本节主要内容数据写入流程分区策略ACK应答机制leader异常处理follower异常处理数据写入流程数据写入流程(图1)1、确定分区，producer确认数据写入哪个分区2、发送数据，到leader分区3、leader写入完成，follower分区从leader分区拉取数据4、确定数据是否写入成功成功5、返回ack给producer6、producer接收到ack，数据写入成功，继续发送下一批数
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2024-03-19 02:53:55
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ETL 概念 ETL中三个字母分别代表的是Extract、Transform、Load，即抽取、转换、加载。（1）数据抽取：从源数据源系统抽取目的数据源系统需要的数据；（2）数据转换：将从源数据源获取的数据按照业务需求，转换成目的数据源要求的形式，并对错误、不一致的数
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2024-07-27 09:57:08
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从控制台写入数据并将其写回控制台是一个方便的起点，但您可能希望使用其他来源的数据或将数据从Kafka导出到其他系统。对于许多系统，您可以使用Kafka Connect导入或导出数据，而不是编写自定义集成代码。 Kafka Connect是Kafka附带的工具，可以向Kafka导入和导出数据。它是一个可扩展的工具，可以运行 连接器，实现与外部系统交互的自定义逻辑。在本快速入门中，我们将了解
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2024-03-21 09:11:32
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本节重点讨论 Kafka 的消息拉起流程。 本节目录１、KafkaConsumer poll 详解1.1 KafkaConsumer updateAssignmentMetadataIfNeeded 详解1.1.1 ConsumerCoordinator#poll1.1.2 updateFetchPositions 详解1.2 消息拉取2、Fetcher 类详解2.1 类图2.2 Fetcher
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2024-03-21 10:41:09
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上一节结尾，我们总结道： 初始化KafkaProducer时并没有去拉取元数据，但是创建了Selector组件，启动了Sender线程，select阻塞等待请求响应。由于还没有发送任何请求，所以初始化时并没有去真正拉取元数据。 真正拉取元数据是在第一次send方法调用时，会唤醒唤醒Selector之前阻塞的select(),进入第二次while循环，从而发送拉取元数据请求，并且通过Obejct.w
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2024-03-25 19:18:26
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大型互联网公司一般都会要求消息传递最大限度的不丢失，比如用户服务给代金券服务发送一个消息，如果消息丢失会造成用户未收到应得的代金券，最终用户会投诉。
为避免上面类似情况的发生，除了做好补偿措施，更应该在系设计的时候充分考虑各种异常，设计一个稳定、高可用的消息系统。认识Kafka看一下维基百科的定义Kafka是分布式发布-订阅消息系统。它最初由LinkedIn公司开发，之后成为
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2024-06-05 00:26:18
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01-复杂度3 二分查找 (20 分)本题要求实现二分查找算法。函数接口定义：Position BinarySearch( List L, ElementType X );其中List结构定义如下：typedef int Position;
typedef struct LNode *List;
struct LNode {
ElementType Data[MAXSIZE];
P
发送消息的缓冲区机制kafka默认会创建⼀个消息缓冲区，⽤来存放要发送的消息，缓冲区是32mprops.put(ProducerConfig.BUFFER_MEMORY_CONFIG, 33554432);kafka本地线程会去缓冲区中⼀次拉16k的数据，发送到brokerprops.put(ProducerConfig.BATCH_SIZE_CONFIG, 16384);如果线程拉不到16k的数
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2024-03-11 11:47:18
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1.消息中间件\消息系统将数据从一个系统传递给另一个系统如果只是单纯的传递数据的方法，有很多，http，rpc，webservice，定时任务如果接收方，一下子接收不过来那么多数据怎么办？2.消息系统的分类：点对点，发布-订阅点对点：主要采用队列的方式，如A->B， 当B消费掉队列中的数据，队列中的数据就会被删除，如果B一直不消费，队列中就会有很多脏数据。发布-订阅：必须要有主题的概念，
文章目录元数据采用的数据结构KafkaProducer初始化时的拉取流程消息发送时如何拉取元数据1.更新拉取标志位2.唤醒Sender线程，异步拉取3.同步阻塞，等待拉取结果总结 元数据采用的数据结构public final class Cluster {
