复习略---01---这次的数据是乱序的。基于web服务器的热门数据的统计。实时的热门的页面的统计。如今分析这个log日志呢，就是根据代码的url去分析的。单例对象是object的。看下这个数据是乱序的。在数据源分配时间戳和水位线。主要是搭建了代码的整体的框架。我们看下keyBy的返回值，可以看下是一个元组。如何可以不得到元组呢？所以需要改进下keyBy，注意这个是返回的是元组的类型的：如何直接返
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2024-03-17 09:04:32
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一、介绍Flume是一个开源的分布式日志收集系统，而Kafka是一个高吞吐量的分布式消息系统。KafkaSource是Flume中的Source类型之一，可以实现数据从Kafka到Flume的无缝传输。二、KafkaSource的特性：可以通过配置选取特定的topic或者全部topic，并可以选择指定partition或全部partition。可以支持多线程从Kafka中读取数据并发往Channe
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2024-10-25 09:06:34
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GROUP_ID首先我们看看官方的解释：大意是GROUP_ID用于区分相同分组标准的分组统计结果。解释起来比较抽象，下面我们来看看具体的案例。例1：单一分组SQL> select group_id(),deptno,sum(sal) from emp group by rollup(deptno);GROUP_ID() DEPTNO SUM(SAL)----------
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2021-09-27 09:43:33
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一：创建kfaka的spring boot项目第一步：引入依赖<dependency>
<groupId>org.springframework.kafka</groupId>
<artifactId>spring-kafka</artifactId>
</dependency>第二步：编写配置文件这里面的这些配置与
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2024-09-18 09:06:22
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Kafka的基本介绍Kafka是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、分区的、多副本的、多订阅者，基于zookeeper协调的分布式日志系统(也可以当做MQ系统)，常见可以用于web/nginx日志、访问日志，消息服务等等，Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目。主要应用场景是：日志收集系统和消息系统。Kafka主要设计目标如下：以时间复杂度为O(1)的方
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2024-06-06 09:55:16
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## Python中的Kafka生产者实现及group_id详解
Kafka 是一个分布式流媒体平台，允许开发者高效地处理实时数据流。在Kafka中，“生产者”是指发送数据到Kafka主题的应用程序，Kafka的“组”则是使用“group_id”来标识一组消费者，以便他们可以协调工作。今天我们将深入探讨如何在Python中实现Kafka生产者，并理解“group_id”的作用。
### 一、流
# 如何实现“mysql查找最大值的id group_id”
## 概述
在mysql数据库中，要查找最大值的id group_id，首先需要使用group by语句按照group_id分组，然后使用max函数查找每组中id的最大值。
## 实现步骤
以下是实现该功能的步骤及代码示例：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 连接到mysql数据库 |
| 2 | 编
原创
2024-06-03 04:19:37
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kafka个人理解现有一个kafka cluster，我们看作是一个文件夹。Topic一个topic就是这个文件夹中的一个Excel文件的文件名，他只有逻辑意义，不代表具体的资源。我们先对一个Topic进行处理。Partition一个Topic中，也就是上述说的Excel表中有很多张表（Sheet 或者 Partition），每一个Sheet中都存储着数据，从最上面0行开始往下看（消费Consum
# 如何设置Python Kafka消费速度慢的group_id
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何解决“Python设置group_id Kafka消费速度慢”的问题。首先，让我们来看一下整个过程的流程图：
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 设置group_id
设置group_id --> 开始消费
开始消费 --> 结束
```
原创
2024-04-06 03:58:10
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配置kafka运行环境kafka的包中已经包含了zookeeper但是我还是喜欢单独下载一个zookeeper下载kafkahttps://archive.apache.org/dist/kafka/2.6.3/kafka_2.12-2.6.3.tgz下载zookeeperhttps://www.apache.org/dyn/closer.lua/zookeeper/zookeeper-3.6.3
rabbitMQ的区别RabbitMQ支持事务Kafka性能高消息队列的功能流量消峰异步通信解耦消息队列的模式（1）Producer：消息生产者，就是向 Kafka broker 发消息的客户端。（2）Consumer：消息消费者，向 Kafka broker 取消息的客户端。（3）Consumer Group（CG）：消费者组，由多个 consumer 组成。消费者组内每个消 费者负责消费不同分
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2024-06-17 20:20:38
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干oracle 047文章12当问题，经验group by 声明。因此邂逅group by rollup,decode,grouping，nvl,nvl2,nullif,RATIO_TO_REPORT等一下。1. decode 与if...then,case...when...这类流数据语句功能差点...
