前言 为了让Spark Streaming消费kafka的数据不丢数据，可以创建Kafka Direct DStream，由Spark Streaming自己管理offset，并不是存到zookeeper...启用Spark Streaming的 checkpoints是存储偏移量的最简单方法，因为它可以在Spark的框架内轻松获得。...我们不建议通过Spark checkpoints来管理偏移量。因此本文将手动存储offset到zookeeper，完全自我掌控offset。...从ZK获取offset 创建ZKClient，API有好几个，最后用带序列化参数的，不然保存offset的时候容易出现乱码。 ?...查看该groupId在该topic下是否有消费记录，如果有，肯定在对应目录下会有分区数，children大于0则有记录。 ? 在有记录的情况下，去拿具体的offset ?
随机获取一条记录是在数据库查询中常见的需求，特别在需要展示随机内容或者随机推荐的场景下。在 MySQL 中，有多种方法可以实现随机获取一条记录，每种方法都有其适用的情况和性能特点。...方法一：使用 ORDER BY RAND() 这是最常见的随机获取一条记录的方法之一： SELECT * FROM testdb.test_tb1 ORDER BY RAND() LIMIT 1; 虽然简单直接...方法二：利用 RAND() 函数和主键范围 这种方法利用主键范围来实现随机获取记录，避免了全表扫描： SELECT * FROM testdb.test_tb1 WHERE id >= (SELECT..., 1'; EXECUTE STMT USING @row_num; DEALLOCATE PREPARE STMT; 不过如果表比较多，建议表记录数从统计信息中获取 方法选择 对于小表或需求不是十分严格的场景...合理选择适合情况的随机获取记录方法，可以有效提高数据库查询效率。 通过以上方法和推荐，可以更好地在 MySQL 数据库中实现随机获取一条记录的功能，满足不同场景下的需求。
但是在具体生成id的时候，我们的操作顺序一般是：先在主表中插入记录，然后获得自动生成的id，以它为基础插入从表的记录。这里面有个困 难，就是插入主表记录后，如何获得它对应的id。...下面通过实验说明： 1、在连接1中向A表插入一条记录，A表包含一个auto_increment类型的字段。 2、在连接2中向A表再插入一条记录。 ...注：使用select last_insert_id()时要注意，当一次插入多条记录时，只是获得第一次插入的id值，务必注意！
create table test ( id int identity(1,1) not null, name nvarchar(20) )
如果数据源里存在重复的时候，结果将会是这样的： 这个和使用Excel的习惯是不一致的，一般在Excel里使用VLookup查找的话，取的会是第一条满足条件的数据；如果是使用VBA字典的方式，获取的是最后放入字典的数据...也就是只会出现一条记录，很多时候在Excle里处理数据的习惯就是想得到一条结果。...AdoConn = Nothing End Sub 改造一下sql语句可以，通过这条语句： select 项目,First(数据) as 数据 from [Sheet1$D1:E7] group by 项目 获取到一个没有重复的数据源...这里主要用到group by分组，获取First第一个出现的数据，将这条语句放在括号里，相当于括号里的就是一张新的表格，有点类似Excel里公式的嵌套使用。
那么，如果想要获取存入后数据条目的ID，如何返回呢？ 其实，save 方法本身就是链式调用的，会返回当前的 Company 模型对象。...但是，如果是并发的系统，或者在流程处理中，没有使用 Company 模型进行数据操作，而是 DB::statement，DB::insert 这些，获取到的，可就不是最后的ID了。
工作中会遇到从数据库中随机获取一条或多条记录的场景，下面介绍几种随机获取的方法供参考。...获取多条的话有时会达不到要求(获取的记录数可能达不到多条) 3、子查询及 rand() 函数 SELECT * FROM users as t1 WHERE t1.id>=(RAND()*(SELECT...随机获取一条记录推荐使用 第 2 种方法，在 30 万条记录时也只需 0.014s。...(SELECT MIN(userId) FROM users)) * RAND() + (SELECT MIN(userId) FROM users) LIMIT 1 via： MySQL数据库中随机获取一条或多条记录..._River106的博客-CSDN博客_mysql随机取一条记录 https://blog.csdn.net/angellee1988/article/details/103845533 MYSQL随机读取一条数据
---- 整合Kafka 0-10-开发使用 原理 目前企业中基本都使用New Consumer API集成，优势如下： 1.Direct方式 直接到Kafka Topic中依据偏移量范围获取数据，进行处理分析...partitions and Spark partitions, and access to offsets and metadata； 获取Topic中数据的同时，还可以获取偏移量和元数据信息；...//2.消费一条消息就提交一次offset:可以但是提交的太频繁了,可能会影响效率!除非对数据安全要求特别高! //3.消费一小批消息就提交一次offset:可以!...rdd.isEmpty()){//当前批次的rdd不为空,那么就消费该批次数据并提交偏移量 rdd.foreach(r=>{ println(s"消费到的消息记录的分区为...//2.消费一条消息就提交一次offset:可以但是提交的太频繁了,可能会影响效率!除非对数据安全要求特别高! //3.消费一小批消息就提交一次offset:可以!
