty("title")) .list(); 抛出异常,Exception in thread "main" org.hibernate.Mappi

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

//清空div $("#divinput").val(""); $("#divimg").val(""); $("#div select").val(""); $("#div").empty();

我们一般要把dgv情况,一般用: DataTable dt = (DataTable)dgvData.DataSource; dt.Rows.Clear(); dgvData.DataSource = dt; 有的时候好像不可以,可以试试这个: 1>第一种: this.dgvData.DataSource="null"; 2>第二种: dgvData.Rows.Clear(); 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.

$("#StudentTable").datagrid("loadData", { total: 0, rows: [] });

$('#dg').datagrid('loadData', { total: 0, rows: [] });

public string UpdateDataAdapter(DataTable tab) { if (sda == null) return "DataAdapter还未初始化,请调用GetAdapterTable()方法进行促使化!"; //if (IsHaveTran) //{ // sda.SelectCommand.Transaction = sqltran; //} sda.SelectCommand.Transaction = sqltran; SqlCommandBu

用过 Kafka 的同学应该都知道,每个 Topic 一般会有很多个 partitions.为了使得我们能够及时消费消息,我们也可能会启动多个 Consumer 去消费,而每个 Consumer 又会启动一个或多个streams去分别消费 Topic 对应分区中的数据.我们又知道,Kafka 存在 Consumer Group 的概念,也就是 group.id 一样的 Consumer,这些 Consumer 属于同一个Consumer Group,组内的所有消费者协调在一起来消费订阅主题(su

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

1  问题背景 Flume向kafka发布数据时,发现kafka接收到的数据总是在一个partition中,而我们希望发布来的数据在所有的partition平均分布 2 解决办法 Flume的官方文档是这么说的: Kafka Sink uses the topic and key properties from the FlumeEvent headers to send events to Kafka. If topic exists in the headers, the event wil

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.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

MYSQL 清空所有的的表中的数据的SQL的生成 select Concat('TRUNCATE TABLE ', TABLE_NAME, ';') from INFORMATION_SCHEMA.TABLES WHERE TABLE_SCHEMA='xyproduct_test' /*YOUR DATABASE NAME*/

今早同事跟进客户反馈的问题时,提了个要求,要求清空数据库中所有表的数据. 记得之前用游标遍历所有的表名 + exec 动态语句 truncate table 表名 实现过这个功能. 网上搜了下,有更简单的方法: CREATE PROCEDURE sp_DeleteAllData AS --禁用约束和触发器 EXEC sp_MSForEachTable 'ALTER TABLE ? NOCHECK CONSTRAINT ALL' EXEC sp_MSForEachTable 'ALTER TABL

Hive的insert语句能够从查询语句中获取数据,并同时将数据Load到目标表中.现在假定有一个已有数据的表staged_employees(雇员信息全量表),所属国家cnty和所属州st是该表的两个属性,我们做个试验将该表中的数据查询出来插入到另一个表employees中. INSERT OVERWRITE TABLE employees PARTITION (country = '中国', state = '北京') SELECT * FROM staged_employees se WH