partition

partition相关知识

• ROWNUMBER() OVER( PARTITION BY COL1 ORDER BY COL2)

  ROWNUMBER() OVER( PARTITION BY COL1 ORDER BY COL2)用法     今天在使用多字段去重时，由于某些字段有多种可能性，只需根据部分字段进行去重，在网上看到了rownumber() over(partition by col1 order by col2)去重的方法，很不错，在此记录分享下：row_number() OVER ( PARTITION BY COL1 ORDER BY COL2) 表示根据COL1分组，在分组内部根据 COL2排序，而此函数计算的值就表示每组内部排序后的顺序编号（组内连续的唯一的).    与rownum的区别在于：使用rownum进行排序的时候是先对结果集加入伪列rownum然
• 项目使用Kafka镜像报错处理记录：this server does not host this topic-partition

  背景 项目使用docker swarm部署 服务之间使用消息中间件 kafka 通信 Kafka 使用 star 3.7k 的 wurstmeister/kafka:2.12-2.2.1 镜像 Zookeeper 使用 zookeeper:3.5.5 镜像 问题描述 每当Kafka和Zookeeper服务重启后，项目就会报以下错误： org.apache.kafka.common.errors.UnknownTopicOrPartitionException: This server does not host this topic-partition 由于是开发环境，之前每次遇到这种问题，都是粗鲁的直接清掉Kafka和Zookeeper的存储文件，随后重启就工作正
• 一起学Hadoop——使用自定义Partition实现hadoop部分排序

  排序在很多业务场景都要用到，今天本文介绍如何借助于自定义Partition类实现hadoop部分排序。本文还是使用java和python实现排序代码。1、部分排序。部分排序就是在每个文件中都是有序的，和其他文件没有关系，其实很多业务场景就需要到部分排序，而不需要全局排序。例如，有个水果电商网站，要对每个月的水果的销量进行排序，我们可以把reduce进程之后的文件分成12份，对应1到12月份。每个文件按照水果的销量从高到底排序，1月份的排序和其他月份的排序没有任何关系。原始数据如下，有三个字段，第一个字段是水果名称，第二个字段是销售月份，第三个字段是销售量，Apple 201701 20Pear 201701 30Banana 201701 40Orange 201701 90Apple 201702 50Pear 201702 60Banana 201702 20Orange 201702 10Apple 201703 230Pear 201703 302Banana 201703 140Orange 20
• 一起学Hadoop——使用自定义Partition实现hadoop部分排序

  排序在很多业务场景都要用到，今天本文介绍如何借助于自定义Partition类实现hadoop部分排序。本文还是使用java和python实现排序代码。1、部分排序。部分排序就是在每个文件中都是有序的，和其他文件没有关系，其实很多业务场景就需要到部分排序，而不需要全局排序。例如，有个水果电商网站，要对每个月的水果的销量进行排序，我们可以把reduce进程之后的文件分成12份，对应1到12月份。每个文件按照水果的销量从高到底排序，1月份的排序和其他月份的排序没有任何关系。原始数据如下，有三个字段，第一个字段是水果名称，第二个字段是销售月份，第三个字段是销售量，Apple 201701 20Pear 201701 30Banana 201701 40Orange 201701 90Apple 201702 50Pear 201702 60Banana 201702 20Orange 201702 10Apple 201703 230Pear 201703 302Banana 201703 140Orange 20

partition相关课程

• Kafka多维度系统精讲，从基础入门到实战案例开发 本课从搭建开始，全面剖析Kafka，解读和使用核心API，将底层实现和设计原理融合贯穿，同时结合案例，把原理落地。更有凝结老师心血的Kafka最佳配置方式推荐，以及面试常问知识点梳理。

