查看各个patition消息的最大位移 sh kafka-run-class.sh kafka.tools.GetOffsetShell --topic mytopic --time -1 --broker-list host1:9092,host2:9092,host3:9092 查看各个partition消息的最小位移 sh kafka-run-class.sh kafka.tools.GetOffsetShell --topic mytopic --time -2 --broker-lis

摘要:Offset 偏移量,是针对于单个partition存在的概念. 本文分享自华为云社区<Kafka Topic Partition Offset 这一长串都是啥?>,作者: gentle_zhou. Kafka,作为一款分布式消息发布和订阅系统,被广泛应用于大数据传输场景:因为其高吞吐量.内置分区.冗余及容错性的特点,可谓是一个很好的大规模消息处理应用的解决方案(行为追踪,日志收集). 基本架构组成 Kafka里几有如下大基本要素: Producer:消息生产者,向Kafka clust

一.前言 前面我们已经创建好了我们的自定义菜单.那么我们现在要如何查询我们自定义的菜单.原理都是一样的,而且都是相当简单,只是接口地址文档换掉了. 2.0开始编码 同样我们首先创建好我的查询页面,在这里我们使用aspx页面 selectMenu.aspx protected void Page_Load(object sender, EventArgs e) { var str = GetPage("https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/token?grant_ty

这几天遇到这样一个问题,sql中写<>0,刚好某个记录是NULL,道理上是满足<>0的啊,可是就是抽不出来,关于这个问题,到处找了点资料,算是这里 写一个总结出来. 用java的思维考虑,某个int <>0 恩,可以,至少是同一类型的比较. 如果换成是int <> null呢,肯定不满足了,因为本身都比较不了. 这样就好理解SQL<>0查询不到NUll的值.

参考上篇博文:https://www.cnblogs.com/niutao/p/10547718.html 同样的逻辑,不同的封装 package offsetInZookeeper /** * Created by angel */ import java.lang.Object import kafka.utils.{ZKGroupTopicDirs, ZkUtils} import org.apache.kafka.clients.consumer.{ConsumerRecord, Kaf

版本声明: kafka:1.0.1 spark:2.1.0 注意:在使用过程中可能会出现servlet版本不兼容的问题,因此在导入maven的pom文件的时候,需要做适当的排除操作 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2

话不多说,可以看上篇博文,关于offset存储到zookeeper https://www.cnblogs.com/niutao/p/10547718.html 本篇博文主要告诉你如何将offset写到Hbase做存储: 最后存储到Hbase的展现形式: testDirect:co:1552667595000 column=info:0, timestamp=1552667594784, value=66 testDirect:co:1552667595000 column=info:1, ti

kafka版本 1.0.0 spark版本 spark-streaming-kafka-0-10_2.11/** * @created by imp ON 2019/12/21 */class KafkaManagerByRedis(zkHost:String,kafkaParams: Map[String, Object]) extends Logging { private val (zkClient,zkConnection) = ZkUtils.createZkClientAndConn

在调试程序时,同事发现添加记录时,出现了System.NullReferenceException异常 DictBase dict = new DictBase();    dict.DictCode = "aaa";    dict.DictName = "bbb";    dict.Save(); 而自己在编写查询Information info = new Information(x => x.Id == 1);  时,也引发了同样的异常,经Debug发

  一. [:id占位符]使用 $results = Test::findBySql($sql,array(':id'=>'1 or 1=1))->all()   二. [id=1]  选出id为1的数据 $results = Test::find()->where(['id'=>1])-all(); 三.  [id>0]  选出id>0的数据 $results = Test::find()->where(['>','id',0])->all() 四.

mongodb性能分析方法:explain() 为了演示的效果,我们先来创建一个有200万个文档的记录.(我自己的电脑耗了15分钟左右插入完成.如果你想插更多的文档也没问题,只要有耐心等就可以了.) for(var i=0;i<2000000;i++){ db.person.insert({"name":"ryan"+i,"age":i}); } MongoDB 3.0之后,explain的返回与使用方法与之前版本有了很大的变化,介于3.0

nDocs must be > 0     // 函数search(query,filter,n),其中query是查询条件,filter是过滤器,n查询数量,异常消息意思就是n参数的值必须大于0  TopDocs topDocs = indexSearcher.search(bQuery, null, startNo + pageSize);

前言 随着.NET Core 3.0的发布,EF Core 3.0也随之正式发布,关于这一块最近一段时间也没太多去关注,陆续会去对比之前版本有什么变化没有,本节我们来看下两个查询. 分组 我们知道在EF Core 3.0版本之前,对于分组查询是在客户端评估,也就是说在内存中操作,在EF Core 3.0版本后对于分组查询可以翻译成SQL在数据库进行,但是事实情况真的是这样吗?接下来我们来看下吧,如下给出代码例子. public class EFCoreDbContext : DbContext

yii2使用中的一些基本的增删改查操作.以用户为例说明: User::find()->all();    //返回所有用户数据:   User::findOne($id);   //返回 主键 id=1  的一条数据:    User::find()->where(['name' => 'ttt'])->one();   //返回 ['name' => 'ttt'] 的一条数据:   User::find()->where(['name' => 'ttt'])-&

Entity Framework Core in Action Entityframework Core in action是 Jon P smith 所著的关于Entityframework Core 书籍.原版地址. 是除了官方文档外另一个学习EF Core的不错途径, 书中由浅入深的讲解的EF Core的相关知识.因为没有中文版,所以本人对其进行翻译. 预计每两天一篇更新 PS: 翻译难免限于本人水平有不准确的地方,建议英文水平不错的同学直接查看原版,有不足的地方欢迎指正 第一部分目录导航

怎样去查询关联数据呢,接下来整理一个简单的代码:

添加到数据表中图片的路径有时会是反斜杠,这就导致了在url后面写路径的时候会识别不出来(不过src后面写路径就可以识别),所以就需要把路径中的反斜杠替换成正斜杠,代码如下: $datu = Db::query('select images from think_ad where ad_position_id = 22'); $str = ""; foreach($datu as $v) { $str .= implode($v); $str .= "|"; } $s

最近使用Yii2.0来搭建项目,测试的时候发现无论是请求列表数据还是发布数据,都很慢,然后我一步一步打印时间来查看哪里的问题,始终找不到原因,最后在网上看到这篇: 'db' => [ 'class' => 'yii\db\Connection', 'dsn' => 'mysql:host=localhost;dbname=yii2advanced', 'username' => 'root', 'password' => '123456', 'charset' => '

第一行,列出了topic的名称,分区数(PartitionCount),副本数(ReplicationFactor)以及其他的配置(Config.s) Leader:1 表示为做为读写的broker的编号 Replicas:表示该topic的每个分区在那些borker中保存 Isr:表示当前有效的broker, Isr是Replicas的子集

PUT chuyuan/_doc/ { "name":"xiaolin", , "sex":"F", "love":["music"], "about":"i love ES" } GET chuyuan/_doc/ GET chuyuan/_doc/?_source=age,love //过滤查询age和love的数据 2.修改字段数据:一是通过

如果你在使用Kafka来分发消息,在数据处理的过程中可能会出现处理程序出异常或者是其它的错误,会造成数据丢失或不一致.这个时候你也许会想要通过kafka把数据从新处理一遍,我们知道kafka默认会在磁盘上保存到7天的数据,你只需要把kafka的某个topic的consumer的offset设置为某个值或者是最小值,就可以使该consumer从你设置的那个点开始消费. 查询topic的offset的范围 用下面命令可以查询到topic:DynamicRange broker:SparkMaster