partition

本博客转自： https://blog.csdn.net/weixin_34384915/article/details/87551597 窗口函数(OLAP 实时分析处理函数) ，可以一般聚合函数无法实现的高级操作。诸如排序、生成序列号等功能。目前 DBMS 逐步都完成了对窗口函数的支持，唯独 MySql 不支持（但是 Mysql 8 开始支持了）。 1. 窗口函数语法: <窗口函数> OVER ([PARTITION BY <列清单>] ORDER BY <排序用列清单>) 语法解释: 窗口函数分两类 (1.能够作为窗口函数的聚合函数 2.RANK、DENSE_RANK、ROW_NUMBER 等专用窗口函数) PARTITION BY : 设定排序的对象范围 ORDER BY : 指定按照哪一列、何种顺序进行排序 2. 专有开窗之一 （RANK函数）、快速了解开窗函数使用 RANK函数 ： 用于计算记录排序的函数 例子表 需求: 根据不同的商品种类(product_type)，按照销售单价(sale_price) 从低到高的顺序排序 ？ 答案解析 总结 ：PARTITION BY 横向对表进行分组、ORDER BY 决定纵向排序的规则。通过 PARTITION BY 分组后的集合称为窗口。 2.1 不使用 PARTITION BY 情况下: 例子

I am quite new to Cassandra, I just learned it with Datastax courses, but I don't find enough information on bucket here or on the Internet and in my application I need to use buckets to split my data. I have some instruments that will make measures, quite a lot, and splitting the measures daily (timestamp as partition key) might be a bit risky as we can easily reach the limit of 100MB for a partition. Each measure concerns a specific object identified with an ID. So I would like to use a bucket, but I don't know how to do. I'm using Cassandra 3.7 Here is how my table will look like, roughly:

First, you need to install EPEL repo as described here. The following command will turn in EPEL repo on RHEL / CentOS version 6.x: $ cd /tmp $ wget http://download.fedoraproject.org/pub/epel/6/x86_64/epel-release-6-5.noarch.rpm # rpm -ivh epel-release-6-5.noarch.rpm NTFS-3G NTFS-3G is a stable, open source, GPL licensed, POSIX, read/write NTFS driver for Linux. It provides safe handling of the Windows XP, Windows Server 2003, Windows 2000, Windows Vista, Windows Server 2008 and Windows 7 NTFS file systems. NTFS-3G can create, remove, rename, move files, directories, hard links, and streams; it

转自 https://blog.csdn.net/qq_18581221/article/details/89766073 简介 在使用kafka时，大多数场景对于数据少量的不一致（重复或者丢失）并不关注，比如日志，因为不会影响最终的使用或者分析，但是在某些应用场景（比如业务数据），需要对任何一条消息都要做到精确一次的消费，才能保证系统的正确性，kafka并不提供准确一致的消费API，需要我们在实际使用时借用外部的一些手段来保证消费的精确性，下面我们介绍如何实现 kafka消费机制 这篇文章KafkaConsumer使用介绍、参数配置介绍了如何kafka具有两种提交offset（消费偏移量）方式，我们在Kafka简介以及安装和使用可知每个分区具备一offset记录消费位置，如果消费者一直处于正常的运行转态，那么offset将没有什么用处，因为正常消费时，consumer记录了本次消费的offset和下一次将要进行poll数据的offset起始位置，但是如果消费者发生崩溃或者有新的消费者加入消费者组，就会触发再均衡Rebalance，Rebalance之后，每个消费者将会分配到新的分区，而消费者对于新的分区应该从哪里进行起始消费，这时候提交的offset信息就起作用了，提交的offset信息包括消费者组所有分区的消费进度，这时候消费者可以根据消费进度继续消费

来源：《Apache Kafka 实战》胡夕 kafka: 消息引擎 + 流式处理平台kafka streams = 流式处理框架 kafka核心架构 ： -生产者发送消息给kafka服务器。 -消费者从kafka服务器读取消息。 -kafka服务器依托ZooKeeper集群进行服务的协调管理。 kafka的消息是用二进制方式-字节数组ByteBuffer保存，且是结构化的消息。 kafka自己设计了一套二进制的消息传输协议。 最常见的两种消息引擎范型：消息队列模型和发布/订阅模型，kafka同时支持这两种消息引擎模型。 borker-kafka服务器 producer-生产者 consumer-消费者 partition-分区 replica-副本 topic-主题 publisher-发布者 subscriber-订阅者 消息 消息：由消息头部、key和value组成。 消息头部：包括CRC32校验码、版本号、属性（一位-压缩类型）、时间戳、键长度和消息体长度等信息。 -key:消息键，对消息做partition时使用，即决定消息被保存在某topic下的哪个partition。 -value：消息体，保存实际的消息数据。 -timestamp：消息发送时间戳，用于流式处理及其他依赖时间的处理语义。如果不指定则取当前时间。 topic主题、partition分区

