文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

探讨kafka的分区数与多线程消费

下面再来模拟一些状况： **状况一：**大于实际分区数的分区发数据，比如发送端的第一层循环设为11： 可看到消费端此时虽能正常的完全消费这10个分区的数据，但生产端会报异常： No partition...，你再往不存在的分区数发当然会报错了。...（如果你再跑一边，可能又是6个分区的数据）——这说明，有的分区的数据没有被消费，原因只可能是线程不够。so，当线程池中的大小小于分区数时，会出现有的分区没有被采集的情况。...建议设置：实际发送分区数（一般就等于设置的分区数）= topicCountMap的value = 线程池大小 否则极易出现reblance的异常！！！ 好了，折腾这么久。...我们可以看出，卡夫卡如果想要多线程消费提高效率的话，就可以从分区数上下手，分区数就是用来做并行消费的而且生产端的发送代码也很有讲究。

2.8K30

Kafka的分区数与多线程消费探讨

下面再来模拟一些状况： 状况一：往大于实际分区数的分区发数据，比如发送端的第一层循环设为11： 可看到消费端此时虽能正常的完全消费这10个分区的数据，但生产端会报异常： No partition metadata...，你再往不存在的分区数发当然会报错了。...（如果你再跑一边，可能又是6个分区的数据）——这说明，有的分区的数据没有被消费，原因只可能是线程不够。so，当线程池中的大小小于分区数时，会出现有的分区没有被采集的情况。...建议设置：实际发送分区数（一般就等于设置的分区数）= topicCountMap的value = 线程池大小 否则极易出现reblance的异常！！！ 好了，折腾这么久。...我们可以看出，卡夫卡如果想要多线程消费提高效率的话，就可以从分区数上下手，分区数就是用来做并行消费的而且生产端的发送代码也很有讲究。

85320
    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
    是的
    没有找到

    硬核 - Java 随机数相关 API 的演进与思考（下）

    本系列将 Java 17 之前的随机数 API 以及 Java 17 之后的统一 API 都做了比较详细的说明，并且将随机数的特性以及实现思路也做了一些简单的分析，帮助大家明白为何会有这么多的随机数算法...本系列会分为两篇，第一篇讲述 Java 随机数算法的演变思路以及底层原理与考量，之后介绍 Java 17 之前的随机算法 API 以及测试性能，第二篇详细分析 Java 17 之后的随机数生成器算法以及...ThreadLocalRandom 与未来的 Project Loom 的虚拟线程相性比较差。...针对我们前面提到的可拆分性（可以通过简单计算，拆分出生成完全不同序列的随机数生成器）也抽象了接口 SplitableGenerator 前面提到的算法，与对应的实现类是： 统一抽象后，我们就可以这样创建不同实现类型的随机数字生成器...如果我们使用的随机数生成器的 Period 小于这个结果集，那么某些牌的顺序，我们可能永远生成不了。所以，我们需要选择一个 Period > 54! 的随机数生成器。

    63020

    硬核 - Java 随机数相关 API 的演进与思考（上）

    本系列会分为两篇，第一篇讲述 Java 随机数算法的演变思路以及底层原理与考量，之后介绍 Java 17 之前的随机算法 API 以及测试性能，第二篇详细分析 Java 17 之后的随机数生成器算法以及...当然，由于取余操作是一个性能消耗比较高的操作，最简单的优化即检查这个数字 N 与 N-1 取与运算，如果等于 0 即这个书是 2 的 n 次方（2 的 n 次方 2 进制表示一定是 100000 这样的...也就是，我们能通过简单计算（而不是计算 100w 次从而调到 100w 次之后的随机数）直接使另一个随机数生成器的初始 SEED 与当前这个的初始 SEED，间隔一个比较大的数，这种性质叫做可跳跃性。...但是如何选择这些 Bit，是一门学问，目前比较常见的实现是 XorShift 算法以及在此基础上进一步优化的 Xoshiro 的相关算法。...测试随机算法随机性 以上算法实现的都是伪随机，即当前随机数结果与上一次是强相关的关系。事实上目前基本所有快速的随机算法，都是这样的。

