使用kafka的bin目录下面的kafka-consumer-groups.sh命令可以查看offset消费情况,注意,如果你的offset是存在kafka集群上的,就指定kafka服务器的地址bootstrap-server: [root@QA-6-10 bin]# ./kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server 172.17.6.10:9092 --describe --group friend-group Note: This will only

一.项目背景二.项目架构三.项目实现3.1.数据生产3.1.1.数据结构3.1.2.编写代码3.1.3.打包测试3.2.数据采集/消费(存储)3.2.1.数据采集:采集实时产生的数据到 kafka 集群3.2.2.编写代码:数据消费(HBase)3.2.3.编写测试单元:范围查找数据(本方案已弃用,但需掌握)3.2.4.运行测试:HBase 消费数据3.2.5.编写代码:优化数据存储方案3.2.6.运行测试:协处理器3.2.7.编写测试单元:范围查找数据 一.项目背景   通信运营商每时每刻会产

问题:页面上的数据已渲染出来,但是控制台还是报错变量未undefined,主要是当页面加载完成后,数据并未加载完,所以会报次错误. 解决办法:在数据渲染的主节点(最外层的div)添加 v-if=“data” 判断,data为真的时候再进行渲染即可.

console.log("正常-普天数据已调用");

导读 96层堆叠3D NAND闪存已经成为行业主流,包括西部数据这样的传统机械硬盘大厂,也在逐步普及96层闪存,并已经用于消费级SSD. 96层堆叠3D NAND闪存已经成为行业主流,包括西部数据这样的传统机械硬盘大厂,也在逐步普及96层闪存,并已经用于消费级SSD. 西数联合东芝在2017年推出了96层堆叠的BiCS4闪存,支持TLC.QLC颗粒,单颗容量256Gb-1Tb.西数最初出货的是256Gb TLC颗粒,用于U盘.存储卡等设备,如今又扩大范围. 在最新季度财报发布后,西数透露已经开始

概述 canal是阿里巴巴旗下的一款开源项目,纯Java开发.基于数据库增量日志解析,提供增量数据订阅&消费,目前主要支持了mysql(也支持mariaDB). 起源:早期,阿里巴巴B2B公司因为存在杭州和美国双机房部署,存在跨机房同步的业务需求.不过早期的数据库同步业务,主要是基于trigger的方式获取增量变更,不过从2010年开始,阿里系公司开始逐步的尝试基于数据库的日志解析,获取增量变更进行同步,由此衍生出了增量订阅&消费的业务,从此开启了一段新纪元. 基于日志增量订阅&消

概述 canal是阿里巴巴旗下的一款开源项目,纯Java开发.基于数据库增量日志解析,提供增量数据订阅&消费,目前主要支持了MySQL(也支持mariaDB). 起源:早期,阿里巴巴B2B公司因为存在杭州和美国双机房部署,存在跨机房同步的业务需求.不过早期的数据库同步业务,主要是基于trigger的方式获取增量变更,不过从2010年开始,阿里系公司开始逐步的尝试基于数据库的日志解析,获取增量变更进行同步,由此衍生出了增量订阅&消费的业务,从此开启了一段新纪元. 基于日志增量订阅&消

canal是阿里巴巴旗下的一款开源项目,纯Java开发.基于数据库增量日志解析,提供增量数据订阅&消费,目前主要支持了MySQL(也支持mariaDB). 起源:早期,阿里巴巴B2B公司因为存在杭州和美国双机房部署,存在跨机房同步的业务需求.不过早期的数据库同步业务,主要是基于trigger的方式获取增量变更,不过从2010年开始,阿里系公司开始逐步的尝试基于数据库的日志解析,获取增量变更进行同步,由此衍生出了增量订阅&消费的业务,从此开启了一段新纪元. 基于日志增量订阅&消费支持

面试官:今天我想问下,你觉得Kafka会丢数据吗? 候选者:嗯,使用Kafka时,有可能会有以下场景会丢消息 候选者:比如说,我们用Producer发消息至Broker的时候,就有可能会丢消息 候选者:如果你不想丢消息,那在发送消息的时候,需要选择带有 callBack的api进行发送 候选者:其实就意味着,如果你发送成功了,会回调告诉你已经发送成功了.如果失败了,那收到回调之后自己在业务上做重试就好了. 候选者:等到把消息发送到Broker以后,也有可能丢消息 候选者:一般我们的线上环境都是集

//读取缓存后赋值到数组,通过array_slice函数处理,如: $blog = S('blogname'); //赋值 $count = count($blog); //条数统计 $page = new Page($count,12); //实例化page类 $this -> Blog = array_slice($blog,$page->firstRow,$page->listRows); //分配到模板 $this -> page = $page -> show();

