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kafka 动态扩容现有 topic 的分区数和副本数

文章目录

    • @[toc]
      • 创建一个演示 topic
      • 生产一些数据
      • 使用消费者组消费数据
      • 增加分区
        • 无新数据产生,有旧数据未消费
        • 有新数据产生,有旧数据未消费
      • 增加副本
        • 创建 json 文件
        • 使用指定的 json 文件增加 topic 的副本数
        • 使用指定的 json 文件查看 topic 的副本数增加的进度
        • 查看 topic 情况

  • 文档内出现的 ${KAFKA_BROKERS} 表示 kafka 的连接地址,${ZOOKEEPER_CONNECT} 表示 zk 的连接地址,需要替换成自己的实际 ip 地址

创建一个演示 topic

kafka-topics.sh --create --zookeeper ${ZOOKEEPER_CONNECT} --replication-factor 1 --partitions 3 --topic test-topic-update

查看 topic 详情

kafka-topics.sh --bootstrap-server ${KAFKA_BROKERS} --describe --topic test-topic-update

总共是六个 kafka 节点,三分区一副本,分散在三个不同的 kafka 节点

Topic:test-topic-update PartitionCount:3        ReplicationFactor:1     Configs:segment.bytes=1073741824Topic: test-topic-update        Partition: 0    Leader: 5       Replicas: 5     Isr: 5Topic: test-topic-update        Partition: 1    Leader: 1       Replicas: 1     Isr: 1Topic: test-topic-update        Partition: 2    Leader: 0       Replicas: 0     Isr: 0
  • 关于输出内容的概念
    • 分区(Partition)
      • 主题(Topic)在 Kafka 中的数据被分成一个或多个分区。每个分区是一个有序且持久化的消息日志。
      • 分区允许 Kafka 集群进行水平扩展,使多个消费者能够并行地处理主题的消息。
      • 消费者组中的每个消费者负责处理一个或多个分区的消息。
    • 领导者(Leader)
      • 每个分区都有一个领导者,领导者负责处理该分区的所有读写请求。
      • 生产者向领导者发送消息,消费者从领导者读取消息。
      • 领导者也负责维护分区的复制和同步。
    • 副本(Replicas)
      • 为了提高数据的冗余和可用性,每个分区可以有多个副本,包括一个领导者副本和零个或多个追随者副本。
      • 领导者副本处理写请求,追随者副本用于数据冗余和读请求。
    • 同步副本集(In-Sync Replicas,ISR)
      • 同步副本集是指在分区的所有副本中,与领导者副本保持同步的副本。
      • 领导者和同步副本集中的副本是可用于读取的,其他追随者副本可能会有一些延迟。

生产一些数据

  • 手动生产 300 条数据
kafka-verifiable-producer.sh --broker-list ${KAFKA_BROKERS} --topic test-topic-update --max-messages 300

使用消费者组消费数据

  • 消费者组不存在的情况下,没有返回被消费的数据,过两三秒之后,可以中断这个命令,然后使用下面的 --describe 来验证
kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server ${KAFKA_BROKERS} --topic test-topic-update --group test-topic-update-group

查看消费组内的 topic 消费情况

kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server ${KAFKA_BROKERS} --describe --group test-topic-update-group

目前三百条都被消费了,使用上面的生产数据的命令,再生产300条,模拟 topic 有数据的场景

GROUP                   TOPIC             PARTITION  CURRENT-OFFSET  LOG-END-OFFSET  LAG             CONSUMER-ID     HOST            CLIENT-ID
test-topic-update-group test-topic-update 2          100             100             0               -               -               -
test-topic-update-group test-topic-update 0          100             100             0               -               -               -
test-topic-update-group test-topic-update 1          100             100             0               -               -               -

生产完数据后,再次查看,返回结果如下

GROUP                   TOPIC             PARTITION  CURRENT-OFFSET  LOG-END-OFFSET  LAG             CONSUMER-ID     HOST            CLIENT-ID
test-topic-update-group test-topic-update 2          100             200             100             -               -               -
test-topic-update-group test-topic-update 0          100             200             100             -               -               -
test-topic-update-group test-topic-update 1          100             200             100             -               -               -