消息消费的整体流程介绍 消费者在成功加入消费者组，并得到分配的分区信息后，对分配的分区依次向服务端发送请求获取上一次提交的偏移信息，并在内存中记录获取到的偏移量信息； 随后向服务端发送fetch（消息）...【偏移量在服务端的存储】 kafka服务端对于消费者偏移量提交请求的处理，最终是将其存储在名为"__consumer_offsets"的topic中（其处理流程本质上是复用了向该topic生成一条消息的流程...// groupId.hashCode 为消费者组名称的哈希值 // groupMetadataTopicPartitionCount 为__consumer_offsets的分区数 也就是说，一条偏移量提交的请求...该消息记录分为key，value两部分，在key中记录了偏移量对应的消费者组名称、消费的topic名称以及分区编号；而在value中则记录了具体的偏移位置，元数据，以及提交时间戳和过期时间戳。...消费者偏移量 out of range的场景 根据前面的介绍可以知道，生产消费的消息与消费者偏移量是分别存储在两个topic中的，通常来说，消费者在加入消费者组后，会从服务端获取对应分区的消费偏移量，这个偏移量一定是在正常生产消息的偏移量范围之内的
但此时还必须解决随机读的性能问题，或者说怎么能够避免随机读；在目前顺序追加的两个场景中通过其特性消除了随机读的问题： 1、在WAL（write-ahead log）中场景中其数据是被整体访问的不存在随机读问题； 2、在Kafka...中其没有随机读，因为其有明确的offset，有了offset就可通过seek读取指定数据，明确的物理偏移量； LSM Tree要解决的是不需要读取全部数据、无需物理偏移量的读场景下的高性能读的问题；...】，引入稀疏索引后，可在索引表中用二分查找定位key 在哪小块数据中，后仅从磁盘中读取一块数据即可获得查询结果，此时加载数据量仅是整个 segment 的一小部分，IO大大降低。 ...，只是追加一条新的数据记录当读取数据是自然会只读到新数据从而忽略掉老的数据；删除数据同理，其删除逻辑为：追加一条数据其值为墓碑,就替换掉了老数据；当SSTable执行合并数据逻辑时，这些“删除”、“修改...，否则先从mentable有序树中查找数据如找到数据，依次从新到老顺序查询每个segment，查询segment使用二分查找对应稀疏索引，知道对应数据offset范围，读取磁盘范围内数据，再次二分查找获取数据
分析问题 这里就涉及到问题是消费者在创建时会有一个属性max.poll.interval.ms， 该属性意思为kafka消费者在每一轮poll()调用之间的最大延迟,消费者在获取更多记录之前可以空闲的时间量的上限...loop", e); break; } } } poll()方法该方法轮询返回消息集，调用一次可以获取一批消息...拉取偏移量与提交偏移量 kafka的偏移量(offset)是由消费者进行管理的，偏移量有两种，拉取偏移量(position)与提交偏移量(committed)。拉取偏移量代表当前消费者分区消费进度。...每次消息消费后，需要提交偏移量。在提交偏移量时，kafka会使用拉取偏移量的值作为分区的提交偏移量发送给协调者。...max.poll.records = 50 3.poll到的消息，处理完一条就提交一条，当出现提交失败时，马上跳出循环，这时候kafka就会进行rebalance,下一次会继续从当前offset进行消费
ConsumerRecords consumerRecords = kafkaConsumer.poll(1000); //遍历所有数据获取一条...在某些情况下，您可能希望通过明确指定偏移量 来更好地控制已提交的记录。 在下面的示例中，我们在完成处理每个分区中的记录后提交偏移量。...partition, new OffsetAndMetadata(lastOffset + 1))); } } } finally { consumer.close(); } 注意事项： 提交的偏移量应始终是应用程序将读取的下一条消息的偏移量...因此，在调用commitSync（偏移量）时，应该 在最后处理的消息的偏移量中添加一个。...3.4 指定分区数据进行消费 1、如果进程正在维护与该分区关联的某种本地状态（如本地磁盘上的键值存储），那么它应该只获取它在磁盘上 维护的分区的记录。
