* Partition
* 一個Topic包含多個分區,默認按Key Hash分區
* 每個Partition對應一個文件夾`<topic_name>-<partition_id>`
* 每個Partition被視為一個有序的日志文件(LogSegment)
* <mark>Replication策略是基于Partition,而不是Topic</mark>
* <mark>每個Partition都有一個Leader,0或多個Followers</mark>
一個 Topic 包含多個 Partition,Topic 是邏輯概念,而 Partition 則是物理上的概念。Topic 與 Partition 的關系如下圖所示。
:-: 
Topic 與 Partition 的關系
<br/>
Partition 將 Topic 進行分割,從而更好地將數據均勻分布在 Kafka 集群的每一個 Broker 中。在 server.properties 配置文件中可以指定一個全局的分區數設置,這是對每個主題下的分區數的默認設置,默認為 1 (num.partitions=1)。當然每個主題也可以自己設置分區數量,如果創建主題的時候沒有指定分區數量,則會使用 server.properties 中的設置。例如:
```shell
[root@hadoop101 /]# bin/kafka-topics.sh --zookeeper localhost:2181
--create
--topic my-topic
--partitions 2
--replication-factor 1
```
<br/>
Kafka 通過一些算法盡可能將 Partition 分配到不同的 Broker 上,這樣就帶來兩個問題:
**1.生產數據時,生產者數據發往哪個分區?**
(1)如果給定了分區號,直接將數據發往指定的分區。
(2)如果沒有給定分區號,視消息的 key 值,通過 key 值取 hashcode 進行分區。
(3)如果即沒有給定分區號,也沒有 key 值,則直接輪詢分區。
<br/>
最后,還可以指定自定義分區類。
(1)當分區按每條消息來到順序輪詢依次寫入各分區時:kafka 會把收到的message 進行 load balance,均勻的分布在這個 topic 下的不同的 partition 上 ( `hash(message) % [broker 數量]` )。
<br/>
(2)每個 partition 在內存中對應一個 index,記錄每個 segment 中的第一條消息偏移。
segment file 組成:由 2 大部分組成,分別為 index file 和 data file,此 2 個文件一一對應,成對出現,后綴`.index`和`.log`分別表示為 segment 索引文件、數據文件。segment 文件命名規則:partition 全局的第一個 segment 從 0 開始,后續每個segment 文件名為上一個全局 partition 的最大 offset(偏移 message 數)。數值最大為 64 位 long 大小,19 位數字字符長度,沒有數字用 0 填充。
<br/>
(3)一個 partition 只能被一個消費者消費(但一個消費者可以同時消費多partition),因此,如果設置的 partition 的數量小于 consumer 的數量,就會有消費者消費不到數據。所以,推薦 partition 的數量一定要大于同時運行的consumer 的數量。
<br/>
**2.消費數據時,消費者消費哪個分區的數據?如下圖所示。**
:-: 
消費者與分區
記住,同一時刻,<mark>一個分區只能被消費組中的一個消費者消費</mark>。如果消費者組中的消費者大于等于分區數量,則有一些消費者是多余的。但如果消費組中的消費者小于分區數量,則一個消費者將負責多個分區的消費,此時由 Consumer的`partition.assignment.strategy` 配置參數決定每個消費者可以消費哪些分區,可選策略包括:range(默認)、roundrobin。
<br/>
<mark>(1)range 策略</mark>
range 策略對應的實現類是 org.apache.kafka.clients.consumer.RangeAssignor。
具體規則是分區順序排序,消費者按照字母排序。partition 的個數除以消費者線程的總數來決定每個消費者線程消費幾個分區。如果除不盡,那么前面幾個消費者線程將會多消費一個分區。
```
例如:假設有 3 個消費者 11 個分區。
C1-0 將消費 0, 1, 2, 3 分區。
C1-2 將消費 4, 5, 6, 7 分區 。
C1-3 將消費 8, 9, 10 分區。
```
<br/>
<mark>(2)roundrobin 策略</mark>
roundronbin 分配策略的具體實現是org.apache.kafka.clients.consumer.RoundRobinAssignor。
```java
props.put("partition.assignment.strategy",
"org.apache.kafka.clients.consumer.RoundRobinAssignor");
```
分區按照 hashcode 排序,消費者按照字母排序。
```
例如:假設有 3 個消費者 11 個分區。
C1-0 將消費 0, 3, 6, 9 分區 。
C1-2 將消費 1, 4, 7, 10 分區 。
C1-3 將消費 2, 5, 8 分區。
```
- Hadoop
- hadoop是什么?
