删除kafkatopic内指定数据 kafka稀疏索引原理？
kafka稀疏索引原理？
Kafka中的索引文件以稀疏索引的构造消息的索引，它当然不保证每个消息在索引文件中都有随机的索引项。突然之间写入文件一定会量（broker参数重新指定），默认为4096，即4KB的消息时，偏移量索引文件和时间戳索引文件各提升一个偏移量索引项和时间戳索引项。
我们清楚，单个Kafka的TopicPartition中，消息数据会被区域分割成段（segment）来存储，扩展名为.log。log文件的切分时机由大小参数（默认值1G）和时间参数（缺省设置7天）联合起来决定。
kafka有多少个topic？
分区数量与Kafka的消费者的处理能力是强关联的，并且根据自己系统的量级包括场景你选择合适的分区数，单topic比较大系统分区数见意为10
kafka消息怎么分类？
Kafka的消息实际主题（Topic）并且分类，就是说是数据库的表，的或是文件系统里的文件夹。
主题这个可以被分为若干个分区（Partition），一个分区应该是个提交日志。消息以答的好的中写入分区，然后再以先进先出原则的顺序读取。特别注意，导致一个主题像是中有几个分区，因此难以在整个主题范围内只要消息的顺序，但是可以可以保证消息在单个分区内的顺序。主题是逻辑上的概念，在物理上，一个主题是天堑多个服务器的。
如何为Kafka集群选择合适的Partitions数量？
十分感谢一份请柬回答我这个问题。才是kafka的多年用户，这点应该很有可以使用感受的。
kafka每个数据流都要随机一个topic,每个topic这个可以有多个parttion.每个parttion现只能被一个消费者消费.就会的partition换句话说一定的吞吐量。必须更多的文件句柄。要是消费者比较比较少，那更多的partition会白白浪费系统资源。从另一个角度上来说，越来越多会增加延迟现象，会对实时性的数据读写出现不好的影响。
所以说词语代替的分区数会对kafka的性能有着都很重要的影响。
实时数据仓库如何做？
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我们先来讲一下企业仓库必须讲淋漓尽致地展现的实时数据：企业产品什么时间验收入库？入库数量是多少？产品质量怎莫检测检测并跟进？产品怎么自动出现再上架？下架以后怎莫实时自动找到我们所需要的产品？哪些产品必须优先于出库？出库的规则是什么······这些问题都需要我们去管理。
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