增加分区

  • 在增加分区的场景下比较方便,直接使用 --alter 就能实现,这里将原来的 3 分区改成 12 分区
kafka-topics.sh --bootstrap-server ${KAFKA_BROKERS} --alter --topic test-topic-update --partitions 12

无新数据产生,有旧数据未消费

查看 topic 情况

kafka-topics.sh --bootstrap-server ${KAFKA_BROKERS} --describe --topic test-topic-update

可以看到,分区已经更新成 12 个了,也可以看出,kafka 在动态增加分区的时候,是均分的,都会按照类似下面的 5-1-0-3-2-4 这样的顺序去均分(当然,前提是分区数和节点数是倍数关系)

Topic:test-topic-update PartitionCount:12       ReplicationFactor:1     Configs:segment.bytes=1073741824Topic: test-topic-update        Partition: 0    Leader: 5       Replicas: 5     Isr: 5Topic: test-topic-update        Partition: 1    Leader: 1       Replicas: 1     Isr: 1Topic: test-topic-update        Partition: 2    Leader: 0       Replicas: 0     Isr: 0Topic: test-topic-update        Partition: 3    Leader: 3       Replicas: 3     Isr: 3Topic: test-topic-update        Partition: 4    Leader: 2       Replicas: 2     Isr: 2Topic: test-topic-update        Partition: 5    Leader: 4       Replicas: 4     Isr: 4Topic: test-topic-update        Partition: 6    Leader: 5       Replicas: 5     Isr: 5Topic: test-topic-update        Partition: 7    Leader: 1       Replicas: 1     Isr: 1Topic: test-topic-update        Partition: 8    Leader: 0       Replicas: 0     Isr: 0Topic: test-topic-update        Partition: 9    Leader: 3       Replicas: 3     Isr: 3Topic: test-topic-update        Partition: 10   Leader: 2       Replicas: 2     Isr: 2Topic: test-topic-update        Partition: 11   Leader: 4       Replicas: 4     Isr: 4

查看消费组内的分区情况

kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server ${KAFKA_BROKERS} --describe --group test-topic-update-group

因为没有新数据进入,也没有消费旧数据,此时还是显示的原先的信息

GROUP                   TOPIC             PARTITION  CURRENT-OFFSET  LOG-END-OFFSET  LAG             CONSUMER-ID     HOST            CLIENT-ID
test-topic-update-group test-topic-update 2          100             200             100             -               -               -
test-topic-update-group test-topic-update 0          100             200             100             -               -               -
test-topic-update-group test-topic-update 1          100             200             100             -               -               -

将未消费的 300 条数据进行消费

kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server ${KAFKA_BROKERS} --topic test-topic-update --group test-topic-update-group --max-messages 300

消费完成后,再次查看消费组的情况

kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server ${KAFKA_BROKERS} --describe --group test-topic-update-group

此时就变成正常的 12 分区了

GROUP                   TOPIC             PARTITION  CURRENT-OFFSET  LOG-END-OFFSET  LAG             CONSUMER-ID     HOST            CLIENT-ID
test-topic-update-group test-topic-update 0          100             100             0               -               -               -
test-topic-update-group test-topic-update 7          0               0               0               -               -               -
test-topic-update-group test-topic-update 5          0               0               0               -               -               -
test-topic-update-group test-topic-update 1          100             100             0               -               -               -
test-topic-update-group test-topic-update 6          0               0               0               -               -               -
test-topic-update-group test-topic-update 2          100             100             0               -               -               -
test-topic-update-group test-topic-update 3          0               0               0               -               -               -
test-topic-update-group test-topic-update 10         0               0               0               -               -               -
test-topic-update-group test-topic-update 9          0               0               0               -               -               -
test-topic-update-group test-topic-update 8          0               0               0               -               -               -
test-topic-update-group test-topic-update 11         0               0               0               -               -               -
test-topic-update-group test-topic-update 4          0               0               0               -               -               -

这里为了方便验证,我把 topic 删了后重建了,下面这个删除 topic 的命令,大家别随意执行,会删除数据的

kafka-topics.sh --bootstrap-server ${KAFKA_BROKERS} --delete --topic test-topic-update

有新数据产生,有旧数据未消费

  • 同样,先扩容分区
kafka-topics.sh --bootstrap-server ${KAFKA_BROKERS} --alter --topic test-topic-update --partitions 12

