# @staticmethoddef get_kafka_reviews(self): # print type(self.bootstrap_servers) consumer = kafka.KafkaConsumer(bootstrap_servers=[self.bootstrap_servers],group_id='wm_group',auto_offset_reset='latest', enable_auto_commit=False) consumer.subscribe(to

Oracle 查询出来的数据取第一条 --------------------------------------------------------------------------- 转载自:http://www.itpub.net/thread-246442-1-1.html select * from (select * from <table> order by <key>) where rownum=1; select * from (select * from &l

Oracle取查询结果数据的第一条记录SQL: ; ;

[一.项目目标] 获取 QQ 音乐指定歌手单曲排行指定页数的歌曲的歌名.专辑名.播放链接. 由浅入深,层层递进,非常适合刚入门的同学练手. [二.需要的库] 主要涉及的库有:requests.json.openpyxl [三.项目实现] 1.了解 QQ 音乐网站的 robots 协议 只禁止播放列表,可以操作. 2.进入 QQ 音乐主页 https://y.qq.com/ 3.输入任意歌手,比如邓紫棋 4.打开审查元素(快捷键 Ctrl+Shift+I) 5.分析网页源代码 Elements,发

如果我们测试时在一个页面中存在多条数据元素名称一致但是我们要选择第一条? 示意图: 方法一 driver.find_element_by_css_selector('.article-list/div[1]').click() 方法二 获取页面上所有这个元素选取第一个values[1] 方法三 driver.find_element_by_css_selector('.article-item-box csdn-tracking-statistics').click() #直接选择这个元素,页面

背景:ORACLE查询当前资产状态,包含资产信息(表1),资产维修状态(表2),资产报废状态(表3) 如下: 资产信息:

SELECT * FROM EnterpriseDataTools.Enterprise.CompanyMainwhere CompanyNo in (select CompanyNo from EnterpriseDataTools.Enterprise.CompanyMain group by CompanyNo having count(CompanyNo) > 1)and Id not in (select max(Id) from EnterpriseDataTools.Enterpr

需求描述:根据某一个字段或几个字段去重来显示任一条数据,第一条或最后一条. 数据样式如下图: 尝试解决: --count(*)方法(只把条数为1条的显示出来了,超过1条全部过滤了) select * from t4 where 自编条码 in () 以上方法,会把仅1条记录的显示,但是重复的并没有保留其中一条,也过滤掉了. 所以,我们需要变化一下,提供三种解决方法: 一.通过row_number按重复字段进行分组排序,然后显示第1条,采用AB表方式: --方法1 row_numer(),等值查询

基于Python结合pykafka实现kafka生产及消费速率&主题分区偏移实时监控   By: 授客 QQ:1033553122   1．测试环境 python 3.4 zookeeper-3.4.13.tar.gz 下载地址1: http://zookeeper.apache.org/releases.html#download https://www.apache.org/dyn/closer.cgi/zookeeper/ https://mirrors.tuna.tsinghua.edu

阿里太注重原理了:阿里问kafka如何实现高并发存储-如何找到一条需要消费的数据,kafka用了稀疏索引的方式,使用了二分查找法,其实很多索引都是二分查找法  二分查找法的时间复杂度:O(logn) redis,kafka,B+树的底层都采用了二分查找法 参考:二分查找法 redis的索引底层的 跳表原理 实现 聊聊Mysql索引和redis跳表 ---redis的跳表原理 时间复杂度O(logn)(阿里) 参考:二分查找法 mysql索引原理:一步步分析为什么B+树适合作为索引的结构 以及索引

我们暂且不考虑写磁盘的具体过程,先大致看看下面的图,这代表了 Kafka 的核心架构原理. Kafka 分布式存储架构 那么现在问题来了,如果每天产生几十 TB 的数据,难道都写一台机器的磁盘上吗?这明显是不靠谱的啊!所以说,这里就得考虑数据的分布式存储了,我们结合 Kafka 的具体情况来说说.在 Kafka 里面,有一个核心的概念叫做"Topic",这个 Topic 你就姑且认为是一个数据集合吧.举个例子,如果你现在有一份网站的用户行为数据要写入 Kafka,你可以搞一个 Topi

上面那个小游戏教程写不下去了,以后再写吧,今天学点新东西,了解的越多,发现python越强大啊! 数据可视化指的是通过可视化表示来探索数据,它与数据挖掘紧密相关,而数据挖掘指的是使用代码来探索数据集的规律和关联.数据集可以是用一行代码就能表示的小型数字列表,也可以是数以吉字节的数据. 用.最流行的工具之一是matplotlib,它是一个数学绘图库,我们将使用它来制作简单的图表,如折线图和散点图.然后,我们将基于随机漫步概念生成一个更有趣的数据集--根据一系列随机决策生成的图表.我们还将使用Pyg

