查看主题信息itcast@Server-node:/mnt/d/kafka-cluster/kafka-1$ bin/kafka-topics.sh --describe
–zookeeper localhost:2181 --topic heima
-par
Topic:heima-par PartitionCount:4 ReplicationFactor:3 Configs:
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2024-08-06 20:03:52
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熟悉 Kafka的同学肯定知道，每个主题有多个分区，每个分区会存在多个副本，本文今天要讨论的是这些副本是怎么样放置在 Kafka集群的 Broker 中的。大家可能在网上看过这方面的知识，网上对这方面的知识是千变一律，都是如下说明的：为了更好的做负载均衡，Kafka尽量将所有的Partition均匀分配到整个集群上。Kafka分配Replica的算法如下：将所有存活的N个Bro
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2024-07-18 11:01:55
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一、客户端/服务器端需要使用的内存就越多
先说说客户端的情况。Kafka 0.8.2之后推出了Java版的全新的producer，这个producer有个参数batch.size，默认是16KB。它会为每个分区缓存消息，一旦满了就打包将消息批量发出。看上去这是个能够提升性能的设计。不过很显然，因为这个参数是分区级别的，如果分区数越多，这部分缓存所需的内存占用也会更多。假设你有10000个分区
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2024-02-20 20:02:01
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一、生产者发送到broker里面的流程是怎样的，一个 topic 有多个 partition分区，每个分区又有多个副本二、生产者到broker发送流程三、生产者常见配置四、代码封装配置属性五、第四步骤中发送消息使用到了ProducerRecord（简称PR）六、生产者发送消息是异步调用，怎么知道是否有异常八、Kafka 生产者自定义partition分区规则导读:本博文重点介绍了生产者发送消息是怎
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2024-04-04 20:04:07
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# 在Spark计算中设置分区的原则与实践
Apache Spark是一种高效的分布式计算框架，广泛用于大数据处理。我们知道，在使用Spark进行数据处理时，分区的设置对计算性能有着重要影响。在本文中，我们将阐述在有6个节点的情况下如何合理设置Spark分区，并通过代码示例、关系图和流程图来详细解析这一过程。
## 一、Spark中的分区与节点
在Apache Spark中，分区是数据集的基
原创
2024-10-25 05:22:22
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kafka分区及副本在broker的分配以下以一个Kafka集群中4个Broker举例，创建1个topic包括4个Partition，2 Replication；数据Producer流动如图所看到的： (1) pic(2)当集群中新增2节点，Partition添加到6个时分布情况例如以下：副本分配逻辑规则例如以下： 在Kafka集群中，每一个Broker都有均等分配Partition的Lead
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2024-03-27 16:46:05
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一、概述Kafka是由LinkedIn公司采用Scala语言开发的一个多分区、多副本且基于ZooKeeper协调的分布式消息系统，现已被捐献给Apache基金会。 Kafka可以跨越多个数据中心，在一个或多个服务器上以集群的方式运行，其将记录流存储在称为topic的类别中，每个记录由一个键，一个值和一个时间戳组成。二、基本概念一个典型的 Kafka 体系架构包括若干 Producer、若干 Bro
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2024-04-03 09:08:59
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进程间通信进程通信的目的数据传输 一个进程需要将它的数据发送给另一个进程，发送的数据量在一个字节到几M字节之间共享数据 多个进程想要操作共享数据，一个进程对共享数据通知事 一个进程需要向另一个或一组进程发送消息，通知它（它们）发生了某种事件（如进程终止时要通知父进程）。资源共享 多个进程之间共享同样的资源。为了作到这一点，需要内核提供锁和同步机
主题和日志对于每个主题，Kafka群集都会维护一个分区日志，如下所示： 每个分区（Partition）都是有序的(所以每一个Partition内部都是有序的)，不变的记录序列，这些记录连续地附加到结构化的提交日志中。分区中的每个记录均分配有一个称为偏移的顺序ID号，该ID 唯一地标识分区中的每个记录。每个消费者保留的唯一元数据是该消费者在日志中的偏移量或位置。此偏移量由使用
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2024-03-01 13:50:28
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# MySQL 分区多少个合适的实现方法
## 前言
MySQL 分区是将一个大的数据表拆分成多个小的数据片段，称为分区，以提高查询性能和管理数据的灵活性。但是，如何确定分区的数量是一个很常见的问题，特别是对于刚入行的开发者来说。本文将介绍一个实现 MySQL 分区多少个合适的方法，帮助你解决这个问题。