追随者副本接收到偏移量后，会向主副本发送拉取请求（Fetch Request），以获取并复制尚未同步的消息。一旦追随者副本追赶上主副本的进度，它们将保持同步状态。...对于每个消费者组中的消费者，Kafka都会为其维护一个偏移量，记录着消费者已经处理过的消息位置。这个偏移量对于确保消息可靠性至关重要。...5.1 防止消息重复消费 Kafka通过消费者偏移量管理来防止消息的重复消费。当消费者处理完一条消息后，它会更新其偏移量以表示已经消费了该消息。...07 数据清理策略 对于需要保持最新状态的Topic，Kafka提供了日志压缩机制。这允许Kafka仅保留最新的消息记录，而删除旧的重复消息。...这对于例如用户配置信息等场景非常有用，确保消费者总是能够获取到最新的数据。
我们首先深入kafka核心概念，kafka提供了一连串的记录称为主题。 ...每个分区是一个有序,不变的序列的记录，它被不断追加—这种结构化的操作日志。分区的记录都分配了一个连续的id号叫做偏移量。偏移量唯一的标识在分区的每一条记录。 ...事实上，唯一的元数据保留在每个消费者的基础上 偏移量是通过消费者进行控制：通常当消费者读取一个记录后会线性的增加他的偏移量。...但是，事实上，自从记录的位移由消费者控制后，消费者可以在任何顺序消费记录。例如，一个消费者可以重新设置偏移量为之前使用的偏移量来重新处理数据或者跳到最近的记录开始消费。 ...消费者们标识他们自己通过消费组名称，每一条被推送到主题的记录只被交付给订阅该主题的每一个消费组。消费者可以在单独的实例流程或在不同的机器上。
12字节额外的开销，其中8字节长度记录消息的偏移量，消息的偏移量是相对该分区下第一个数据文件的基准偏移量而言，用来确定消息在分区下的逻辑位置，同一个分区下的消息偏移量按序递增，另外4字节表示消息总长度。...偏移量索引文件用来存储索引，索引是用来将偏移量映射成消息在数据文件中的物理位置，每个索引条目由offset和position组成，每个索引条目唯一确定数据文件中的一条消息。...并不是每条消息都对应有索引，kafka采用了稀疏存储的方式，每隔一定字节的数据建立一条索引，可以通过index.interval.bytes设置索引跨度。...3.时间戳索引文件 时间戳索引文件与数据文件同名，以.timeindex后缀，该索引文件包括一个8字节长度的时间戳字段和一个4字节的偏移量字段，其中时间戳记录的是该日志段目前为止最大时间戳，偏移量则记录的是插入新的索引条目时...时间戳索引也采用了稀疏存储的方式，索引条目对应的时间戳的值及偏移量与数据文件中相应消息的这两个字段的值相同。同时在记录偏移量索引条目时会判断是否需要同时写时间戳索引。
我们目前是重写了相关的代码，每次记录偏移量，不过只有在升级的时候才会读取自己记录的偏移量，其他情况都是依然采用checkpoint机制。...解决办法是事先记录kafka偏移量和时间的关系(可以隔几秒记录一次)，然后根据时间找到一个较大的偏移量开始消费。...或者你根据目前Kafka新增数据的消费速度，给smallest获取到的偏移量再加一个较大的值，避免出现Spark Streaming 在fetch的时候数据不存在的情况。...以NewHadoopRDD为例，里面有这么几行代码，获取一条新的数据： override def hasNext: Boolean = { if (!finished && !...finished } 通过reader 获取下一条记录的时候，譬如是一个损坏的gzip文件，可能就会抛出异常，而这个异常是用户catch不到的，直接让Spark Streaming程序挂掉了