    81620

    搜索引擎的检索模型-查询与文档的相关度计算

    这里我们主要总结网页内容和用户查询相关的内容。 判断网页内容是否与用户査询相关，这依赖于搜索引擎所来用的检索模型。...检索模型是搜索引擎的理论基础，为量化相关性提供了一种数学模型，是对查询词和文档之间进行相似度计算的框架和方法。其本质就是相关度建模。...因为布尔模型只是判断文档要么相关、要么不相关，它的检索策略基于二值判定标准，无法描述与查询条件部分匹配的情况。因此，布尔模型实际上是一个数值检索模型而不是信息检索模型。...概率检索模型是从概率排序原理推导出来的。 基本假设前提和理论： 1).相关性独立原则：文献对一个检索式的相关性与文献集合中的其他文献是独立的。...2).单词的独立性:单词和检索式中词与词之间是相互独立。即文档里出现的单词之间没有任何关联，任一单词在文档的分布概率不依赖其他单词是否出现。 3).文献相关性是二值的:即只有相关和不相关两种。

    1.4K10

    【大数据哔哔集20210113】Hive的动态分区和静态分区

    Hive中支持两种模式的分区： •静态分区SP（static partition） •动态分区DP（dynamic partition） 静态分区与动态分区的主要区别在于静态分区是手动指定，而动态分区是通过数据来进行判断...详细来说，静态分区的列实在编译时期，通过用户传递来决定的；动态分区只有在SQL执行时才能决定。不难看出，Hive分区主要是以缩小数据查询范围，提高查询速度和性能的。...=strict;-- 能被mapper或reducer创建的最大动态分区数，超出而报错hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=100;-- 一条带有动态分区SQL...SELECT id,name,year,major FROM student_data; 注意：在SELECT子句的各个字段应刚好与INSERT中的字段以及最后的PARTITION中的字段完全一致,包括顺序...year=2001/major=820 | | year=2002/major=810 | | year=2002/major=820 | +----------------------+--+ 与动态分区相关的一些参数如下

    1.5K20

    Spark 3.0 新特性 之 自适应查询与分区动态裁剪

    Spark憋了一年半的大招后，发布了3.0版本，新特性主要与Spark SQL和Python相关。这也恰恰说明了大数据方向的两大核心：BI与AI。...选择代价最小的查询计划（跟大部分的数据库类似，代价计算依赖于数据本身的统计，如数据量、文件大小、分区数等，由于Spark是存储与计算分离的模式，因此这些统计信息有时候会缺失或者不准确，那么得到的查询代价自然也就不准确了...1.1 动态分区合并 在Spark的经典优化策略里，调整分区数从而改变并行度是最基本的优化手段，可以调整的分区数却不是那么容易找到最优值的。...分区数太小，可能导致单个分区内的数据太多，单个任务的执行效率低下；分区数太大，可能导致碎片太多，任务之间来回切换浪费性能。...2 动态分区裁剪 这个比较好理解，正常Spark或Hive在查询时，会根据查询条件与分区字段自动过滤底层的数据文件。但是如果过滤条件没有及时的反映到查询上，就会导致数据被冗余加载。

    1.6K30

    SparkSQL的自适应执行-Adaptive Execution

    核心在于两点 执行计划可动态调整 调整的依据是中间结果的精确统计信息 spark 2.3 开始试验功能 spark 3.0 正式发布 自适应查询执行（Adaptive Query Execution）...如果partition太小，单个任务处理的数据量会越大，在内存有限的情况，就会写文件，降低性能，还会oom 如果partition太大，每个处理任务数据量很小，很快结束，导致spark调度负担变大，中间临时文件多...自适应划分依据 按照每个reducer处理partition数据内存大小分，每个64m 按照每个reducer处理partition数据条数分，100000条 动态调整执行计划 在运行时动态调整join...--v3.0 自适应执行时产生的日志等级 spark.sql.adaptive.advisoryPartitionSizeInBytes -- v3.0 倾斜数据分区拆分，小数据分区合并优化时，建议的分区大小...-- v3.0 是否开启合并小数据分区默认开启，调优策略之一 spark.sql.adaptive.coalescePartitions.minPartitionNum -- v3.0 合并后最小的分区数