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2015-10-12 19:12:00
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Flink入坑指南系列文章，从实际例子入手，一步步引导用户零基础入门实时计算/Flink，并成长为使用Flink的高阶用户。简介Group By + Agg这个最经典的SQL使用方式。Group By是SQL中最基础的分组操作，agg的全称是aggregation(聚合操作)，是一类SQL算子的统称，Flink中最常用的Agg操作有COUNT/SUM/AVG等，详情参见Flink支持的聚合操作列表
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2024-02-25 10:20:31
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目录高阶聚合时间窗口 TVF（表值函数）支持的时间窗口类型window 聚合window joinregular joininterval joinlookup jointemporal joinarray joinover 窗口聚合 Flink SQL除了支持基本查询外，还支持一些复杂的高阶聚合和关联。 高阶聚合语法group by cube(维度 1，维度 2，维度 3)
group by
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2024-02-28 16:30:34
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使用group by子句可以将数据划分到不同的组中，实现对记录的分组查询。group by从英文字面的意义上可以理解为“根据 (by) -定的规则进行分组(group)" ，该子句的作用是通过一定的规则将一 个 数据集划分成若千个小的区域，然后针对这若干个小区域进行统计汇总。 group by子句的语法如下: 语法gr
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2024-03-07 07:08:44
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maven依赖<dependency>
<groupId>org.springframework.kafka</groupId>
<artifactId>spring-kafka</artifactId>
<version>2.8.1</version>
</dependency>
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2024-04-08 22:02:58
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# Python 中group by导致id重复
在Python中，我们经常会使用group by对数据进行分组，然后对每个组进行统计或其他操作。然而，在使用group by时，有时候会出现一个问题，那就是分组后的数据中出现了重复的id。这种情况通常是由于数据源中存在重复的id导致的。
让我们通过一个简单的示例来说明这个问题。假设我们有一个包含学生姓名、班级和成绩的数据表，我们想要统计每个班级
原创
2024-05-13 04:26:49
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作者：王刚、刘首维在 2019 年之前，之家的大部分实时业务都是运行在 Storm 之上的。Storm 作为早期主流的实时计算引擎，凭借简单的 Spout 和 Bolt 编程模型以及集群本身的稳定性，俘获了大批用户。下图是实时计算团队 Storm 平台页面：自 2015 年至今 Storm 在之家已经运行 4 年之久，但随着实时计算的需求日渐增多，数据规模逐步增大，Storm 在开发及维护成本
一、SQL查询1.查询中用到的关键词主要包含六个，并且他们的顺序依次为： select>from>where>group by>having>order by 其中select和from是必须的，其他关键词是可选的，这六个关键词的执行顺序与sql语句的书写顺序并不是一样的，而是按照下面的顺序来执行： from>where>group by>hav
Flink中Flink CEP 完整使用一、基本概念1、 CEP是什么2、复杂事件处理（CEP）的流程可以分成三个步骤（1）定义一个匹配规则（2）将匹配规则应用到事件流上，检测满足规则的复杂事件（3）对检测到的复杂事件进行处理，得到结果进行输出3、模式（Pattern）4、应用场景1、风险控制2、用户画像3、风险控制二、快速上手1、需要引入的依赖2、一个简单实例1）创建类2）代码实现三、模式AP
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2024-05-08 23:54:06
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