Kafka 适用的场景: 消息队列特性：构造实时流数据管道，它可以在系统或应用之间可靠地获取数据。 流式应用特性：构建实时流式应用程序，对这些流数据进行转换或者影响。...偏移量(offset) 分区中的每一个记录都会分配一个id号来表示顺序，我们称之为offset，offset用来唯一的标识分区中每一条记录。...比如， 如果存活策略设置为2天，一条记录发布后2天内，可以随时被消费，两天过后这条记录会被抛弃并释放磁盘空间。 Kafka的性能和数据大小无关，所以长时间存储数据没有什么问题. ?...image.png 在每一个消费者中唯一保存的是offset（偏移量）, 即消费到的记录偏移的位置。 偏移量由消费者所控制: 在读取记录后，消费者会以线性的方式增加偏移量。...在Kafka中，“流处理器” 不断地从 “输入的topic” 获取流数据，处理数据后，再不断将“产生的流数据” 写入到 “输出的topic” 中去。
放弃不难，但坚持很酷~ kafka_2.11-1.1.0 Kafka 手动异步提交 offset 的步骤大概分为以下几步，如下图所示： ?...2、订阅 topic consumer.subscribe(Arrays.asList("topic name")); 3、获取 topic 各分区当前读取到的最后一条记录的offset 首先定义一个全局变量...： //用来记录当前消费的偏移 private static Map offsets = new HashMap(); for (TopicPartition...)) { List> partitionRecords = records.records(partition); // 获取当前读取到的最后一条记录的...消费者 之 如何提交消息的偏移量》中的概述章节里面也给出了答案。
Consumer消息消费者，Consumer通过向 Broker 发出一个“Fetch”请求来获取它想要消费的消息。...)，批记录使用createdMs表示批记录的创建时间(批记录中第一条消息加入的时间)， topicPartion表示对应的Partition元数据，序列化后的消息写入到recordsBuilder对象中...Kafka通过nextOffset(下一个偏移量)来记录存储在日志中最近一条消息的偏移量。...客户端要查询偏移量为999的消息内容，如果没有索引文件，我们必须从第一个日志分段的数据文件中，从第一条消息一直往前读，直到找到偏移量为999的消息。...3.3 LEO & HW 每个Kafka副本对象都有下面两个重要属性：LEO(log end offset) ，即日志末端偏移，指向了副本日志中下一条消息的位移值(即下一条消息的写入位置)HW(high
这为消费者在获取更多记录之前可以空闲的时间量设置了上限。如果在此超时到期之前未调用 poll()，则认为消费者失败，组将进行rebalance，以便将分区重新分配给另一个成员。...现在，还有另一种配置可以帮助解决这种情况： max.poll.records 单次调用 poll() 返回的最大记录数。请注意， max.poll.records 不会影响底层的获取行为。...消费者将缓存来自每个获取请求的记录，并从每次轮询中返回它们。 将此设置为较低的值，我们的消费者将在每次轮询时处理更少的消息。因此轮询间隔将减少。...因此，在 Kafka 中实现各种处理保证至关重要： 如果我们在 Kafka 中存储偏移量，它负责手动提交偏移量。 如果我们决定使用外部存储管理偏移量，它负责从该存储中检索和保存。...因此，如果我们要处理 10 条消息，我们不需要为所有消息保存偏移量，而只需要保存最后一条消息。 在此设置中，Executor 将在每次完成对消息的处理时向 Offset Manager 发出信号。
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