- Hadoop組成
- hadoop官網
- hadoop安裝
- hadoop配置
- 本地運行模式配置
- 偽分布運行模式配置
- 完全分布運行模式配置
- HDFS分布式文件系統
- HDFS架構
- HDFS設計思想
- HDFS組成架構
- HDFS文件塊大小
- HDFS優缺點
- HDFS Shell操作
- HDFS JavaAPI
- 基本使用
- HDFS的I/O 流操作
- 在SpringBoot項目中的API
- HDFS讀寫流程
- HDFS寫流程
- HDFS讀流程
- NN和SNN關系
- NN和SNN工作機制
- Fsimage和 Edits解析
- checkpoint時間設置
- NameNode故障處理
- 集群安全模式
- DataNode工作機制
- 支持的文件格式
- MapReduce分布式計算模型
- MapReduce是什么?
- MapReduce設計思想
- MapReduce優缺點
- MapReduce基本使用
- MapReduce編程規范
- WordCount案例
- MapReduce任務進程
- Hadoop序列化對象
- 為什么要序列化
- 常用數據序列化類型
- 自定義序列化對象
- MapReduce框架原理
- MapReduce工作流程
- MapReduce核心類
- MapTask工作機制
- Shuffle機制
- Partition分區
- Combiner合并
- ReduceTask工作機制
- OutputFormat
- 使用MapReduce實現SQL Join操作
- Reduce join
- Reduce join 代碼實現
- Map join
- Map join 案例實操
- MapReduce 開發總結
- Hadoop 優化
- MapReduce 優化需要考慮的點
- MapReduce 優化方法
- 分布式資源調度框架 Yarn
- Yarn 基本架構
- ResourceManager(RM)
- NodeManager(NM)
- ApplicationMaster
- Container
- 作業提交全過程
- JobHistoryServer 使用
- 資源調度器
- 先進先出調度器(FIFO)
- 容量調度器(Capacity Scheduler)
- 公平調度器(Fair Scheduler)
- Yarn 常用命令
- Zookeeper
- zookeeper是什么?
- zookeeper完全分布式搭建
- Zookeeper特點
- Zookeeper數據結構
- Zookeeper 內部原理
- 選舉機制
- stat 信息中字段解釋
- 選擇機制中的概念
- 選舉消息內容
- 監聽器原理
- Hadoop 高可用集群搭建
- Zookeeper 應用
- Zookeeper Shell操作
- Zookeeper Java應用
- Hive
- Hive是什么?
- Hive的優缺點
- Hive架構
- Hive元數據存儲模式
- 內嵌模式
- 本地模式
- 遠程模式
- Hive環境搭建
- 偽分布式環境搭建
- Hive命令工具
- 命令行模式
- 交互模式
- Hive數據類型
- Hive數據結構
- 參數配置方式
- Hive數據庫
- 數據庫存儲位置
- 數據庫操作
- 表的創建
- 建表基本語法
- 內部表
- 外部表
- 臨時表
- 建表高階語句
- 表的刪除與修改
- 分區表
- 靜態分區
- 動態分區
- 分桶表
- 創建分桶表
- 分桶抽樣
- Hive視圖
- 視圖的創建
- 側視圖Lateral View
- Hive數據導入導出
- 導入數據
- 導出數據
- 查詢表數據量
- Hive事務
- 事務是什么?