    1.7K10

    【TBase开源版测评】数据自动shard分片

    同时开展大规模公测，体验地址为：https://github.com/Tencent/TBase 体验包括分布式数据自动shard分片、分布式数据库复制表关联查询、分布式事务全局一致性、高性能自研分区表...、冷热分离存储、多核并行计算能力、子查询转化join能力等，作为国内首屈一指的国产开源数据库，其优良性能足以打动广大开源爱好者共同参与到此项活动中，作为开源思想传播者者及高校学生的身份，本身的研究方向就为分布式计算...VoltDB在运行时，会通过分析和预编译存储过程中的数据访问逻辑，使其中与之相关集群的每个节点都可以自主处理和分发数据。这样，群集的每个节点都包含一个独特的“数据片”，并提供数据处理能力。...（1） 创建测试表 1.jpg （2） 写入数据，通过UDF写入，当记录数超过100000时，实现自动切片分区。...后面会持续跟大家分享相关学习经历。

    95892

    知识图谱数据库读写性能基准测试

    JanusGraph批量实时写入结果 在测试中发现，JanusGraph的写入吞吐量与客户端连接数没有太大关系，而与批处理时单请求中的记录数相关。...在测试过程中发现，TigerGraph的写入性能与客户端连接数没有太大关系，与批处理时单请求中的记录数也没有太大关系，反而会略微拉低其它客户端的写入能力，所以本测试只记录了1-5个客户端的同时写性能，测试结果如下...TigerGraph实时写二次测试 由于以上TigerGraph的测试结果与官方报道的性能差距太大，所以我们决定增加测试Kafka的写入接口，为了尽量保证公平性，我们还是使用与AbutionGDB，Neo4j...在测试过程中发现，Kafka接口无法启动多个客户端在同一台服务器，也必须是配置使用所有的Kafka分区才能启动写入，即默认了接收所有传来的数据，所以TigerGraph单节点写入与多客户端没有太大关系，...读取性能对比 本测试做了简单的查询测试，就是将插入的数据全部读出并做一度关系计算与过滤出邻居数大于5的人。因为各大数据库的性能差异很大，为节省测试时间，我们使用一个客户端查询不同的记录条数并进行计算。

    1.6K10

    12.4 Cassandra数据模型

    ——每周日更新 没有JOIN操作 Cassandra没有表的连接操作，跟关系型数据库设计相比最好的方式是,反（非）规范化设计，设计为两个表连接后的结果表。...适当冗余，相同的数据出现在不同的表中，具有不同的键。 物化视图 基于已经存在的基础表，创建多个非规范化的数据视图（物化视图）。 查询优先设计 设计表从查询的结果开始设计表（结果表）。...存储空间设计 Cassandra每个表都是存储在磁盘上的单独文件中，相关的列尽量保持在同一个表中（磁盘文件）。 搜索单个分区的查询性能最佳，优化最小搜索分区数量。...排序设计 Cassandra查询中的ORDER BY仅支持聚类列（Clustering columns）排序。 分区单元值计算方法 避免分区太宽，分区中的单元值太大。...分区中的单元值计算方法： 分区中的单元值=静态列数+表的行数*（列数-主键列数-静态列数） Cassandra的限制是每个分区20亿。