未生产新数据的时候,查看消费者组的信息同样是没有更新分区信息

kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server ${KAFKA_BROKERS} --describe --group test-topic-update-group

此时,手动使用命令模拟新数据进来

kafka-verifiable-producer.sh --broker-list ${KAFKA_BROKERS} --topic test-topic-update --max-messages 100

通过命令查看消费者组的情况

kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server ${KAFKA_BROKERS} --describe --group test-topic-update-group

此时显示的是老分区,而且只显示了 8+8+9=25 条数据

GROUP                   TOPIC             PARTITION  CURRENT-OFFSET  LOG-END-OFFSET  LAG             CONSUMER-ID     HOST            CLIENT-ID
test-topic-update-group test-topic-update 2          100             108             8               -               -               -
test-topic-update-group test-topic-update 0          100             108             8               -               -               -
test-topic-update-group test-topic-update 1          100             109             9               -               -               -

手动消费一下数据试试

kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server ${KAFKA_BROKERS} --topic test-topic-update --group test-topic-update-group --max-messages 100

发现返回的信息里面,只显示25条数据

kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server ${KAFKA_BROKERS} --describe --group test-topic-update-group

但是观察消费者组的情况,显示的是都消费了,看起来,应该是和 topic 加入新消费者组的情况一样,不展示,但实际消费数据了(这块是个人的理解,具体的原理需要有兴趣的大佬深究一下,希望能赐教带我飞)

GROUP                   TOPIC             PARTITION  CURRENT-OFFSET  LOG-END-OFFSET  LAG             CONSUMER-ID     HOST            CLIENT-ID
test-topic-update-group test-topic-update 0          108             108             0               -               -               -
test-topic-update-group test-topic-update 7          9               9               0               -               -               -
test-topic-update-group test-topic-update 5          8               8               0               -               -               -
test-topic-update-group test-topic-update 1          109             109             0               -               -               -
test-topic-update-group test-topic-update 6          9               9               0               -               -               -
test-topic-update-group test-topic-update 2          108             108             0               -               -               -
test-topic-update-group test-topic-update 3          8               8               0               -               -               -
test-topic-update-group test-topic-update 10         8               8               0               -               -               -
test-topic-update-group test-topic-update 9          8               8               0               -               -               -
test-topic-update-group test-topic-update 8          8               8               0               -               -               -
test-topic-update-group test-topic-update 11         8               8               0               -               -               -
test-topic-update-group test-topic-update 4          9               9               0               -               -               -

增加副本

创建 json 文件

  • kafka-reassign-partitions.sh 是 Kafka 提供的命令行工具,用于重新分配主题分区的副本。这个工具允许你重新定义主题分区副本的分布,以实现负载均衡、故障恢复或集群扩展等目的

之前的 topic 是 1 副本,12 分区,按照之前的 5-1-0-3-2-4 的顺序来分配第一个副本,然后按照 4-3-2-0-1-5 的顺序来分配第二个副本,我这里的 json 文件就命名为:add_rep_test_topic_update.json,大家可以以自己实际来命名

{"version":1, "partitions":[
{"topic":"test-topic-update","partition":0,"replicas":[5,4]},
{"topic":"test-topic-update","partition":1,"replicas":[1,3]},
{"topic":"test-topic-update","partition":2,"replicas":[0,2]},
{"topic":"test-topic-update","partition":3,"replicas":[3,0]},
{"topic":"test-topic-update","partition":4,"replicas":[2,1]},
{"topic":"test-topic-update","partition":5,"replicas":[4,5]},
{"topic":"test-topic-update","partition":6,"replicas":[5,4]},
{"topic":"test-topic-update","partition":7,"replicas":[1,3]},
{"topic":"test-topic-update","partition":8,"replicas":[0,2]},
{"topic":"test-topic-update","partition":9,"replicas":[3,0]},
{"topic":"test-topic-update","partition":10,"replicas":[2,1]},
{"topic":"test-topic-update","partition":11,"replicas":[4,5]}]
}

使用指定的 json 文件增加 topic 的副本数

kafka-reassign-partitions.sh --zookeeper ${ZOOKEEPER_CONNECT} --execute --reassignment-json-file add_rep_test_topic_update.json

使用指定的 json 文件查看 topic 的副本数增加的进度

kafka-reassign-partitions.sh --zookeeper ${ZOOKEEPER_CONNECT} --verify --reassignment-json-file add_rep_test_topic_update.json