Kafka简介 Kafka 是一个高吞吐量、低延迟分布式的消息队列。kafka每秒可以处理几十万条消息, 它的延迟最低只有几毫秒。 Kafka 模型 kafka 提供了一个生产者、缓冲区、消费者的模型 Broker：kafka集群有多个服务器组成, 用于存储数据(消息) Topic： 不同的数据(消息)被分为不同的topic(主题) Producer： 消息生产者, 往broker中某个topic里生产数据 Consumer：消息的消费者, 从broker中某个topic获取数据 概念理解 Topic && Message kafka将所有消息组织成多个topic的形式存储, 而每个 topic 又可以拆分成多个partition, 每个partition又由一条条消息组成。 每条消息都被标识了一个递增序列号代表其进来的先后顺序, 并按顺序存储在parition中。 Producer 选择一个topic, 生产消息, 消息会通过分配策略将消息追加到该topic下的某个partition 分区末尾(queue) Consumer 选择一个topic, 通过 id(offset 偏移量) 指定从哪个位置开始消费消息。消费完成之后保留id, 下次可以从这个位置开始继续消费, 也可以从其他任意位置开始消费。 Offset(偏移量): 能唯一标识该分区中的每个记录。

目录 1.测试数据 2.聚合函数+over() 3.partition by子句 4.order by子句 5.序列函数 5.1 分析函数之 ntile 5.2 分析函数之 row_number 5.3 分析函数之 lag、lead 5.4 分析函数之 first_value、last_value SQL中的聚合函数，顾名思义是聚集合并的意思，是对某个范围内的数值进行聚合，聚合后的结果是一个值或是各个类别对应的值。直接聚合得到的结果是所有数据合并，分组聚合(group by)得到的结果是分组合并。 这种聚合函数得到的数据行数是小于基础数据行数的，但是我们经常会有这样的需求，就是既希望看基础数据同时也希望查看聚合后的数据，这个时候聚合函数就满足不了我们了，窗口函数就派上用场了。窗口函数就是既可以显示原始基础数据也可以显示聚合数据。 1.测试数据 学习当然不能凭空想象，需要大量的实践来提高学习效果。 先编排测试数据。 -- 创建测试表 create table temp_cwh_window ( shopname varchar(10), sales number, date2 date ); -- 插入数据 insert into temp_cwh_window values('淘宝','50',to_date('20191013','yyyymmdd')); insert into

sum( CASE WHEN ISNULL(b.zl, 0) = 0 THEN C.LLZL ELSE b.zl END * c.pccd * b.sl) over(partition by b.djno,b.djlb,b.itemno,b.sku_sj) baseUnitQty, sum(b.sl) over(partition by b.djno,b.djlb,b.itemno,b.sku_sj) auxiliaryUnitQty, 来源： https://www.cnblogs.com/gzhbk/p/11676731.html

Kafka 1. kafka概念 kafka是一个高吞吐亮的、分布式、基于发布/订阅（也就是一对多）的消息系统，最初由Linkedln公司开发的，使用Scala语言编写的，目前是Apache的开源项目。 消息队列： 1> 原理 客户端消费Queue的数据优良种方式： 发布/订阅模式：也就是一对多，数据产生后，推给所有的订阅者。 点点对点模式：也就是一对一，这个是主动模式，第一种模式更像是被动模式，这个就是消费者主动拉取生产后的数据。 2> 消息队列的优点： 解耦2.冗余3.扩展性4.灵活性和峰值处理能力5.可恢复性6.顺序保证(kafka保证一个partition内的数据是有序的)7.缓冲8.异步通信 kafka的基本术语 topic：消息类别，kafka按照topic来分类消息。可以理解成一个队列，一个topic里有多个partition。 broker：kafka服务器，负责消息的存储与转发。一台kafka服务器就是一个broker，一个集群有多个broker，一个broker可以有多个topic。 partition：topic的一个分区，一个topic可以包含多个partition，topic消息保存在各个partition上。 offset：消息在日志中的位置，可以理解是消息在partition上的偏移量，也是代表消息的唯一序号。 producer：消息生产者