从producer，broker，consumer的角度，分别看看a. Producer到broker把request.required.acks设为1，丢会重发，丢的概率很小b. Brokerb.1 对于broker，落盘的数据，除非磁盘坏了，不会丢的
b.2 对于内存中没有flush的数据，broker重启会丢
可以通过log.flush.interval.messages和log
操作技巧：将 Spark 中的文本转换为 Parquet 以提升性能列式存储布局（比如 Parquet）可以加速查询，因为它只检查所有需要的列并对它们的值执行计算，因此只读取一个数据文件或表的小部分数据。Parquet 还支持灵活的压缩选项，因此可以显著减少磁盘上的存储。列式存储布局（比如 Parquet）可以加速查询，因为它只检查所有需要的列并对它们的值执行计算，因此只读取一个数据文件或表的小部
文章目录回顾Master处理注册消息资源分配Worker启动Executor 回顾上一节 我们简单看了下application的注册过程，今天我们接着看下spark里核心设计之一的资源分配实现。Master处理注册消息Master在收到消息后调用receive() 方法，根据消息类型找到注册application的实现部分。case RegisterApplication(description
转载
2024-10-26 20:04:24
16阅读
一 基本处理函数（ProcessFunction）1 处理函数的功能和使用 如map，filter，flatmap转换算子，一般只是针对某种具体操作来定义的，能够拿到的信息比较有限。如果我们想要访问事件的时间戳，或者当前的水位线信息，都是完全做不到的。跟时间相关的操作，目前我们只会用窗口来处理。而在很多应用需求中，要求我们对时间有更精细的控制，需要能够获取水位线，甚至要“把控时间”、定义什么时候
转载
2024-10-11 12:06:05
40阅读
阿里云开源离线同步工具DataX3.0一. DataX3.0概览DataX 是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。设计理念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数据链路，DataX作为中间传输载体负责连接各种数据源。当需要接入
Storm常用操作命令1、任务提交命令：storm jar 【jar路径】 【拓扑包名.拓扑类名】 【拓扑名称】storm jar /export/servers/storm/examples/storm-starter/storm-starter-topologies-1.0.3.jar org.apache.storm.starter.WordCountTopology wordcount与
转载
2023-08-26 16:15:01
102阅读
# Flink SQL 与 MySQL 维表的丢数处理指南
在数据处理的场景中，Flink 是一款强大的流处理引擎，而在许多项目中，MySQL 用于存储维表数据。然而，在一些情况下，可能会出现维表中的数据丢失或不一致的情况。本文将指导初学者如何使用 Flink SQL 处理 MySQL 中的维表数据，确保数据的完整性与一致性。
## 流程概述
下面是处理流程的步骤，总结成表格如下：
| 步
python 线程池的四种实现方式线程简述一个程序运行起来后，一定有一个执行代码的东西，这个东西就是线程；
一般计算(CPU)密集型任务适合多进程，IO密集型任务适合多线程；
一个进程可拥有多个并行的(concurrent)线程，当中每一个线程，共享当前进程的资源以下是对发现的几种多线程进行的汇总整理，均已测试运行 多线程实现的四种方式分别是： multiprocessing下面有两种：from
转载
2023-08-08 10:07:03
94阅读
# Android中的音视频丢包数: 概述与解决方案
在现代的移动通信中，音视频流媒体的应用越来越普及，尤其是在视频会议、在线教育和游戏等领域。然而，数据传输中难免会遇到音视频丢包的问题，这直接影响用户的体验。本篇文章将深入探讨Android应用中的音视频丢包现象以及如何在实际代码中进行监测和处理。
## 为什么会出现音视频丢包？
音视频丢包通常是由于网络质量不佳、延迟、带宽不足等因素引起的