通过命令返回的内容,可以看出都成功了

Reassignment of partition test-topic-update-0 completed successfully
Reassignment of partition test-topic-update-7 completed successfully
Reassignment of partition test-topic-update-5 completed successfully
Reassignment of partition test-topic-update-1 completed successfully
Reassignment of partition test-topic-update-6 completed successfully
Reassignment of partition test-topic-update-2 completed successfully
Reassignment of partition test-topic-update-3 completed successfully
Reassignment of partition test-topic-update-10 completed successfully
Reassignment of partition test-topic-update-9 completed successfully
Reassignment of partition test-topic-update-8 completed successfully
Reassignment of partition test-topic-update-11 completed successfully
Reassignment of partition test-topic-update-4 completed successfully

查看 topic 情况

kafka-topics.sh --bootstrap-server ${KAFKA_BROKERS} --describe --topic test-topic-update

现在的 topic 变成了 12 分区,2 副本的状态了

Topic:test-topic-update PartitionCount:12       ReplicationFactor:2     Configs:segment.bytes=1073741824Topic: test-topic-update        Partition: 0    Leader: 5       Replicas: 5,4   Isr: 5,4Topic: test-topic-update        Partition: 1    Leader: 1       Replicas: 1,3   Isr: 3,1Topic: test-topic-update        Partition: 2    Leader: 0       Replicas: 0,2   Isr: 0,2Topic: test-topic-update        Partition: 3    Leader: 3       Replicas: 3,0   Isr: 3,0Topic: test-topic-update        Partition: 4    Leader: 1       Replicas: 2,1   Isr: 1,2Topic: test-topic-update        Partition: 5    Leader: 4       Replicas: 4,5   Isr: 5,4Topic: test-topic-update        Partition: 6    Leader: 5       Replicas: 5,4   Isr: 4,5Topic: test-topic-update        Partition: 7    Leader: 1       Replicas: 1,3   Isr: 1,3Topic: test-topic-update        Partition: 8    Leader: 0       Replicas: 0,2   Isr: 0,2Topic: test-topic-update        Partition: 9    Leader: 3       Replicas: 3,0   Isr: 0,3Topic: test-topic-update        Partition: 10   Leader: 1       Replicas: 2,1   Isr: 1,2Topic: test-topic-update        Partition: 11   Leader: 4       Replicas: 4,5   Isr: 4,5

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【数据结构】Golang 实现单链表

概念 通过指针将一组零散的内存块串联在一起 , 把内存块称为链表的“结点”。 记录下个结点地址的指针叫作后继指针 next ,第一个结点叫作头结点,把最后一个结点叫作尾结点 。 代码实现 定义单链表 在 golang 中可以通过结构体定义单链表…...

云服务器利用Docker搭建sqli-labs靶场环境

一、安装宝塔面板 使用xshell、electerm、SecureCRT等远程终端连接登陆上云服务器,在Linux宝塔面板使用脚本安装 安装后,如下图:按照提示,在云服务器防火墙/安全组放行Linux宝塔面板的端口 在浏览器打开上述网址,登…...

jQuery成功之路——jQuery介绍和jQuery选择器概述

一、jQuery介绍 1.1 jQuery概述 jQuery的概述 jQuery是一个快速、简洁的JavaScript框架。jQuery设计的宗旨是“write Less,Do More”,即倡导写更少的代码,做更多的事情。JQuery封装了JavaScript常用的功能代码,提供了一套易于使…...

极限五分钟,在宝塔中用 Docker 部署升讯威在线客服系统

最近客服系统成功经受住了客户现场组织的压力测试,获得了客户的认可。 客户组织多名客服上线后,所有员工同一时间打开访客页面疯狂不停的给在线客服发消息,系统稳定无异常无掉线,客服回复消息正常。消息实时到达无任何延迟。 本文…...

Java--静态字段与静态方法

1、静态字段 如果将一个字段定义为static,每个类只有一个这样的字段。而对于非静态的实例字段,每个对象都有自己的一个副本。 例如: class Employee {private static int nextId 1;private int id;... }其中,每一个Employee对…...

