kafka稀疏索引原理？Kafka中的索引文件以稀疏索引的構造消息的索引，它當然不保證每個消息在索引文件中都有隨機的索引項。突然之間寫入文件一定會量（broker參數重新指定），默認為4096，即4K

kafka稀疏索引原理？

Kafka中的索引文件以稀疏索引的構造消息的索引，它當然不保證每個消息在索引文件中都有隨機的索引項。突然之間寫入文件一定會量（broker參數重新指定），默認為4096，即4KB的消息時，偏移量索引文件和時間戳索引文件各提升一個偏移量索引項和時間戳索引項。

我們清楚，單個Kafka的TopicPartition中，消息數據會被區(qū)域分割成段（segment）來存儲，擴展名為.log。log文件的切分時機由大小參數（默認值1G）和時間參數（缺省設置7天）聯合起來決定。

kafka有多少個topic？

分區(qū)數量與Kafka的消費者的處理能力是強關聯的，并且根據自己系統(tǒng)的量級包括場景你選擇合適的分區(qū)數，單topic比較大系統(tǒng)分區(qū)數見意為10

kafka消息怎么分類？

Kafka的消息實際主題（Topic）并且分類，就是說是數據庫的表，的或是文件系統(tǒng)里的文件夾。

主題這個可以被分為若干個分區(qū)（Partition），一個分區(qū)應該是個提交日志。消息以答的好的中寫入分區(qū)，然后再以先進先出原則的順序讀取。特別注意，導致一個主題像是中有幾個分區(qū)，因此難以在整個主題范圍內只要消息的順序，但是可以可以保證消息在單個分區(qū)內的順序。主題是邏輯上的概念，在物理上，一個主題是天塹多個服務器的。

如何為Kafka集群選擇合適的Partitions數量？

十分感謝一份請柬回答我這個問題。才是kafka的多年用戶，這點應該很有可以使用感受的。

kafka每個數據流都要隨機一個topic,每個topic這個可以有多個parttion.每個parttion現只能被一個消費者消費.就會的partition換句話說一定的吞吐量。必須更多的文件句柄。要是消費者比較比較少，那更多的partition會白白浪費系統(tǒng)資源。從另一個角度上來說，越來越多會增加延遲現象，會對實時性的數據讀寫出現不好的影響。

所以說詞語代替的分區(qū)數會對kafka的性能有著都很重要的影響。

實時數據倉庫如何做？

所謂的的實時動態(tài)數據倉庫簡單的方法要安全有保證倉庫的數字化和信息化，信息時代，倉庫管理一定要跟上企業(yè)發(fā)展要求，用高度現代化技術管理倉庫，讓倉庫產品數據清晰明了。

我們先來講一下企業(yè)倉庫必須講淋漓盡致地展現的實時數據：企業(yè)產品什么時間驗收入庫？入庫數量是多少？產品質量怎莫檢測檢測并跟進？產品怎么自動出現再上架？下架以后怎莫實時自動找到我們所需要的產品？哪些產品必須優(yōu)先于出庫？出庫的規(guī)則是什么······這些問題都需要我們去管理。

我推薦用【C2P工業(yè)云庫存軟件】動態(tài)實時管理倉庫并分析數據。C2P工業(yè)云庫存手動電腦配置三步出庫、三步出庫、自動下架功能，滿足的條件大部分企業(yè)需求，模塊方便些企業(yè)對在線倉庫參與現代化管理，實際復式分錄智能庫存系統(tǒng)探查每一庫存流動，基于全面不自動補充庫存，了解倉庫情況。C2P工業(yè)云把庫存、生產、質檢三者融為一體，能更好的把控產品質量。工業(yè)云軟件有專門技術人員1對1并且輔導，企業(yè)上手即用，徹底解決庫存太亂的難題。如果沒有你也想親身體驗再看看我們的庫存管理，可以不然后直接搜索C2P工業(yè)云，

或則ftp連接我們的官網。

想真接再體驗工業(yè)云的功能可以不登入

帳號：demo，密碼：demo。