多线程消费方式方式1：一个线程对应一个消费者消费者数量不大于分区数，最好也能对等起来方式2：多线程消费同一个分区位移提交和顺序控制的处理非常复杂，不推荐方式1：消费者==分区数intthreadNum=4;for(inti=0;i<threadNum;i++){ newKafkaConsumer(config,"tcp_link

概念介绍我们有时候可以把Kafka当作key、value数据库用（当然kafka中的消息可以不指定key）。__consumer_offsets这个topic的数据，就是典型的key、value数据。/usr/local/kafka2.8/bin/kafka-run-class.shkafka.tools.DumpLogSegments--deep-iteration--print-data-log--files

前言全局说明环境：物理机Windos11mumu模拟器下载:MuMuInstaller_3.1.5.0_nochannel-mumu12_zh-Hans_1687258372mumu模拟器:MuMuNG-setup-V3.6.4.2333-1110175123.exemumu模拟器官网：https://mumu.163.commumu模拟器官网-历史版本：https://mumu.163.com/update/一、问题c

在Python中，我们可以使用pandas和datetime模块来获取当前日期之前一个月的时间。以下是一个示例：使用pandas：importpandasaspdfrompandas.tseries.offsetsimportDateOffset#获取当前日期now=pd.to_datetime('today')#计算一个月前的日期one_month_ago=now-DateOf

flink消费kafka本机java代码测试flink消费kafka机制flink消费kafka数据，提交消费组offset有三种类型1、开启checkpoint：                         在checkpoint完成后提交 2、开启checkpoint，禁用checkpoint提

判断周围8个方向的位置staticint[][]offsets={{0,1},{1,1},{1,0},{1,-1},{0,-1},{-1,-1},{-1,0},{-1,1}};for(inti=0;i<row;i++){for(intj=0;j<col;j++){if(arr[i][j]==5){for(int[]offset:offsets)

ApacheKafkahttps://kafka.apache.org/34/documentation.html#impl_offsettrackingConsumerOffsetTrackingKafkaconsumertracksthemaximumoffsetithasconsumedineachpartitionandhasthecapabilitytocommitoffsetssothatitcanresumefromthoseo

要检查__consumer_offsets主题的数据目录和存储状态，可以按照以下步骤进行：找到Kafka的配置文件，通常是config/server.properties。在配置文件中找到log.dirs参数，该参数指定了Kafka存储数据的目录列表。例如，log.dirs=/opt/kafka/data。进入log.dirs指定的目录，找到名为

 1、在kafka查看主题__consumer_offsets的情况 $kafka_home/bin/kafka-topics.sh--describe--zookeeperhostname:2181 --topic__consumer_offsets 显示图片的

ConsumerGroups-ResetOffsetskafka-consumer-groups.sh#Replace"kafka-consumer-groups"#by"kafka-consumer-groups.sh"or"kafka-consumer-groups.bat"based

KafkaTopicsTopics:一种特殊的数据流就像数据库中的表，但没有所有的约束可以有任意多的Topics一个Topic由它的name定义任意格式的消息格式Topic中的消息序列

1、到官网查询所在版本的依赖，导入pom.xml(在此用Flink1.13)官网->教程->connectors->datastream->kafka网址：https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.1

步骤获取当前topic的分区列表利用offsets_for_times()+时间戳查找给定分区的偏移量，如：找到开始时间的偏移量循环每个分区，设置偏移量根据end_offset或结束时间退