目录一、函数写法二、开窗的窗口范围ROWS与RANGE1.范围限定用法2.ROWS和RANGE的区别(1)ROWS按行数限定(2)RANGE按数据范围限定 orderby数字 例1 汇总数据范围为：[当前行值,当前行值+3] 例2 汇总数据范围为：[当前行值-3,当前行值] orderby时间 例1 [当前行日期,当前行日期+2] 例2 [当前行日期-2,当前行日期]三、函数介绍1.排序函数2.聚合函数3.比较函数 例1 l
集群里面kafka报错：Controller219epoch110failedtochangestateforpartitionmaxwell_atlas-0fromOfflinePartitiontoOnlinePartitionkafka.common.stateChangeFailedException:Failedtoelectleaderforpartitionmaxwell_atlas-0understrategyOfflinePartitionLeaderElectionStrategy错误原因：新增加的副本的offset比leader的新，所以在elecct的时候，报错。解决办
【Hive-Partition】Hive添加分区及修改分区location1）整表修复数据2）单独分区修复当我们在Hive中创建外表时，需要映射HDFS路径，数据落入到HDFS上时，我们在Hive中查询时会发现HDFS中有数据，Hive没有数据，那是因为我们在HDFS上的数据还没有成功修复至Hive中，需要进行分区的修复（或者称之为添加分区）1）整表修复数据sethive.msck.repair.batch.size=1;sethive.msck.path.validation=ignore;msckrepairtabletest;注意：如果数据量较大，或分区数量较多，整表修复虽然方便但是会伴
当单表数据量随着时间变的越来越大时，会给数据的管理和查询带来不便。我们可以考虑对表进行分区，利用分区表特性将数据分成小块存储，可以大幅提升查询性能，管理便捷性及数据的可用性。目录一、分区表概述1.1分区表概念1.2何时使用分区表1.3分区表的优点1.3.1提升SQL查询性能1.3.2提升表可管理性1.3.3提升数据可用性二、基础分区策略2.1范围分区（RangePartition）2.2哈希分区（HashPartition）2.3列表分区（Listpartition）三、扩展分区策略3.1复合分区（CompositePartition）3.2引用分区（ReferencePartition）3.
背景：我们在kafka经常会听到分区（partition）和消费者，消费者组，那么到底有什么关系呢，下面我们抛开kafka的其他问题，单纯的聊一聊这二者的关系，方便大家理解一.kafka为什么要分区？分区可以将topic的消息打散到多个分区分布式的保存在不同的broker上，实现了producer和consumer消息处理的高吞吐量。Kafka的producer和consumer都可以多线程地并行操作，而每个线程处理的是一个分区的数据。因此分区实际上是调优Kafka并行度的最小单元。对于producer而言，它实际上是用多个线程并发地向不同分区所在的broker发起Socket连接同时给这些分
2022-05-0613:50:38.624[kafka-producer-network-thread|producer-1]LEVEL.WARN[traceId:]o.apache.kafka.clients.NetworkClient.handleSuccessfulResponse(1070)-[ProducerclientId=producer-1]Errorwhilefetchingmetadatawithcorrelationid6823:{invoice-status-change-topic=UNKNOWN_TOPIC_OR_PARTITION}查看topic发现分区数量为：
今天同事反馈有个topic出现积压。于是上kfk管理平台查看该topic对应的group。发现6个分区中有2个不消费，另外4个消费也较慢，总体lag在增长。查看服务器日志，日志中有rebalance12 retry。。。Exception，之后改消费线程停止。查阅相关rebalance资料： 分析Rebalance 可能是Consumer消费时间过长导致的，导致消费者被踢。如何避免不必要的Rebalance 除开consumer正常的添加和停掉导致rebalance外，在某些情况下，Consumer实例会被Coordinator错误地认为“已停止”从而被“踢出”Group，导致rebal
我有这个功能:funcgetTableCreationCommands(vstring)string{return`CREATETABLEshare_`+v+`PARTITIONOFshareFORVALUESIN(`+v+`);CREATETABLEnearby_`+v+`PARTITIONOFnearbyFORVALUESIN(`+v+`);`}有点靠不住...有没有办法使用fmt.Sprintf格式化字符串？像这样:funcgetTableCreationCommands(vstring)string{returnfmt.Sprintf(`CREATETABLEshare_%vP
我有这个功能:funcgetTableCreationCommands(vstring)string{return`CREATETABLEshare_`+v+`PARTITIONOFshareFORVALUESIN(`+v+`);CREATETABLEnearby_`+v+`PARTITIONOFnearbyFORVALUESIN(`+v+`);`}有点靠不住...有没有办法使用fmt.Sprintf格式化字符串？像这样:funcgetTableCreationCommands(vstring)string{returnfmt.Sprintf(`CREATETABLEshare_%vP
kafka消息队列有两种消费模式，分别是点对点模式和订阅/发布模式。具体比较可以参考Kafka基础–消息队列与消费模式。下图是一个点对点的Kafka结构示意图，其中有以下几个部分：producer：消息生产者consumer：消息消费者Topic：消息主题partition：主题内分区Brokers：消息服务器Groups：消费者组下面聊一聊为什么Kafka需要有这些组成部分，不就是生产者生产消息，消费者消费消息吗？有必要这么复杂吗？一、为什么需要有Topic？Topic是一个消息的逻辑分类。Kafka为什么需要Topic，就是Kafka为什么需要对消息进行逻辑上的分类。在一个小型电商项目中，