多线程的五种“打开”方式

1 概念 1.1 线程是什么?? 线程(Thread)是计算机科学中的一个基本概念,它是进程(Process)中的一个执行单元,负责执行程序的指令序列。线程是操作系统能够进行调度和执行的最小单位。…...

信息熵 条件熵 交叉熵 联合熵 相对熵(KL散度) 互信息(信息增益)

粗略版快速总结 条件熵 H ( Q ∣ P ) 联合熵 H ( P , Q ) − H ( P ) 条件熵H(Q∣P)联合熵H(P,Q)−H(P) 条件熵H(Q∣P)联合熵H(P,Q)−H(P) 信息增益 I ( P , Q ) H ( P ) − H ( P ∣ Q ) H ( P ) H ( Q ) − H ( P , Q ) 信息增益 I(P,Q)H(P)−H(P∣Q)H(P)H(Q)-H(P,Q) 信息…...

Fiddler Response私人订制

在客户端接口的测试中,我们经常会需要模拟各种返回状态或者特定的返回值,常见的是用Fiddler模拟各种请求返回值场景,如重定向AutoResponder、请求拦截修改再下发等等。小编在近期的测试中遇到的一些特殊的请求返回模拟的测试场景,…...

【德哥说库系列】-ASM管理Oracle 19C单实例部署

📢📢📢📣📣📣 哈喽!大家好,我是【IT邦德】,江湖人称jeames007,10余年DBA及大数据工作经验 一位上进心十足的【大数据领域博主】!😜&am…...

手写一个简单爬虫--手刃豆瓣top250排行榜

#拿到页面面源代码 request #通过re来提取想要的有效信息 re import requests import re url"https://movie.douban.com/top250"headers{"user-agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/11…...

【word密码】如何限制word文件中部分内容?

Word文件中有一部分内容不想他人编辑,我们可以设置限制编辑,可以对一部分内容设置限制编辑,具体方法如下: 我们将需要将可以编辑的地方选中,然后打开限制编辑功能 然后勾选限制编辑设置界面中的【限制编辑】和【每个人…...

spring 自定义类型转换-ConverterRegistry

1背景介绍 一个应用工程里面,一遍会涉及到很多的模型转换,如DTO模型转DO模型,DO模型转DTO, 或者Request转DTO模型,总的来说,维护起来还是相对比较复杂。每涉及一个转换都需要重新写对应类的get或者set方法&#xff0c…...

springboot实现发送短信验证码

目录 一、选择并注册短信服务提供商: 二、添加依赖: 三、配置短信服务信息: 四、编写发送短信验证码的方法: 五、调用发送短信验证码的方法: 一、选择并注册短信服务提供商: 1、选择一个可靠的短信服…...

2024王道408数据结构P144 T18

2024王道408数据结构P144 T18 思考过程 首先还是先看题目的意思,让我们在中序线索二叉树里查找指定结点在后序的前驱结点,这题有一点难至少对我来说…我讲的不清楚理解一下我做的也有点糊涂。在创建结构体时多两个变量ltag和rtag,当ltag0时…...

在windows下安装配置skywalking

1.下载地址 Downloads | Apache SkyWalkinghttp://skywalking.apache.org/downloads/ 2.文件目录说明 将文件解压后,可看到agent和bin目录: Agent:作为探针,安装在服务器端,进行数据采集和上报。 Config&#xff1a…...

关于大模型参数微调的不同方法

Adapter Tuning 适配器模块(Adapter Moudle)可以生成一个紧凑且可扩展的模型;每个任务只需要添加少量可训练参数,并且可以在不重新访问之前任务的情况下添加新任务。原始网络的参数保持不变,实现了高度的参数共享 Pa…...

方法的引用第一版(method reference)

1、体验方法引用 在使用Lambda表达式的时候,我们实际上传递进去的代码就是一种解决方案:拿参数做操作那么考虑一种情况:如果我们在Lanbda中所指定的操作方案,已经有地方存在相同方案,那是否还有必要再重复逻辑呢&#…...

Android DataBinding 基础入门(学习记录)

目录 一、DataBinding简介二、findViewById 和 DataBinding 原理及优缺点1. findViewById的优缺点2. DataBinding的优缺点 三、Android mvvm 之 databinding 原理1. 简介和三个主要的实体DataViewViewDataBinding 2.三个功能2.1. rebind 行为2.2 observe data 行为2.3 observe …...

spring 错误百科

一、使用Spring出错根源 1、隐式规则的存在 你可能忽略了 Sping Boot 中 SpringBootApplication 是有一个默认的扫描包范围的。这就是一个隐私规则。如果你原本不知道,那么犯错概率还是很高的。类似的案例这里不再赘述。 2、默认配置不合理 3、追求奇技淫巧 4、…...

