import com.rabbitmq.client.Channel; import com.rabbitmq.client.Connection; import com.rabbitmq.client.ConsumerCancelledException; import com.rabbitmq.client.QueueingConsumer; import com.rabbitmq.client.ShutdownSignalException; import com.rabbitmq.client.QueueingConsumer.Delivery; import com.shi.util.RabbitMqUtils; * 通配符模式 - topic * @author SHF * @version 创建时间:2018年7月4日 下午5:53:29 public class TopicTest { //交换机名称 private final static String EXCHANGE_NAME = "exchange_topic"; //路由 key private final static String KEY_1 ="a.1"; private final static String KEY_2 ="key.*"; private final static String KEY_3 ="#.#"; //队列名称 private final static String QUEUE_1 ="queue_topic_1"; private final static String QUEUE_2 ="queue_topic_2"; * 生产者 - 路由模式 * KEY_1 ="a"; * @author SHF * @version 创建时间:2018年7月4日 下午4:20:39 * @throws TimeoutException * @throws IOException @Test public void send()throws IOException, TimeoutException { //1 获取链接及mq 通道 Connection connection = RabbitMqUtils.getConnection(); Channel channel = connection.createChannel(); //2 声明exchange channel.exchangeDeclare(EXCHANGE_NAME, "topic"); //3 消息内容 String message = " 施爷 通配符模式 topic 向你发送了一条消息...."; channel.basicPublish(EXCHANGE_NAME, KEY_1, null, message.getBytes()); System.out.println(" [x] sent:"+message); //4关闭通道及连接 channel.close(); connection.close(); * 消费者1 - 路由模式 * KEY_2 ="b"; * @author SHF * @version 创建时间:2018年7月4日 下午4:33:55 * @throws TimeoutException * @throws IOException * @throws InterruptedException * @throws ConsumerCancelledException * @throws ShutdownSignalException @Test public void reic1() throws IOException, TimeoutException, ShutdownSignalException, ConsumerCancelledException, InterruptedException { //1 获取连接 及 通道 Connection connection = RabbitMqUtils.getConnection(); Channel channel = connection.createChannel(); //2 声明队列 channel.queueDeclare(QUEUE_1, false, false, false, null); //3 绑定交换机,指定路由 channel.queueBind(QUEUE_1, EXCHANGE_NAME, KEY_2); //4 同一个服务器只会发送一条消息给消费者 channel.basicQos(1); //5 定义队列的消费者 QueueingConsumer consumer = new QueueingConsumer(channel); //6 监听队列,手动返回完成 channel.basicConsume(QUEUE_1, false,consumer); //7 获取消息 while(true) { Delivery delivery = consumer.nextDelivery(); String message = new String(delivery.getBody()); System.out.println( "[x] reiv1 :" + message); channel.basicAck(delivery.getEnvelope().getDeliveryTag(), false); * 消费者2 - 路由模式 * KEY_3 ="a" * @author SHF * @version 创建时间:2018年7月4日 下午4:33:55 * @throws TimeoutException * @throws IOException * @throws InterruptedException * @throws ConsumerCancelledException * @throws ShutdownSignalException @Test public void reic2() throws IOException, TimeoutException, ShutdownSignalException, ConsumerCancelledException, InterruptedException { //1 获取连接 及 通道 Connection connection = RabbitMqUtils.getConnection(); Channel channel = connection.createChannel(); //2 声明队列 channel.queueDeclare(QUEUE_2, false, false, false, null); //3 绑定交换机,指定路由 channel.queueBind(QUEUE_2, EXCHANGE_NAME, KEY_3); //4 同一个服务器只会发送一条消息给消费者 channel.basicQos(1); //5 定义队列的消费者 QueueingConsumer consumer = new QueueingConsumer(channel); //6 监听队列,手动返回完成 channel.basicConsume(QUEUE_2, false,consumer); //7 获取消息 while(true) { Delivery delivery = consumer.nextDelivery(); String message = new String(delivery.getBody()); System.out.println( "[x] reiv2 :" + message); channel.basicAck(delivery.getEnvelope().getDeliveryTag(), false); 2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
flume使用 通配符 批量消费 kafka Topic #指定 kafka topic 使用注释的这个 # kafka _ topic s: "optics-production-data" #flume使用 通配符 kafka _ topic s_regex: "optics-(.*)"
接到领导的一个需求,希望封装一下 kafka 的消费者,可以从配置读取 topic 进行消费;一开始首先想到的是用 java kafka 的高阶api手工根据 topic 创建消费者,一个 topic 创建一个消费者,依赖zookeeper完成 kafka 内部的balance和其他管理。后来领导又提出不要依赖zookeeper,之前老是rebalance失败。        调研了一下,手工实现类似sp...