我们使用Linux作为服务器操作系统时，为了达到高并发处理能力，充分利用机器性能，经常会进行一些内核参数的调整优化，但不合理的调整常常也会引起意想不到的其他问题，本文就一次Linux服务器丢包故障的处理过程，结合Linux内核参数说明和TCP/IP协议栈相关的理论，介绍一些常见的丢包故障定位方法和解决思路。在开始之前，我们先用一张图解释 linux 系统接收网络报文的过程。首先网络报文通过物理网线
1. 在Kafka Broker丢失数据Broker会将数据写入系统缓存，然后返回确认信息给Producer，如果是单点的Kafka，数据丢失无法避免，原因是只能调节数据刷到硬盘的时间间隔和缓存大小，到调整时间间隔越小、缓存（PageCache）越小时性能会严重下降结合Producer和多副本可以基本避免数据丢失：Producer发送请求，主分片Broker收到数据，写入到缓存，然后刷到磁盘上，会
转载
2024-02-24 10:24:20
110阅读
文章目录状态一致性什么是状态一致性状态一致性种类端到端（end-to-end）状态一致性Sink端到端状态一致性的保证Flink+Kafka端到端状态一致性的保证 状态一致性什么是状态一致性有状态的流处理，内部每个算子任务都可以有自己的状态。对于流处理器内部（没有接入sink）来说，所谓的状态一致性，其实就是我们所说的计算结果要保证准确，一条数据不应该丢失，也不应该重复计算。在遇到故障时可以恢复
转载
2024-03-17 17:40:03
63阅读
我们把只包含质因子 2、3 和 5 的数称作丑数（Ugly Number）。求按从小到大的顺序的第 n 个丑数。
原创
2022-12-13 11:21:39
130阅读
1、维表关联的典型场景和考量标准1.1、维表关联的典型场景在实时数仓中，我们经常需要做维表关联，但是用户维表一般在业务数据库中，业务方是不允许大数据部门直接到业务数据库进行维表关联，因为这会影响线上业务。此时我们需要将用户维表采集到大数据平台，然后事实表就可以直接跟维表进行关联，从而生成事实宽表，具体场景如下图所示。 在生产环境中，我们通过数据采集平台将用户维表采集到大数据平台，然后事实表跟用户维
转载
2023-10-10 21:49:26
250阅读
核心数嘛,就是跟人的脑子一样,核心数2就说明CPU有两个脑子.脑子越多解决问题速度越快.CPU的核心数越高处理速度就越高.核心数2通俗地说就是双核CPU了。一个核心就是一个物理线程，核心数2就有两个物理线程。但是英特尔的超线程技术可以把一个物理线程模拟出两个线程来用，充分发挥CPU性能。线程数4就是代表核心数2的两个物理线程可以模拟成四个线程来使用。
cat /p
转载
精选
2013-02-25 13:47:58
966阅读
目录一、抛出问题二、分析三、实际应用四、总结： 正文
一、抛出问题关于如何计算并发线程数，一般分两派，来自两本书，且都是好书，到底哪个是对的？问题追踪后，整理如下：第一派：《Java Concurrency in Practice》即《java并发编程实践》，如下图： 如上图，在《Java Concurrency in Practice》一书中，给出了估算线程池大小
转载
2023-12-01 13:24:43
86阅读
卡特兰数是组合数学中一个常出现在各种计数问题中出现的数列。
原创
2022-09-07 11:11:29
871阅读
java 文件编译为 .class 字节码（byte code），字节码文件的前 4 位为魔数（起到标识说明作用），magicNumber = 0xCAFEBABE；
1. 可执行文件
几乎所有的可执行文件格式最开始的几个字节都是魔数：
a.out：最开始的两个字节为 0x01,0x07；
PE/COEF 文件最开始的两个字节为：0x4d, 0x5a，即 ASCII 码 MZ
>&g
转载
2017-12-16 22:37:00
695阅读
2评论
首先奉上高中的排列组合公式，防止某些人忘记了 卡特兰数： 规定h(0)＝1，而h(1)＝1，h(2)＝2，h(3)＝5，h(4)＝14，h(5)＝42，h(6)＝132，h(7)＝C(14,7)-C(14,6)=429，h(8)＝1430，h(9)＝4862，h(10)＝16796，h(11)＝58
转载
2017-02-25 17:49:00
833阅读
2评论
Description给定一棵N 个节点的树，标号从1~N。每个点有一个权值。要求维护两种\
原创
2022-12-26 18:43:20
70阅读