private final boolean isBootstrapConfigured;
// 一个Node就代表一个Br
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2024-04-06 13:22:31
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1、ETLETL分别为extract、transform、load也就是抽取、转换、加载。ETL简称数据抽取，按照统一的规则将数据进行集成并提高数据的价值，负责完成数据从数据源到目标数据仓库的转换。1）数据抽取数据抽取中的数据来源于所要抽取的原始业务数据库，需要做到既能满足策略需要，又不能影响原始业务数据库的性能。因此抽取过程中需要制定相应的策略———抽取方式、抽取时机、抽取周期等内容。2）数据转
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2024-04-24 06:37:54
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image有几种获取方式：1、Docker官方提供了一种文件格式：Dockerfile，通过这种格式的文件，我们可以定义一个image，然后通过Dockerfile我们可以构建（build）一个image 2、通过registry拉去imagePS：registry 是
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2023-06-13 16:20:17
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ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。ETL一词较常用在数据仓库，但其对象并不限于数据仓库。ETL是构建数据仓库的重要一环，用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗,最终按照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库中去。信息是现代
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2024-08-14 12:18:22
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我们知道 SparkStreaming 用 Direct 的方式拉取 Kafka 数据时，是根据 kafka 中的 fromOffsets 和 untilOffsets 来进行获取数据的，而 fromOffsets 一般都是需要我们自己管理的，而每批次的 untilOffsets 是由 Driver 程序自动帮我们算出来的。 于是产生了一个疑问：untilOffsets 是怎么算出来的？ 接下
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2024-06-19 09:02:45
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# 使用Python拉取Elasticsearch数据指南
在当今的数据驱动时代，Elasticsearch（ES）作为一种强大的搜索引擎，常用于大规模数据的搜索与分析。对于初学者来说，使用Python从Elasticsearch中拉取数据可能显得有些复杂。本文将为您详细介绍如何实现这一操作，分步骤讲解，同时配以必要的代码示例和注释。
## 整体流程
首先，我们需要明确整件事情的流程。以下是
# Spark拉取MySQL数据
## 简介
Apache Spark是一个开源的分布式计算系统，它提供了强大的数据处理和分析能力。MySQL是一个广泛使用的关系型数据库管理系统。在实际的数据处理和分析任务中，我们经常需要从MySQL数据库中提取数据并进行进一步的处理和分析。本文将介绍如何使用Spark从MySQL数据库中拉取数据。
## 准备工作
在开始之前，我们需要准备以下工作：
1
原创
2023-12-27 03:42:15
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目录一 、主从复制介绍二 、异步复制2.1 异步复制原理介绍2.2 异步复制部署2.2.2 主库运行时制作 主从2.2.3 主从复制基本故障处理2.2.4 延迟从库2.3 异步复制的问题三、 半同步复制3.1 半同步复制原理介绍3.2 半同步复制开启方法四 、过滤复制4.1 企业诸多环境介绍4.2 过滤复制的两种方式4.3 配置过滤复制五 、主从复制的架构5.1 主备架构，只有主库提供读写服务，备
# Java并行拉取数据实现流程
## 前言
在日常的开发中，我们经常会遇到需要从多个数据源同时拉取数据的情况。为了提高效率，我们可以使用Java的并行处理机制来实现数据的并行拉取。本文将介绍如何使用Java实现并行拉取数据的过程，并给出相应的代码示例。
## 流程图
首先，我们可以使用一个流程图来展示整个实现过程。以下是使用Mermaid语法的流程图示例：
```mermaid
flowc
原创
2024-01-25 04:08:01
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# Spark Kafka 数据拉取实现流程
本文将介绍如何使用 Spark 来拉取 Kafka 中的数据。在开始之前，确保你已经正确安装了 Spark 和 Kafka，并且已经熟悉了它们的基本概念和使用方法。
## 整体流程
下表展示了整个实现过程的步骤和对应的操作。
| 步骤 | 操作 |
|-----|------|
| 1. 创建 Spark Streaming 上下文 | 创建一
原创
2023-09-30 11:24:46
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oss拉取远程数据
原创
2023-05-18 17:07:44
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