背景 搞了这么多年oracle,不论是开发和运维,自认为是都了解了,和dba差的只是熟练的问题,因为毕竟不是天天搞它.不过突然听说数据泵导入的功能,大吃一惊,好像有印象,以为是落后的,一查,竟然是先进的,10g后推出的.惭愧.用了一把,简单总结下了.和imp还是有所不同的,当用户不同时,不是用的fromuser和touser,用的是remap_schema. 导入语句 impdp "xixi/123456@192.168.1.234:1521/orcl" dumpfile=backup

<div id="table_Data"> </div> $("#table_Data").datagrid({ toolbar: '#myToolbar', url: urlAshx, queryParams: { "action": "carlist" }, method: 'post', width: 'auto', height: '500px', iconCls: 'icon-edit', s

通常情况下,写好WCF服务后都会用自带的WCFClient工具进行测试,在进行时数据请求的时候,如果返回数据量超过默认接收值的时候就会提示如图异常错误. 错误也提示的很清楚,无非就是修改接收值大小的问题.这个配置修改测试也可以在WCFClient上进行操作,如下步骤操作图 查看服务配置展示的Client.dll.config的是模拟的客户端配置信息,在Bind节点中并没有进行设置MaxReceivedMessageSize的值,使用的也就是默认值65536. 右键"配置文件"即可看到有

这是一道比赛时的题目,但由于我没报名,所以浪费了一个大好的切水题的机会. 是经典的meet in middle(折半搜索)的模板题,但是之前一直没找到这种题目,今天终于看到了. 由于m的范围极大,因此一般的背包DP是行不通的. 如果直接进行2^n的爆搜,也只有40分. 所以这里我们观察数据n=40,发现如果是2^(n/2),就可以像前面一样跑过去. 所以我们缩小范围,先在1到n/2的范围内找出所有m以内的价值的和,用hash来存(这里需要挂链): 然后同样的在n/2+1到n的范围内找出所有m以内

本文来源于:http://www.cnblogs.com/codeplus/archive/2011/07/18/2109544.html 上例中得到的JSON数据如下,是一个嵌套JSON: {"comments":[{"content":"很不错嘛","id":1,"nickname":"纳尼"},{"content":"哟西哟西","

一.问题产生背景: 组件内的数据比较复杂,涉及多层次的数组和对象的情况下,某些值发生变化但是页面值没有变化:更新vuex的数据,同样在涉及多层次的数组和对象的情况下,某些值发生变化但是页面值没有变化:某些环境下,比如本地.测试等没有出现此问题,但是灰度和正式却出现此问题:总而言之,经过检查后台接口数据以及前端处理的数据皆正常,但是页面数据显示不正常的时候,就该检查是否没有使用$set了,另外,涉及修改多层次的数组和对象等数据,最好还是使用$set而不直接赋值.

--增加主键ID ); --设置sequence使ID自增 create sequence SEQ_ID minvalue maxvalue start ; --将id的值设置为sequence Update clerk_compare set id=seq_id.nextval; commit; --设置id为主键 alter table CLERK_COMPARE add constraint CLERK_COMPARE primary key (ID); maxvalue start in

本文为mariadb官方手册:How to Quickly Insert Data Into MariaDB的译文. 原文:https://mariadb.com/kb/en/how-to-quickly-insert-data-into-mariadb/ 我提交到MariaDB官方手册的译文:https://mariadb.com/kb/zh-cn/how-to-quickly-insert-data-into-mariadb/

from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer import csv from sklearn import tree from sklearn import preprocessing from sklearn.externals.six import StringIO allElectronicsData = open(r'F:/AI/DL_month1201/01DTree/niu.csv', 'rt') reader = csv

$computed: { pinlei() { var key = this.currentProduct.key || 'youpin'; console.log(key, "我是key") var lang = this.lang; return this.dataProduct[key].category.name[lang] }, jiayou() { var key = this.currentProduct.key || 'youpin'; console.log(key,

1.顺序读写 kafka的消息是不断追加到文件中的,这个特性使kafka可以充分利用磁盘的顺序读写性能 顺序读写不需要硬盘磁头的寻道时间,只需很少的扇区旋转时间,所以速度远快于随机读写 生产者负责写入数据,Kafka会将消息持久化到磁盘,保证不会丢失数据,Kafka采用了俩个技术提高写入的速度. 1.顺序写入:在大学的计算机组成(划重点)里我们学过,硬盘是机械结构,需要指针寻址找到存储数据的位置,所以,如果是随机IO,磁盘会进行频繁的寻址,导致写入速度下降.Kafka使用了顺序IO提高了磁盘的写