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来自专栏大数据学习与分享
Kafka分区分配策略（Partition Assignment Strategy）
按照hashCode排序完的topic-partition组依次为t1-5, t1-3, t1-0, t1-8, t1-2, t1-1, t1-4, t1-7, t1-6, t1-9，我们的消费者排序为 C0-0, C0-1, C1-0, C1-1，最后分区分配的结果为： C0-0将消费t1-5、t1-2、t1-6分区 C0-1将消费t1-3、t1-1、t1-9分区 C1-0将消费t1-0、t1-4分区
9.7K20发布于 2020-09-29
来自专栏Spark学习技巧
Kafka的分区数是不是越多越好？
在这个的例子里面，假如按照 hashCode 排序完的topic-partitions组依次为T1-5, T1-3, T1-0, T1-8, T1-2, T1-1, T1-4, T1-7, T1-6, T1-9，我们的消费者线程排序为C1-0, C1-1, C2-0, C2-1，最后分区分配的结果为： C1-0 将消费 T1-5, T1-2, T1-6 分区； C1-1 将消费 T1-3, T1-1,
4.9K20发布于 2020-09-08
来自专栏最新医学影像技术
KiTS2023&KiPA2022——肾脏肿瘤自动分期评估
4、根据T、N和M的组合，肾肿瘤可以被分为不同的分期： I期：T1，N0，M0 II期：T2，N0，M0 III期：T3 或 T1-3，N1-2，M0 IV期：T4 或任何T，N3，M0
76910编辑于 2024-01-02
来自专栏云原生布道专栏
Kafka-4.1-工作原理综述
在上面的例⼦⾥⾯，假如按照 hashCode排序完的topic-partitions组依次为T1-5,T1-3,T1-0,T1-8,T1-2,T1-1,T1-4,T1-7,T1-6,T1-9，我们的消费者线程排序为 C1-0,C1-1,C2-0,C2-1，最后分区分配的结果为： C1-0将消费 T1-5,T1-2,T1-6分区； C1-1将消费 T1-3,T1-1,T1-9分区； C2-0将消费 T1-0,T1-4
1.4K20编辑于 2023-11-20
来自专栏同步文章
kafka学习之消息的消费原理与存储（二）
在我们的例子里面，假如按照 hashCode 排序完的 topic-partitions 组依次为 T1-5, T1-3, T1-0, T1-8, T1-2, T1-1, T1-4,T1-7, T1-6 , T1-9，我们的消费者线程排序为 C1-0, C1-1, C2-0, C2-1，最后分区分配的结果为： C1-0 将消费 T1-5, T1-2, T1-6 分区； C1-1 将消费 T1-3,
1.1K10编辑于 2022-10-25
来自专栏大数据成神之路
一篇并不起眼的Kafka面试题
加入按照 hashCode 排序完的topic-partitions组依次为 T1-5, T1-3, T1-0, T1-8, T1-2, T1-1, T1-4, T1-7, T1-6, T1-9 我们的消费者线程排序为 C1-0, C1-1, C2-0, C2-1 最后分区分配的结果为： C1-0 将消费 T1-5, T1-2, T1-6 分区 C1-1 将消费 T1-3, T1-1, T1-9 分区 C2-0 将消费
78560发布于 2021-07-30
来自专栏大数据共享
大数据框架(分区，分桶，分片)
加入按照 hashCode 排序完的topic-partitions组依次为 T1-5, T1-3, T1-0, T1-8, T1-2, T1-1, T1-4, T1-7, T1-6, T1-9 我们的消费者线程排序为 C1-0, C1-1, C2-0, C2-1 最后分区分配的结果为： C1-0 将消费 T1-5, T1-2, T1-6 分区 C1-1 将消费 T1-3, T1-1, T1-9 分区 C2-0 将消费
86820编辑于 2022-03-23
来自专栏数仓建模
kafka学习
在例子里面，假如按照 hashCode 排序完的topic-partitions组依次为T1-5, T1-3, T1-0, T1-2, T1-1, T1-4, ，消费者线程排序为C1-0, C1-1, C2-0, C2-1，最后分区分配的结果为：C1-0 将消费T1-5,T1-1；分区C1-1 将消费 T1-3, T1-4,分区；C2-0 将消费 T1-0, 分区；C2-1 将消费 T1-2, 分区
66330编辑于 2022-08-26
来自专栏Java技术栈
MySQL 日志(redo log 和 undo log) 都是什么鬼？
例如事务T1，可能在redo log中记录了 T1-1,T1-2,T1-3，T1* 共4个操作，其中 T1* 表示最后提交时的日志记录，所以对应的数据页最终状态是 T1* 对应的操作结果。而且redo log是并发写入的，不同事务之间的不同版本的记录会穿插写入到redo log文件中，例如可能redo log的记录方式如下：T1-1,T1-2,T2-1,T2-2,T2*,T1-3,T1*
1.7K40发布于 2020-12-18
来自专栏维C果糖
详细分析 MySQL 事务日志（redo log 和 undo log）
例如事务T1，可能在redo log中记录了T1-1、T1-2、T1-3和T1*共 4 个操作，其中T1*表示最后提交时的日志记录，所以对应的数据页最终状态是T1*对应的操作结果。而且redo log是并发写入的，不同事务之间的不同版本的记录会穿插写入到redo log文件中，例如可能redo log的记录方式为T1-1、T1-2、T2-1、T2-2、T2*、T1-3和T1* 。
2.1K41发布于 2020-05-26
来自专栏IT大咖说
Kafka是如何保证高性能和高吞吐量的？
在我们的例子里面，假如按照 hashCode 排序完的topic-partitions组依次为T1-5, T1-3, T1-0, T1-8, T1-2, T1-1, T1-4, T1-7, T1-6, T1-9，我们的消费者线程排序为C1-0, C1-1, C2-0, C2-1，最后分区分配的结果为： C1-0 将消费 T1-5, T1-2, T1-6 分区； C1-1 将消费 T1-3, T1-1,
3.1K31发布于 2019-11-14
来自专栏花落的技术专栏
Kafka全面认知
在我们的例子里面，假如按照 hashCode 排序完的topic-partitions组依次为T1-5, T1-3, T1-0, T1-8, T1-2, T1-1, T1-4, T1-7, T1-6, C1-1, C2-0, C2-1（c1和c2 consumer group都订阅了t1），最后分区分配的结果为： C1-0 将消费 T1-5, T1-2, T1-6 分区； C1-1 将消费 T1
83100发布于 2021-11-22

Kafka分区分配策略（Partition Assignment Strategy）

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