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partition相关教程

• 2.2 Zookeeper 在 Kafka 中的应用 Topic 配置管理： Topic 的配置会注册到 Zookeeper 中 的 config 节点下，根据 config 节点来动态更新配置；Broker 管理： 在每个 Broker 启动时，都会注册到 Zookeeper 的 brokers 节点下；Topic 及 Partition 管理： Topic 会注册到 brokers 节点下的 topics 节点下，Partition 会注册到 Topic 的节点下；Producer 负载均衡： Producer 将消息发布到 Topic 时，会根据 Zookeeper 的 brokers 节点下的 Broker 来进行动态的负载均衡；Consumer 负载均衡： Consumer 从 Topic 拉取消息时，同样也需要根据 Zookeeper 的 brokers 节点下的 Broker 来进行动态的负载均衡；消费管理： 每个 Partition 只能被 Consumer Group 中的一个 Consumer 进行消费，因此需要关联 Partition 与 Consumer 之间的关系，将 Consumer 的 Consumer ID 注册到相关联的 Partition 节点的临时节点上；Offset 记录： 在 Consumer 对指定 Partition 进行消息消费的过程中，需要将 Partition 的消费数量记录到 Zookeeper 中。介绍完一部分 Zookeeper 在 Kafka 中的应用，接下来我们就来介绍在 Dubbo 中 Zookeeper 的应用。
• 2.1 Kafka 简介 Apache Kafka 是一个高性能的分布式流处理平台，它可以做什么呢？Kafka 可以发布和订阅消息。Kafka 可以储存消息。Kafka 可以在消息产生时就进行处理。了解了 Kafka 可以实现的一些功能，接下来我们需要了解的是 Kafka 系统的组成有哪些：Broker： 消息管理者，Kafka 通常使用集群模式来提供服务，集群中的单个 Kafka 节点就称为 Broker；Topic： 消息的主题，用于区分消息的类型，保存在 Broker 中；Partition： 消息的分区，Topic 下可以有一个或者多个分区；Producer： 消息生产者，Producer 将消息发布到 Topic 中，由 Broker 把消息存放到 Partition 中；Consumer：消息消费者，Consumer 从 Broker 中的 Topic 拉取消息，可以拉取多个 Topic 的消息；Consumer Group： 消费者分组，对 Consumer 进行分组，方便对多个 Consumer 进行消息广播；Leader： 分区副本的领导者，当前负责读写操作的 Partition；Follower： Leader 的跟随者，会同步 Leader 的数据，Leader 失效后从 Follower 中选举 Leader ；Offset： Partition 消息的消费数量记录。简单的了解了 Kafka，接下来我们就来介绍 Zookeeper 在 Kafka 中的应用。
• 1. 操作符函数的分类 筛选类操作符(Filtering operations)：slice、filter系列、drop系列、take系列；并集类操作符(Aggregate operations)：any、all、count、none、fold系列、forEach系列、max系列、min系列、reduce系列、sum系列；映射类操作符(Mapping operations)：flatMap系列、groupBy系列、map系列；元素类操作符(Element operations)：elementAt系列、first系列、find系列、indexOf系列、last系列、single系列；排序类操作符(Ordering operations)：reverse、sort系列；生成类操作符(Generation operations)：partition、plus系列、zip系列。Tips：由于篇幅问题，本节课我们会先将筛选类的操作符函数介绍完毕，其他操作函数后续文章进行讲解。
• 4.Java 代码实现 在说明快速排序的整个过程之后，接下来，我们看看如何用 Java 代码实现快速排序算法。