- Hive事務的局限性和特點
- Hive事務的開啟和設置
- Hive PLSQL
- Hive高階查詢
- 查詢基本語法
- 基本查詢
- distinct去重
- where語句
- 列正則表達式
- 虛擬列
- CTE查詢
- 嵌套查詢
- join語句
- 內連接
- 左連接
- 右連接
- 全連接
- 多表連接
- 笛卡爾積
- left semi join
- group by分組
- having刷選
- union與union all
- 排序
- order by
- sort by
- distribute by
- cluster by
- 聚合運算
- 基本聚合
- 高級聚合
- 窗口函數
- 序列窗口函數
- 聚合窗口函數
- 分析窗口函數
- 窗口函數練習
- 窗口子句
- Hive函數
- Hive函數分類
- 字符串函數
- 類型轉換函數
- 數學函數
- 日期函數
- 集合函數
- 條件函數
- 聚合函數
- 表生成函數
- 自定義Hive函數
- 自定義函數分類
- 自定義Hive函數流程
- 添加JAR包的方式
- 自定義臨時函數
- 自定義永久函數
- Hive優化
- Hive性能調優工具
- EXPLAIN
- ANALYZE
- Fetch抓取
- 本地模式
- 表的優化
- 小表 join 大表
- 大表 join 大表
- 開啟Map Join
- group by
- count(distinct)
- 笛卡爾積
- 行列過濾
- 動態分區調整
- 分區分桶表
- 數據傾斜
- 數據傾斜原因
- 調整Map數
- 調整Reduce數
- 產生數據傾斜的場景
- 并行執行
- 嚴格模式
- JVM重用
- 推測執行
- 啟用CBO
- 啟動矢量化
- 使用Tez引擎
- 壓縮算法和文件格式
- 文件格式
- 壓縮算法
- Zeppelin
- Zeppelin是什么?
- Zeppelin安裝
- 配置Hive解釋器
- Hbase
- Hbase是什么?
- Hbase環境搭建
- Hbase分布式環境搭建
- Hbase偽分布式環境搭建
- Hbase架構
- Hbase架構組件
- Hbase數據存儲結構
- Hbase原理
- Hbase Shell
- 基本操作
- 表操作
- namespace
- Hbase Java Api
- Phoenix集成Hbase
- Phoenix是什么?
- 安裝Phoenix
- Phoenix數據類型
- Phoenix Shell
- HBase與Hive集成
- HBase與Hive的對比
- HBase與Hive集成使用
- Hbase與Hive集成原理
- HBase優化
- RowKey設計
- 內存優化
- 基礎優化
- Hbase管理
- 權限管理
- Region管理
- Region的自動拆分
- Region的預拆分
- 到底采用哪種拆分策略?
- Region的合并
- HFile的合并
- 為什么要有HFile的合并
- HFile合并方式
- Compaction執行時間
- Compaction相關控制參數
- 演示示例
- Sqoop
- Sqoop是什么?
- Sqoop環境搭建
- RDBMS導入到HDFS
- RDBMS導入到Hive
- RDBMS導入到Hbase
- HDFS導出到RDBMS
- 使用sqoop腳本
- Sqoop常用命令
- Hadoop數據模型
- TextFile
- SequenceFile
- Avro
- Parquet
- RC&ORC
- 文件存儲格式比較
- Spark
- Spark是什么?