OpenCV基本操(IO操作,读取、显示、保存)

图像的IO操作,读取和保存方法 1.1 API cv.imread()参数: 要读取的图像 读取图像的方式: cv.IMREAD*COLOR:以彩色模式加载图像,任何图像的图像的透明度都将被忽略。这是默认参数 标志: 1 cv.IMREAD*GRAYSCALE :以…...

1.快速搭建Flask项目

一.Pear Admin Flask 官网文档:http://www.pearadmin.com/doc/index.html 1.1下载安装 # 下 载 git clone https://gitee.com/pear-admin/pear-admin-flask# 安 装 pip install -r requirements.txt1.2修改配置 applications下的config.py docker运行的修改dockerdata/conf…...

编程题四大算法思想(三)——贪心法:找零问题、背包问题、任务调度问题、活动选择问题、Prim算法

文章目录 贪心法找零问题(change-making problem)贪心算法要求基本思想适合求解问题的特征 背包问题0/1背包问题0/1背包问题——贪心法 分数背包问题 任务调度问题活动选择问题活动选择——贪心法最早结束时间优先——最优性证明 Prim算法 贪心法 我在当…...

core dump管理在linux中的前世今生

目录 一、什么是core dump? 二、coredump是怎么来的? 三、怎么限制coredump文件的产生? ulimit 半永久限制 永久限制 四、从源码分析如何对coredump文件的名字和路径管理 命名 管理 一些问题的答案 1、为什么新的ubuntu不能产生c…...

Springboot整合knife4j配置swagger教程-干货

开启swagger文档&#xff0c;直接上教程。 第一步:引入依赖 <!--swagger 依赖--><dependency><groupId>com.github.xiaoymin</groupId><artifactId>knife4j-spring-boot-starter</artifactId><version>3.0.3</version></d…...

C++ 中的 Pimpl 惯用法

C 中的 Pimpl 惯用法 介绍 Pimpl&#xff08;Pointer to Implementation&#xff09;是一种常见的 C 设计模式&#xff0c;用于隐藏类的实现细节&#xff0c;从而减少编译依赖和提高编译速度。本文将通过一个较为复杂的例子&#xff0c;展示如何使用智能指针&#xff08;如 s…...

【个人博客系统网站】统一处理 · 拦截器

【JavaEE】进阶 个人博客系统&#xff08;2&#xff09; 文章目录 【JavaEE】进阶 个人博客系统&#xff08;2&#xff09;1. 统一返回格式处理1.1 统一返回类common.CommonResult1.2 统一返回处理器component.ResponseAdvice 2. 统一异常处理3. 拦截器实现3.1 全局变量SESSI…...

深入探索PHP编程:文件操作与输入/输出(I/O)

深入探索PHP编程&#xff1a;文件操作与输入/输出&#xff08;I/O&#xff09; 在PHP编程中&#xff0c;文件操作和输入/输出&#xff08;I/O&#xff09;是不可或缺的关键部分。无论是读取、写入文件&#xff0c;还是处理上传的文件&#xff0c;这些操作都是Web开发的重要组成…...

基于jeecg-boot的flowable流程自定义业务驳回到发起人的一种处理方式

有些粉丝&#xff0c;希望对自定义业务中&#xff0c;驳回到发起人进行处理&#xff0c;比如可以重新进行发起流程&#xff0c;下面就给出一种方式&#xff0c;当然不一定是最好的方式&#xff0c;只是提供一种参考而已&#xff0c;以后可以考虑动态根据流程状态或节点信息进行…...

【大数据知识】大数据平台和数据中台的定义、区别以及联系

数据行业有太多数据名词&#xff0c;例如大数据、大数据平台、数据中台、数据仓库等等。但大家很容易混淆&#xff0c;也很容易产生疑问&#xff0c;今天我们就来简单聊聊大数据平台和数据中台的定义、区别以及联系。 大数据平台和数据中台的定义 大数据平台&#xff1a;一个…...