{ loading: boolean; data: Row[]; params: Record ; pagination: IPagination;}export interface IPagination { current: number; pageSize: number; total: number;}```有了这些属性,在组件... 接下来声明BaseListPresenter类,给他设置一些通用的方法BaseListPresenter类中我们声明了几个方法- fetchTable 用来发起请求,他会接受params和pagination作为参数,并且返回约定后的接口,这个函数需要具体业务来...
生产者发送消息失败或出现潜在暂时性错误时,会进行的重试次数。type: intdefault: 2147483647valid values: [0, ..., 2147483647]importance: high [**batch.size**](url)当多条消息发送到一个分区时... record = new ProducerRecord<>("Topic", "Key", "Value"); try { // 直接发送 producer.send(record); // 同步 RecordMetadata recordMetadata = producer.send(record).get(); Sys...
查询类型不是 QUERY\_THEN\_FETCH,以及设置了 requestCache=false 等。另外一些存在不确定性的查询例如:范围查询带有 Now,由于它是毫秒级别的,缓存下来没有意义,类似的还有在脚本查询中使用了 Math.random() 等函数... 使用过滤器上下文(Filter)替代查询上下文(Query)。** * `Filter`不会进行打分操作,而`Must`会。* `Filter`查询可以被缓存,从而提高查询性能。正例:```// 创建BoolQueryBuilder BoolQueryBuilder boolQu...
Record Key 和 File Group/File ID 之间的这种映射关系,一旦在 Record 的第一个版本确定后,就永远不会改变。简而言之,包含一组记录的所有版本必然在同一个 File Group 中。在本文中,我们将重点介绍 Hudi 索引机制... 团队发现最终在数据量**约 30TB 的场景下**,定位 Record 的性能会非常糟糕,**此时一共产生了约 5 千亿条记录分布在 40,000 个 File Group** 中。- 在 5 千亿条记录的数据规模下,团队发现定位缓慢的问题来自 Blo...
本文介绍如何通过 Java SDK 接入云原生消息引擎 BMQ 并收发消息。 前提条件创建资源实例,并获取接入点地址,请参见管理资源池。 安装 1.8 或以上版本 JDK。具体操作。请参见安装JDK。 安装 3.5 或以上版本 Maven。具... (topic, value + i++)) .get(5, TimeUnit.SECONDS); logger.info("recordMetadata topic={}, partition={}, offset={}, count = {}.", recordMetadata.topic(), ...
Record Key 和 File Group/File ID 之间的这种映射关系,一旦在 Record 的第一个版本确定后,就永远不会改变。简而言之,包含一组记录的所有版本必然在同一个 File Group 中。在本文中,我们将重点介绍 Hudi 索引机制... 团队发现最终在数据量**约 30TB 的场景下**,定位 Record 的性能会非常糟糕,**此时一共产生了约 5 千亿条记录分布在 40,000 个 File Group** 中。- 在 5 千亿条记录的数据规模下,团队发现定位缓慢的问题来自 Blo...
Record Key和 File Group/File ID 之间的这种映射关系,一旦在 Record 的第一个版本确定后,就永远不会改变。简而言之,包含一组记录的所有版本必然在同一个 File Group 中。> > 在本文中,我们将重点介绍 Hudi ... 团队发现最终在数据量**约 30TB 的场景下**,定位 Record 的性能会非常糟糕,**此时一共产生了约 5 千亿条记录分布在40,000 个 File Group**中。* 在 5 千亿条记录的数据规模下,团队发现定位缓慢的问题来自 Blo...
Record Key 和 File Group/File ID 之间的这种映射关系,一旦在 Record 的第一个版本确定后,就永远不会改变。简而言之,包含一组记录的所有版本必然在同一个 File Group 中。在本文中,我们将重点介绍 Hudi 索引机制... 团队发现最终在数据量**约 30 TB 的场景下**,定位 Record 的性能会非常糟糕,**此时一共产生了约 5 千亿条记录分布在40,000 个 File Group** 中。- 在 5 千亿条记录的数据规模下,团队发现定位缓慢的问题来自 Blo...
Record Key和 File Group/File ID 之间的这种映射关系,一旦在 Record 的第一个版本确定后,就永远不会改变。简而言之,包含一组记录的所有版本必然在同一个 File Group 中。在本文中,我们将重点介绍 Hudi 索引机制... 团队发现最终在数据量**约 30TB 的场景下**,定位 Record 的性能会非常糟糕,**此时一共产生了约 5 千亿条记录分布在40,000 个 File Group** 中。- 在 5 千亿条记录的数据规模下,团队发现定位缓慢的问题来自 Bloo...
账号的创建方法和实名认证,请参见如何进行账号注册和实名认证。 已安装 protoc,建议使用 protoc 3.18 或以上版本。 说明 您可以执行 protoc -version 查看 protoc 版本。 用于订阅消费数据的客户端需要指定服务... 创建并配置数据订阅通道。详细信息,请参见订阅方案概览。 在目标数据订阅通道中新增消费组。详细信息,请参见新建消费组。 按需选择 Java 消费示例或 Python 消费示例,Python 语言和 Java 语言各消费示例的目录如...
Record Key和 File Group/File ID 之间的这种映射关系,一旦在 Record 的第一个版本确定后,就永远不会改变。简而言之,包含一组记录的所有版本必然在同一个 File Group 中。> > 在本文中,我们将重点介绍 Hudi ... 团队发现最终在数据量约 **30TB**的场景下,定位 Record 的性能会非常糟糕, **此时一共产生了约 5 千亿条记录分布在 40,000 个 File Group 中** 。在 5 千亿条记录的数据规模下,团队发现定位缓慢的问题来自...
RoR的ORM映射和ActiveRecord模式。 thinkphp6.0的框架结构如下图所示:![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/7e95de2d36b84ba19837d5ab74fd73da~tplv-tld... 数据库的创建 通过phpstudy实现本demo中所用到的数据库的创建。具体操作为:首先打开phpstudy软件,在【首页】栏中启动Apache和MySQL两个,然后,切换到【数据库】栏中,点击上方的【创建数据库】,录入相关信息...
多个版本的 base file 会同时存在。 3 Hudi 存储3.1 元数据对于数据集的所有操作,以 timeline 的形式描述。Timeline 由一个个 commit 构成,一次写入过程对应时间线中的一个 commit,记录本次写入修改的文件。在 bas... 3.2 索引将新进的 record key 映射到一个 File ID。索引是独立模块(可插拔),目前 EMR Hudi 主要提供以下索引: Bloom 过滤器索引:包含在数据文件的 footer 中,默认配置,不依赖外部系统,数据和索引保持一致性。 H...