1. 完成的场景 在很多大数据场景下,要求数据形成数据流的形式进行计算和存储.上篇博客介绍了Flink消费Kafka数据实现Wordcount计算,这篇博客需要完成的是将实时计算的结果写到redis.当kafka从其他端获取数据立刻到Flink计算,Flink计算完后结果写到Redis,整个过程就像流水一样形成了数据流的处理 2. 代码 添加第三方依赖 <dependencies> <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.fl

spark streaming从指定offset处消费Kafka数据 -- : 770人阅读 评论() 收藏 举报 分类: spark() 原文地址:http://blog.csdn.net/high2011/article/details/53706446 首先很感谢原文作者,看到这篇文章我少走了很多弯路,转载此文章是为了保留一份供复习用,请大家支持原作者,移步到上面的连接去看,谢谢 一.情景:当Spark streaming程序意外退出时,数据仍然再往Kafka中推送,然而由于Kafka默认

在这篇文章里,我们模拟了一个场景,实时分析订单数据,统计实时收益. 场景模拟 我试图覆盖工程上最为常用的一个场景: 1)首先,向Kafka里实时的写入订单数据,JSON格式,包含订单ID-订单类型-订单收益 2)然后,spark-streaming每十秒实时去消费kafka中的订单数据,并以订单类型分组统计收益 3)最后,spark-streaming统计结果实时的存入本地MySQL. 前提条件 安装 1)spark:我使用的yarn-client模式下的spark,环境中集群客户端已经搞定 2

直接贴面试题: 怎么保证数据 kafka 里的数据安全? 答: 生产者数据的不丢失kafka 的 ack 机制: 在 kafka 发送数据的时候,每次发送消息都会有一个确认反馈机制,确保消息正常的能够被收到. 如果是同步模式:ack 机制能够保证数据的不丢失,如果 ack 设置为 0,风险很大,一般不建议设置为 0 如果是异步模式:通过 buffer 来进行控制数据的发送,有两个值来进行控制,时间阈值与消息的数量阈值,如果 buffer 满了数据还没有发送出去,如果设置的是立即清理模式,风险很大

一.需求 需要做实时数据接入的接口.数据最终要写入库,要做到高并发,数据的完整,不丢失数据. 二.技术选型 1.因为只是做简单的接口,不需要复杂功能,所以决定用flask这个简单的python框架(因为做运维的作者只会python所以只能在python框架里找): 2.要做到数据的实时性,考虑到数据落地入库可能io会延时比较大,所以决定数据通过接口先写入消息队列中间件kafka (为什么用kafka因为kafka数据是顺序写文件,效率还可以,主要是的写入文件可以保证自定义时间内的数据不丢失:ka

大众点评数据获取 --- 基础版本 大众点评是一款非常受普罗大众喜爱的一个第三方的美食相关的点评网站. 因此,该网站的数据也就非常有价值.优惠,评价数量,好评度等数据也就非常受数据公司的欢迎. 今天就写了一个简单的大众点评列表页数据抓取demo. 希望对看到这篇文章的朋友有所帮助. 环境和工具包: python 3.6 自建的IP代理池(使用的是ipidea的国内代理) parsel(页面解析) loguru(报错提示) 下面就让我看开启探索之旅 第一步,页面解析 从图中可以看到,对应的数字都是

摘要 在这篇文章中,我将从消息在Kafka中的物理存储方式讲起,介绍分区-日志段-日志的各个层次. 然后我将接着上一篇文章的内容,把消费者的内容展开讲一讲,区分消费者与消费者组,以及这么设计有什么用. 根据消费者的消费可能引发的问题,我将介绍Kafka中的位移主题,以及消费者要怎么提交位移到这个位移主题中. 最后,我将聊一聊消费者Rebalance的原因,以及不足之处. 1. log 在上一篇文章中,我们提到了"partition"的概念. 我们那个时候所表达的意思是,消息的生产跟消费

SparkStreaming接收Kafka数据的两种方式 SparkStreaming接收数据原理 一.SparkStreaming + Kafka Receiver模式 二.SparkStreaming + Kafka Direct模式 三.Direct模式与Receiver模式比较 SparkStreaming2.3+kafka 改变 四.SparkStreaming+Kafka维护消费者offset 五.实例:SparkStreaming集成Kafka,读取Kafka中数据,进行数据统计计

 第一pga 畸形消费分析 os: aix 6 db:10205 ------使用os 命令观察oracle 存消耗情况 #ps gv ......                                                    size 23396516      - A    14907:02 5203  14324376 2058800    xx 90815 38576  2.0  3.0 oracle 23396516      - A    14907:02