import java.util.Arrays;public class QuickSort { public static void main(String[] args) { //初始化需要排序的数组 int array[] = {9, 2, 11, 7, 12, 5}; //快速排序 quickSort(array,0,array.length-1); //打印出排序好的序列 System.out.println(Arrays.toString(array)); } //快速排序 private static void quickSort(int[] array,int low, int high){ if(low < high){ //找到分区的位置，左边右边分别进行快速排序 int index = partition(array,low,high); quickSort(array,0,index-1); quickSort(array,index+1,high); } } //快速排序分区操作 private static int partition(int[] array, int low, int high){ //选择基准 int pivot = array[low]; //当左指针小于右指针时，重复操作 while (low < high){ while(low < high && array[high] >= pivot){ high = high - 1; } array[low] = array[high]; while (low < high && array[low] <= pivot){ low = low + 1; } array[high] = array[low]; } //最后赋值基准 array[low] = pivot; //返回基准所在位置，基准位置已经排序好 return low; }}运行结果如下：[2, 5, 7, 9, 11, 12]代码中的第 8 行初始化一个需要排序的数组，后面按照从小到大的排序规则，实现了数组的排序。第 15 行到底 22 行是快速排序的外部结构，应用分治思想递归求解。代码 25 行至 43 行是分区操作，完成基于基准数据的左右分区，并将基准数据放置在排序好的位置，并且返回基准所在的位置，进行后续的分治操作。
• 5. Zookeeper 与其他技术的比较 Zookeeper 与 Redis 分布式锁比较除了 Zookeeper 可以实现分布式锁之外，我们还可以使用高性能缓存技术 Redis 来实现，我们来比较一下它们的优缺点。分布式锁优点缺点Zookeeper1. 功能已经封装，实现简单 2. 有等待锁的队列，提升了抢锁的效率添加和删除节点性能较低RedisSet 和 Del 指令的性能高1. 实现较复杂，需要考虑超时、原子性、误删的情况 2. 没有等锁队列，只能通过客户端自旋来等锁，效率低下Zookeeper 与 Eureka 的比较Eureka 是 Spring Cloud 微服务架构的分布式注册中心。在进行比较之前，我们来了解一下 CAP 定理。什么是 CAP 定理呢？C ： Consistent ，一致性，需要保证数据的一致性。A ： Availability ，可用性，需要保证服务的可用性。P ： Partition tolerance ，分区容错性，服务对网络分区故障的容错性。在 CAP 这个定理中，任何分布式系统都只能保证其中两条。那么 Zookeeper 和 Eureka 又是保证的哪两条呢？分布式注册中心优点缺点Zookeeper （保证 CP）新的服务注册时会同步到其他节点，保证了节点数据的一致性为了保证一致性，在 Leader 选举阶段服务不能注册，失去了可用性Eureka （保证 AP）Eureka 的各个节点是平等的，只要有一个节点存在，就可以提供服务新服务注册时，不会把数据同步到其他节点上，失去了数据一致性
• 3.1 算法描述 快速排序也是应用分治法解决问题，主要分为以下三步：步骤 1：从待排序序列中选择一个元素，称之为基准（pivot)，在这里我们选择待排序序列中第一个元素作为基准。步骤 2：对整个待排序序列进行重新排序，小于基准的元素放在基准前面，大于基准的元素放在基准后面，基准放在序列中间，这个步骤一般称之为分区操作（partition)。Tips: 步骤 2 的执行其实就是给基准元素找到了合适的排序位置。分区操作的伪代码如下，最重要的就是双指针的应用，将待排序序列基于基准进行分区：//对数组A进行一次分区操作int pivot = A[0]low = 0high = A.length-1//进行分区操作，找到基准的位置while (low < high){ while(low < high && A[high] >= pivot){ high = high - 1 } A[low] = A[high] while (low < high && A[low] <= pivot){ low = low + 1 } A[high] = A[low]} //最后赋值基准A[low] = pivot步骤 3：递归的将小于基准的子序列和大于基准的子序列进行排序。其实，上面的排序步骤就是分治法的典型应用，选择基准分拆序列形成子序列，在子序列中重新排序，完成排序之后进行合并，只是因为在这里完成子序列的排序后待排序序列已经完成排序，所以无需进行合并的工作。这里，最需要注意的就是步骤 2 中的分区操作，这里面会用到一种最为经典的双指针操作，前后两个指针分别记录需要交换的元素位置，后面的代码示例中会详细说明。接下来，让我们用上面的待排序数字队列 [9,2,11,7,12,5] 进行整个算法步骤的排序演示工作。

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