// if data is available already, return it immediately
final Map<TopicPartition, List<ConsumerRecord<K, V>>> records = fetcher.fetchedRecords(); // @2
if (!records.isEmpty()) {
retur
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2024-07-18 11:07:52
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# 从 MySQL 到 Kafka 数据流动的实现指南
在现代分布式系统中，数据的流动性是至关重要的。MySQL 作为一个广泛使用的关系数据库，常常需要将其数据发送到 Kafka 这样的消息队列以便后续的数据处理和实时分析。本文将带你了解如何实现这一目标。
## 整体流程
为了将 MySQL 数据抽取到 Kafka，我们可以分为以下几个主要步骤：
| 步骤 | 描述
1.项目背景1.1 MaxWell 介绍Maxwell是一个守护进程，它能监听并读取MySQL的binlog，然后解析输出为json，支持将数据输出到Kafka、Kinesis或其他流媒体平台，支持库和表的过滤。
1.2 版本选型maxwell-1.25.02.配置MySql需要打开MySql的 binlog(默认是关闭),采用 row-based replication(RBR) 日志格式bin
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2023-10-05 19:06:48
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想了解kafka的零拷贝到底是什么，可以看一下Kafka为什么这么快？ 如果看零拷贝和非拷贝之间的区别图可以看Kafka_Kafka中的Zero Copy 一、首先用图来展示kafka零拷贝的原理二、kakfa利用FileChannel实现了零拷贝1、消费者从broker拉取数据2、生产者生产数据到broker3、Linux的sendfile函数 一、首先用图来展示kafka零拷贝的原理可以看一下
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2024-03-27 17:03:27
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原生js实现轮转抽奖功能模拟做天涯明月刀已经告一段落，总结了一些以后也可以拿来使用的小功能--------这次是抽奖功能 这是一个抽奖的页面，要实现点击抽奖后每一块奖品出出现高亮。然后一直轮转，速度慢慢减缓，直到停下来。首先这个高亮使用一张改变透明度灰色图片覆盖到每个奖品上实现的 就是上图这个效果 实现代码就是，在html中加上一个div<div id="swfcontent_hover"
很多小伙伴做tiktok使用的办法大多数都是搬运，那么搬运的内容如何去重 剪辑工具去重方法。 去重的难点在于： 1、 很多小伙伴用去重软件处理，这样的内容视频是并不能100％去重。 2、 但是对于批量操作的人来说手动剪辑的速度慢，且花费的时间和精力很多。 所以该文主要讲讲去重，帮助大家解决批量剪辑的问题。 我的去重手法有如下几步： 1、 放大并调整位置 2、 掐头去尾，并对视频进行变速 3、 随机
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2024-07-21 23:34:37
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# Java中的数据抽取
在Java编程中，经常需要从不同的数据源中提取数据进行处理。数据抽取是指从数据库、文件、网络等数据源中获取数据的过程，然后将数据用于分析、处理或展示。本文将介绍在Java中如何进行数据抽取，包括从数据库中提取数据和从文件中读取数据两种常见方式，并使用代码示例演示具体操作。
## 从数据库中提取数据
Java中最常见的数据源之一是数据库，我们可以通过JDBC（Java
原创
2024-02-22 03:40:16
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优秀设计之基于NIO编程 Kafka 底层的 IO 用的是 NIO，这个事虽然简单，但是也需要提一提。我们开发一个分布式文件系统的时候避免不了需要思考需要什么样的 IO？BIO 性能较差，NIO 性能要比 BIO 要好很多，而且编程难度也不算大，当然性能最好的那就是 AIO 了，但是 AIO 编程难度较大，代码设计起来较为复杂，所以 Kafka 选择的是 NIO，
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2024-10-10 17:32:16
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制图工作中，大量密集点显示是最常遇到的问题。其特点是分布可能不均匀、数据点比较密集，容易造成空间上的重叠，影响制图美观。那么，如果美观而详细的显示制图呢？主要原理Maplex中对标注有很好的显示控制，一旦显示符号，则会出现符号存在、标注不存在，并且可能存在符号互相叠置的现象（如上图所示）；使用牵引符号将符号作为标注的一部分来显示，调整阈值自动进行标注间避让，计算出地图上所有标注的最佳放置，可以实现
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2023-10-19 23:10:17
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制图工作中，大量密集点显示是最常遇到的问题。其特点是分布可能不均匀、数据点比较密集，容易造成空间上的重叠，影响制图美观。那么，如果美观而详细的显示制图呢？Subset Features（子集要素）工具是 ArcGIS 地统计分析模块的一个工具，该工具可将数据按照百分比进行抽稀，生成两个结果数据集，一个是抽稀后保留的数据，另一个是互补的那一部分数据。实现原理其原理是将数据分成两个子集。子集 1 将有