    1.1K30

    面试必问之mysql优化

    针对这个问题，首先需要考虑该表记录数是否还会增加，增量是多少，下面就这个面试主要介绍三个方面的优化 1、 索引优化 这里索引优化主要指的是，该表是查询多还是新增修改多，这里会影响索引的创建，比如说新增、...更新频繁的，不能创建太多的索引，这会影响插入以及更新的效率，只需要创建关键字段的索引 2、分区 当表达到一定数量，为了保持查询效率，就需要定时清理表中的数据，或者通过分区来提升查询效率。...先说说清理数据，delete肯定是很慢的，这里可以通过drop 分区来提升清理速度，查询时通过分区字段来查询指定分区数据，提升查询效率 3、分表 记录数很大，并且会增长，这里可以根据情况进行分表，分表与分区原理类似...，不过遇到巨量数据并且增量巨大，可以考虑根据主业务字段分表，同时对表根据日期分区，这里举个例子，比如说存储每个省的业务日志数据，这里查询时肯定是需要选择省分，查询总量意义不太大，这类可以考虑根据省分表，...） ISNULL判断不走索引，要慎用 LIMIT分页的页码不能太大，会查询出所有的结果然后丢弃掉不需要的。

    37720

    Hive 如何修改分区列？

    Hive 分区就是将数据按照数据表的某列或者某几列分为多个区域进行存储，这里的区域是指 hdfs 上的文件夹。按照某几列进行分区，就是说按照某列分区后的数据，继续按照不同的分区列进行分区。...创建分区后，指定分区值即可直接查询该分区的数据，能够有效提高查询性能。 那么，如果分区列指定错了，可以进行修改吗？很遗憾，是不能直接对分区列进行修改的，因为数据已经按照分区列进行存储了。...将旧分区表数据插入到新分区表 由于原分区表中，分区数可能有很多，通过手动指定分区的方式复制数据并不可取，Hive 开发者也预料到了这个需求场景，并提供了动态分区，动态分区简化了我们插入数据时的繁琐操作。...=nonstrict; 修改一个 DML 操作可以创建的最大动态分区数（默认值 1000） set hive.exec.max.dynamic.partitions=100000; 修改每个节点生成动态分区的最大个数...（默认值 100） set hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=10000; 修改一个 DML 操作可以创建的最大文件数，默认是（默认值 100000

    2.5K20

    大数据技术之_08_Hive学习_04_压缩和存储（Hive高级）+ 企业级调优（Hive优化）

    set hive.error.on.empty.partition=false; 2、案例实操1：将从静态分区中查询到的数据按照分区字段(p_time)，动态地放置在动态分区中。   ...show partitions ori_partitioned_target; 3、案例实操2：将从普通表中查询到的数据按照分区字段(deptno)，动态地放置在动态分区中。...在设置reduce个数的时候也需要考虑这两个原则：处理大数据量利用合适的reduce数；使单个reduce任务处理数据量大小要合适。 9.5 并行执行   Hive会将一个查询转化成一个或者多个阶段。...进行这个限制的原因是，通常分区表都拥有非常大的数据集，而且数据增加迅速。没有进行分区限制的查询可能会消耗令人不可接受的巨大资源来处理这个表。...为了避免这种情况发生，Hadoop采用了推测执行（Speculative Execution）机制，它根据一定的法则推测出“拖后腿”的任务，并为这样的任务启动一个备份任务，让该任务与原始任务同时处理同一份数据

    1.2K10

    Hive优化的21种方案

    (数据倾斜)   数据量小的时候无所谓，数据量大的情况下，由于COUNT DISTINCT操作需要用一个Reduce Task来完成，这一个Reduce需要处理的数据量太大，就会导致整个Job很难完成，...hive.exec.max.created.files=100000   （6）当有空分区生成时，是否抛出异常。一般不需要设置。     ...换句话说，就是用户不允许扫描所有分区。进行这个限制的原因是，通常分区表都拥有非常大的数据集，而且数据增加迅速。没有进行分区限制的查询可能会消耗令人不可接受的巨大资源来处理这个表。   ...为了避免这种情况发生，Hadoop采用了推测执行（Speculative Execution）机制，它根据一定的法则推测出“拖后腿”的任务，并为这样的任务启动一个备份任务，让该任务与原始任务同时处理同一份数据...21、为倾斜Key打上随机数(数据倾斜)   把导致倾斜的key变成一个字符串加上随机数，把倾斜的数据分到不同的reduce上，由于null 值关联不上，处理后并不影响最终结果。

