一、RDD概念 1.概念 Resilient Distributed Datasets弹性分布式数据集，默认情况下：每一个block对应一个分区，一个分区会开启一个task来处理。 （a）Resilient：可以存在给定不同数目的分区、数据缓存的时候可以缓存一部分数据也可以缓存全部数据 （b）Distributed：分区可以分布到不同的executor执行(也就是不同的worker/NM上执

发现是ZK问题，重启ZK后，再同步kafka中数据，logstash日志就正常了。 ZK配置如下： docker run --name myzk -p 2181:2181 -d jplock/zookeeper   Kafka配置如下: docker run -d --name mykafka --publish 9092:9092 --link myzk --env KAFKA_ZOO

hive引入partition和bucket的概念，中文翻译分别为分区和桶（我觉的不是很合适，但是网上基本都是这么翻译，暂时用这个吧），这两个概念都是把数据划分成块，分区是粗粒度的划分桶是细粒度的划分，这样做为了可以让查询发生在小范围的数据上以提高效率。 首先介绍分区的概念，还是先来个例子看下如果创建分区表： [code lang=”sql”] create table logs_parti

Leetcode 3003. Maximize the Number of Partitions After Operations 1. 解题思路2. 代码实现 题目链接：10038. Maximize the Number of Partitions After Operations 1. 解题思路 这一题我看实际比赛当中只有72个人做出来，把我吓得够呛，还以为会很难，不过实际做了之后发现

1 under-replicated partitions异常原因 Kafka报错under replicated partitions意味着某些分区的副本数量未达到预期的复制因子。 主要有两种原因， Broker故障 如果某个Kafka Broker发生故障，导致其中一些分区的副本不再可用，那么这些分区就会被标记为"under-replicated" 副本分配策略 在Kafka集群中，

运行代码的时候出现了很多的错误“Multi-objective Optimization by Learning Space Partitions” 此处记录conda环境是什么 # packages in environment at /home/mapengsen/anaconda3/envs/unimol38:## Name Versio