## 流程概述
下面是整个实现过程的概述，我们将通过表格的形式展示每个步骤。
| 步
原创
2024-01-08 04:12:48
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参考:http://bbs.51cto.com/thread-1080714-1.htmlMySQL 从5.1 版本开始支持分区的功能。分区是指根据一定的规则，数据库把一个表分解成多个更小的、更容易管理的部分。就访问数据库的应用而言，逻辑上只有一个表或一个索引，但是实际上这个表可能是由数10个物理分区对象组成，每个分区都是一个独立的对象，可以独自处理，可以作为表的一部分进行处理。分区对应用来说是完
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2023-10-14 07:44:23
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kafka的log存储解析——topic的分区partition分段segment以及索引等 引言Kafka中的Message是以topic为基本单位组织的，不同的topic之间是相互独立的。每个topic又可以分成几个不同的partition(每个topic有几个partition是在创建topic时指定的)，每个partition存储一部分Message。借用官方的一张图，可以直观地看到top
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2024-07-29 19:43:03
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我应该设置多少个分片？我应该设置多大的分片？Elasticsearch 是一个功能十分丰富的平台，支持各种用例，能够在数
原创
2022-11-14 16:23:04
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这篇文章主要介绍kafka中JAVA API的使用，这里面为了介绍配置，所以使用的是原生的javaapi操作，kafka可以与spring通过xml配置集成，或者更加简单通过spring boot引入starter，通过（AutoConfiguration）自动配置完成集成。但其实无论何种使用方式，其根本都是使用原生pai进行操作。使用maven依赖管理，引入kafka依赖<dependen
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2024-03-27 15:39:53
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1、计算密集型和 I/O 密集型通常我们会遇到两种任务，一种是计算、一种是 I/O。计算，就是利用 CPU 处理算数运算。比如深度神经网络（Deep Neural Networks），需要大量的计算来计算神经元的激活和传播。再比如，根据营销规则计算订单价格，虽然每一个订单只需要少量的计算，但是在并发高的时候，所有订单累计加起来就需要大量计算。如果一个应用的主要开销在计算上，我们称为计算密集型。再看
原创
2021-12-25 19:59:56
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# Hive分区统计
在Hive中，分区是一种组织数据的方式，可以将数据按照指定的列进行分组存储，这样可以提高数据查询的效率。在实际应用中，我们经常需要统计某张表有多少个分区，以便了解数据的组织结构和分布情况。本文将介绍如何使用Hive查询统计表的分区数量，并通过代码示例展示具体操作步骤。
## Hive分区简介
Hive中的分区是基于表的某一列进行分组存储数据的一种机制，常用于根据时间、地
原创
2024-06-17 04:04:33
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# MySQL分区的实现步骤
## 概述
MySQL分区是一种将表数据水平划分为多个独立的分区，每个分区可以存储不同的数据。通过分区可以提高查询性能、降低维护成本和提高可用性。本文将介绍实现MySQL分区的流程，并提供每一步所需的代码和注释。
## 流程图
```mermaid
journey
title MySQL分区的实现步骤
section 创建分区表
Creat
原创
2023-09-24 22:38:06
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MySQL分区的限制• 只能对数据表的整型列进行分区，或者数据列可以通过分区函数转化成整型列• 最大分区数目不能超过1024• 如果含有唯一索引或者主键，则分区列必须包含在所有的唯一索引或者主键在内• 不支持外键• 不支持全文索引（fulltext）按日期进行分区很非常适
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2023-06-02 20:24:56
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# MySQL 分区能分多少个
MySQL 分区是一种将表数据分解成更小、更可管理的部分的技术。它可以根据一定的规则将数据存储到不同的分区中，从而提高查询性能和灵活性。那么，MySQL 分区能分多少个呢？本文将介绍如何设置 MySQL 分区以及其分区数量的限制。
## MySQL 分区设置
在 MySQL 中，可以使用 `PARTITION BY` 子句将表进行分区。常见的分区类型包括：
原创
2023-09-06 11:03:08
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# 查看Hive有多少个分区
在Hive中，分区是一种将数据按照特定的列进行划分和组织的方法。通过对数据进行分区，我们可以更加高效地查询和管理大规模的数据集。本文将介绍如何查看Hive中有多少个分区，并提供相应的代码示例。
## 什么是Hive分区
在Hive中，表是由行和列组成的数据结构。分区是将表的数据按照特定的列值进行划分和组织的方式。通过对表进行分区，可以将数据按照指定的列值分散存储
原创
2023-12-30 06:18:13
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