    4.9K22

    数据近实时同步数仓方案设计

    背景 最近阅读了大量关于hudi相关文章, 下面结合对Hudi的调研, 设计一套技术方案用于支持 MySQL数据CDC同步至数仓中，避免繁琐的ETL流程，借助Hudi的upsert, delete 能力...当使用Spark查询Hudi数据集时，当数据的schema新增时，会获取单个分区的parquet文件来推导出schema，若变更schema后未更新该分区数据，那么新增的列是不会显示，否则会显示该新增的列...；若未更新该分区的记录时，那么新增的列也不会显示，可通过 mergeSchema来控制合并不同分区下parquet文件的schema，从而可达到显示新增列的目的 hudi 写入时指定mergeSchema...作为一个应用在yarn 上一直运行，终止beeline 连接后，应用仍在运行，下次登录，使用SQL可以直接查询 总结 本文主要针对hudi进行调研, 设计MySQL CDC 近实时同步至数仓中方案, 写入主要利用...针对hudi 表的查询,引入kyuubi 框架,除 了增强平台 spark sql作为即席查询服务的能力外,同时支持查询hudi表,并可以实现hudi表与hive表的联合查询, 同时对原有hive相关服务没有太大影响

    95440

    快速学习-Hive企业级调优

    = 100000 （3）有数据倾斜的时候进行负载均衡（默认是 false） hive.groupby.skewindata = true 当选项设定为 true，生成的查询计划会有两个 MR Job。...hive.exec.max.created.files=100000 （6）当有空分区生成时，是否抛出异常。一般不需要设置。...；在设置 reduce 个数的时候也需要考虑这两个原则：处理大数据量利用合适的 reduce 数；使单个 reduce 任务处理数据量大小要合适； 9.5 并行执行 Hive 会将一个查询转化成一个或者多个阶段...进行这个限制的原因是，通常分区表都拥有非常大的数据集，而且数据增加迅速。没有进行分区限制的查询可能会消耗令人不可接受的巨大资源来处理这个表。...为了避免这种情况发生，Hadoop 采 用了推测执（Speculative Execution）机制，它根据一定的法则推测出“拖后腿”的任务，并为这样的任务启动一个备份任务，让该任务与原始任务同时处理同一份数据

    97720

    Hadoop技术(三)数据仓库工具Hive

    在每个任务（Mapper/Reducer）中，与表或中间输出相关联的反序列化器用于从HDFS文件中读取行，这些行通过关联的运算符树传递。...双分区 理论上分区的个数没有限制, 但是分区数越多, 在hdfs中创建的目录越多 找数据会越难找 ,因此建议将需要经常被查询的字段设置成分区 语法 partitioned by(列名 列类型...双分区中的DML操作 添加分区时, 我们必须指定两个字段 但是在删除分区, 我们至少指定一个字段即可 官方文档 : DML操作 语法 # 1.添加分区 # 为分区列赋值时,与列的顺序无关....); # 只创建相关分区目录,不导入数据 alter table 表名 add partition partition(分区列名=分区列的值,分区列名=分区列的值...); # 2.删除分区 (...=nostrict; 默认：strict（至少有一个分区列是静态分区） 相关参数( 这些参数与硬件挂钩 ) set hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode;

    2K30
    点击加载更多

    扫码

    添加站长 进交流群

    领取专属 10元无门槛券

    手把手带您无忧上云

    扫码加入开发者社群

    相关资讯

    热门标签

    更多标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      领取腾讯云代金券

      热门产品

      热门推荐

      更多推荐

      Copyright © 2013 - 2025 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

      深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

      腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

      领券