- Spark優勢
- Spark與MapReduce比較
- Spark技術棧
- Spark安裝
- Spark Shell
- Spark架構
- Spark編程入口
- 編程入口API
- SparkContext
- SparkSession
- Spark的maven依賴
- Spark RDD編程
- Spark核心數據結構-RDD
- RDD 概念
- RDD 特性
- RDD編程
- RDD編程流程
- pom依賴
- 創建算子
- 轉換算子
- 動作算子
- 持久化算子
- RDD 與閉包
- csv/json數據源
- Spark分布式計算原理
- RDD依賴
- RDD轉換
- RDD依賴
- DAG工作原理
- Spark Shuffle原理
- Shuffle的作用
- ShuffleManager組件
- Shuffle實踐
- RDD持久化
- 緩存機制
- 檢查點
- 檢查點與緩存的區別
- RDD共享變量
- 廣播變量
- 累計器
- RDD分區設計
- 數據傾斜
- 數據傾斜的根本原因
- 定位導致的數據傾斜
- 常見數據傾斜解決方案
- Spark SQL
- SQL on Hadoop
- Spark SQL是什么
- Spark SQL特點
- Spark SQL架構
- Spark SQL運行原理
- Spark SQL編程
- Spark SQL編程入口
- 創建Dataset
- Dataset是什么
- SparkSession創建Dataset
- 樣例類創建Dataset
- 創建DataFrame
- DataFrame是什么
- 結構化數據文件創建DataFrame
- RDD創建DataFrame
- Hive表創建DataFrame
- JDBC創建DataFrame
- SparkSession創建
- RDD、DataFrame、Dataset
- 三者對比
- 三者相互轉換
- RDD轉換為DataFrame
- DataFrame轉換為RDD
- DataFrame API
- DataFrame API分類
- Action 操作
- 基礎 Dataset 函數
- 強類型轉換
- 弱類型轉換
- Spark SQL外部數據源
- Parquet文件
- Hive表
- RDBMS表
- JSON/CSV
- Spark SQL函數
- Spark SQL內置函數
- 自定SparkSQL函數
- Spark SQL CLI
- Spark SQL性能優化
- Spark GraphX圖形數據分析
- 為什么需要圖計算
- 圖的概念
- 圖的術語
- 圖的經典表示法
- Spark Graphix簡介
- Graphx核心抽象
- Graphx Scala API
- 核心組件
- 屬性圖應用示例1
- 屬性圖應用示例2
- 查看圖信息
- 圖的算子
- 連通分量
- PageRank算法
- Pregel分布式計算框架
- Flume日志收集
- Flume是什么?
- Flume官方文檔
- Flume架構
- Flume安裝
- Flume使用過程
- Flume組件
- Flume工作流程
- Flume事務
- Source、Channel、Sink文檔
- Source文檔
- Channel文檔
- Sink文檔
- Flume攔截器
- Flume攔截器概念
- 配置攔截器
- 自定義攔截器
- Flume可靠性保證
- 故障轉移
- 負載均衡
- 多層代理
- 多路復用
- Kafka
- 消息中間件MQ
- Kafka是什么?
- Kafka安裝
- Kafka本地單機部署
- Kafka基本命令使用
- Topic的生產與消費
- 基本命令
- 查看kafka目錄
- Kafka架構
- Kafka Topic
- Kafka Producer
- Kafka Consumer
- Kafka Partition
- Kafka Message
- Kafka Broker
- 存儲策略
- ZooKeeper在Kafka中的作用
- 副本同步
- 容災
- 高吞吐
- Leader均衡機制
- Kafka Scala API
- Producer API
- Consumer API
- Kafka優化
- 消費者參數優化
- 生產者參數優化
- Spark Streaming
- 什么是流?
- 批處理和流處理
- Spark Streaming簡介
- 流數據處理架構
- 內部工作流程
- StreamingContext組件
- SparkStreaming的編程入口
- WordCount案例
- DStream
- DStream是什么?
- Input DStream與Receivers接收器
- DStream API
- 轉換操作
- 輸出操作
- 數據源
- 數據源分類
- Socket數據源
- 統計HDFS文件的詞頻
- 處理狀態數據
- SparkStreaming整合SparkSQL
- SparkStreaming整合Flume
- SparkStreaming整合Kafka
- 自定義數據源
- Spark Streaming優化策略
- 優化運行時間
- 優化內存使用
- 數據倉庫
- 數據倉庫是什么?
- 數據倉庫的意義
- 數據倉庫和數據庫的區別
- OLTP和OLAP的區別
- OLTP的特點
- OLAP的特點
- OLTP與OLAP對比
- 數據倉庫架構
- Inmon架構
- Kimball架構
- 混合型架構
- 數據倉庫的解決方案
- 數據ETL
- 數據倉庫建模流程
- 維度模型
- 星型模式
- 雪花模型
- 星座模型
- 數據ETL處理
- 數倉分層術語
- 數據抽取方式
- CDC抽取方案
- 數據轉換
- 常見的ETL工具