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2023-11-02 07:32:23
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1、ETL（Extract-Transform-Load的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程） ETL的定义 ETL分别是“Extract”、“ Transform” 、“Load”三个单词的首字母缩写也就是“抽取”、“转换”、“装载” ，但我们日常往往简称其为数据抽取。ETL包含了三方面，首先是“抽取”：将数据从各种原始的业务系统中读取出来，这
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2024-04-06 11:33:05
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一、Kafka线上集群部署方案既然是集群，那必然就要有多个Kafka节点机器，因为只有单台机器构成的kafka伪集群只能用于日常测试之用，根本无法满足实际的线上生产需求。 操作系统：kafka由Scals语言和Java语言编写而成，编译之后的源代码就是普通的.class文件，文本部署到哪个操作系统应该都是一样的，但是不同操作系统的差异还是给Kafka集群带来了相当大影响。&n
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2024-04-26 18:00:34
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# Java 视频抽帧工具类
随着视频技术的快速发展，视频分析、处理的需求愈加明显。在众多的视频处理任务中，抽帧（Extract Frames）是非常常见的一种，它可以从视频中提取出每一帧或者特定的帧用于分析、处理或展示。本文将介绍如何使用Java编写一个视频抽帧的工具类，并提供相关的代码示例。
## 1. 视频抽帧的应用场景
视频抽帧的应用场景非常广泛，常见的包括：
- **计算机视觉*
标签（空格分隔）： 协作框架一：datax 概述1.1 datax 介绍1.1、什么使datax
DataX 是阿里巴巴开源的一个异构数据源离线同步工具，致力于实现包括关系型数据库(MySQL、Oracle等)、
HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。1.2、datax的设计为了解决异构数据源同步问题，DataX将复杂的网状的同步链路变成了星型
原创
精选
2023-05-31 21:17:00
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前言音视频开发中，视频编码是另一个重要的部分，基于 FFmpeg 软件解码前面系列文章已经介绍过了。接下来主要介绍软件编码这一块，包括视频编码、音频编码、为视频添加滤镜等，后续文章安排介绍 Android MediaCodec 硬件编解码。前文我们对 x264、fdk-aac 及 FFmpeg 进行了整合编译，本文将利用编译好的 FFmpeg 库对 Android Camera2 采集的预览帧先进
文章目录1、在某工业系统所属企业中，中型100个，小型400个。采用简单随机抽样，以企业为单元，分别从两类企业中抽取3个企业和5个企业，记录1990年的工业总产值（单位：千元）。3个中型企业分别为12300、11500、9800；5个小型企业分别为3200、5600、2300、4200、3600.试估计工业系统1990年的工业总产值。2、某厂有三个生产车间，现分别从每个车间中抽取10%的工人，分别
1、zookeeper搭建 Kafka集群依赖zookeeper，需要提前搭建好zookeeper cd /usr/local/software
jdk-8u161-linux-x64.rpm
链接：https://pan.baidu.com/s/1i6iHIDJ 密码：bgcc
rpm -ivh jdk-8u161-linux-x64.rpm
vi /etc/prof
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2024-10-16 17:13:07
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目录1 kafka架构进阶1.1 Kafka底层数据的同步机制（面试常问）1.1.1 高水位截断的同步方式可能带来数据丢失（Kafka 0.11版本前的问题）1.1.2 解决高水位截断数据丢失和不一致问题（leaderEpoch）1.1.3 LeaderEpoch解决数据丢失1.1.4 LeaderEpoch解决数据不一致1.2 kafka监控之Kafka-Eagle1.2.1 Kafka-Eag
代码使用的是 0.10.1.0 版本的 Kafka examples Producer 代码 代码在源码包的 kafka.examples.Producer 中Kafka Producer 代码public class Producer extends Thread {
// 发送的数据是 K V 结构，对应上类型
private final KafkaProducer<In
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2024-07-04 16:03:41
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Streamsets是一款大数据实时采集和ETL工具，可以实现不写一行代码完成数据的采集和流转。通过拖拽式的可视化界面，实现数据管道(Pipelines)的设计和定时任务调度。最大的特点有：- 可视化界面操作，不写代码完成数据的采集和流转- 内置监控，可是实时查看数据流传输的基本信息和数据的质量- 强大的整合力，对现有常用组件全力支持，包括50种数据源、44种数据操作、46种目的地。对于Strea
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2024-03-08 11:49:59
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