https://www.cnblogs.com/lestatzhang/p/10771115.html 前言 在Kafka中，我们可能会发现两个与retention相关的配置： log.retention.minutes offsets.retention.minutes 那么它们之前的差别是什么呢
摘要：随着offset的增加，查询的时长也会越来越长。当offset达到百万级别的时候查询时长通常是业务所不能容忍的。 本文分享自华为云社区《offset新探索：双管齐下，加速大数据量查询》，作者： GaussDB 数据库 。 众所周知，在各类业务中时常会用到LIMIT y offset x来做跳过
日常开发中，相信大家都对 Kafka 有所耳闻，Kafka 作为一个分布式的流处理平台，一般用来存储和传输大量的消息数据。在 Kafka 中有三个重要概念，分别是 topic、partition 和 offset。 topic 是 kafka 中的消息以主题为单位进行归类的逻辑概念，生产者负责将消息
背景 试水搭建ELK，使用了ELK7.17.13版本，filebeat默认配置的input type已经是filestream而非旧版的log类型，开始了探索之旅。 信任ChatGPT导致的三次失败尝试 ChatGPT3.5介绍说filestream是旧版log类型的替代者，提供了更多的功能和改进，
问题描述 使用Python SDK（Confluent）相关方法获取offset或lag时, 提示SSL相关错误, 是否有更清晰的实例以便参考呢？ 问题解决 执行代码，因为一直连接不成功，所以检查 confluent_kafka 的连接配置，最后定位是 sasl.password 值设置有误。此处，
https://www.cnblogs.com/jackssybin/p/16257505.html 1、背景： mysql使用select * limit offset, rows分页在深度分页的情况下。性能急剧下降。 例如：select * 的情况下直接⽤limit 600000，10 扫描的是
https://www.cnblogs.com/-wenli/p/13045432.html keys命令 keys * 、keys id:* 分别是查询全部的key以及查询前缀为id:的key。 缺点： 1、没有 offset、limit 参数，一次返回所有满足条件的 key。 2.keys算法是
https://www.cnblogs.com/AcAc-t/p/kafka_topic_consumer_group_command.html 最近工作中遇到需要使用kafka的场景，测试消费程序启动后，要莫名的过几十秒乃至几分钟才能成功获取到到topic的partition和offset，而后开
RocketMQ设定了延迟级别可以让消息延迟消费，延迟消息会使用SCHEDULE_TOPIC_XXXX这个主题，每个延迟等级对应一个消息队列，并且与普通消息一样，会保存每个消息队列的消费进度（delayOffset.json中的offsetTable）： public class MessageSt
问题描述 在通过Azure Function消费Event Hub中的消息时，我们从Function 的 Trigger Details 日志中，可以获得当前Funciton中处理的消息是哪一个分区(PartitionID), 偏移量Offset,序列号SequenceNumber 等信息。 但是在