3.2 Topic 配置 与 topic 相关的配置,服务器的默认值,也可可选择的覆盖指定的 topic 。如果没有给出指定 topic 的配置,则将使用服务器默认值。 可以通过-config选项在 topic 创建时设置。此示例使用自定义最大消息的大小和刷新率,创建一个名为my- topic topic : > bin/ kafka -...
提出了一个更普遍的问题, 带任意长度 通配符 模式 匹配问题(Pattern matching with arbitrary-length wildcards, PMAW), 这里 模式 中不仅可以有多个 通配符 约束, 而且每个 通配符 的约束可以是两个整数, 也可 1.cleanup.policy 字符串要么是“delete”,要么是“compact”,或者两者都是。此配置指定在旧日志段上使用的保留策略。默认策略(“delete”)将在达到保留时间或大小限制时丢弃旧段。“compact”设置将启用 topic 上的日志压缩。服务器提供的默认配置是log.cleanup.policy。 2.compression.type 指定给定 topic 的最终压缩类型。该配置接受标准的压缩编解码器('gzip'、'
kafka 主题管理1.创建主题2.查询主题3.修改主题3.1 修改主题分区3.2修改主题级别参数3.3变更副本数3.4修改主题限速3.5主题分区迁移4.删除主题4.1主题删除失败5.常见问题5.1__consumer_offsets 占用太多的磁盘 kafka 主题( topic )的管理(增删改查),使用最多的便是 kafka 自带的脚本。 1.创建主题 kafka 提供的 kafka - topic s 脚...
Kafka topic 级别的配置参数。首先是可以在配置文件中设置全局性的 topic 配置参数,其次是可以在创建 topic 时使用 –confi设置一个或多个自定义的配置。自定义的配置项优先级别会高于全局配置。 这是在创建一个 topic 时自定义了最大的消息字节数和消息持久化参数: > bin/ kafka - topic s.sh –zookeeper localhost:2181 –create
### 回答1: ultrareplace 通配符 是一种用于字符串替换的特殊 模式 。通常,在使用字符串替换功能时,我们会指定一个确定的字符串或 模式 进行替换。而使用 ultrareplace 通配符 ,则可以更加强大且灵活地进行替换操作。 通配符 是一种可以代表一个或多个字符的符号。在 ultrareplace 中,我们可以使用以下几种 通配符 : 1. *:匹配任意数量的字符(包括零个字符)。 2. ?:匹配单个字符。 3. [abc]:匹配括号内任意一个字符。例如,[abc]xyz 可以匹配 axyz、bxyz 或 cxyz。 4. [a-z]:匹配指定范围内的字符。例如,[a-z]xyz 可以匹配任意小写字母开头的 xyz。 我们可以通过使用这些 通配符 ,来实现更精确的字符串替换。例如,我们要将所有以 "ultra" 开头的字符串替换为 "super",可以使用 "ultra*" 的 通配符 模式 。 这种 通配符 的使用不仅能够简化替换操作的代码,还能够提高程序的灵活性和可扩展性。通过将 通配符 应用于字符串替换中,我们可以根据具体需求来指定替换规则,而不需要针对每个具体的字符串进行独立的替换操作。 总而言之,ultrareplace 通配符 是一种在字符串替换中使用的特殊 模式 ,能够通过 通配符 来匹配指定的字符或字符序列,从而实现更强大和灵活的替换功能。通过合理使用 通配符 ,我们可以简化代码,提高程序的灵活性和可扩展性。 ### 回答2: ultrareplace 是一种字符串操作 通配符 ,可以在字符串中查找一定 模式 的字符或字符串,并进行替换操作。它的使用非常灵活,可以根据不同的需求进行定制化的替换。 ultrareplace 通配符 支持以下几种功能: 1. 替换单个字符:可以使用 "?" 代表单个任意字符,例如 "a?c" 可以匹配 "abc"、"arc" 等,然后进行相应的替换。 2. 替换多个字符:可以使用 "*" 代表任意数量的字符,例如 "ab*" 可以匹配 "abc"、"abcd"、"abcdef" 等,并进行相应的替换。 3. 替换字符串:可以使用 "{ }" 将字符串括起来,表示需要查找和替换的字符串。例如 "{apple}" 可以匹配字符串中的 "apple" 并进行替换操作。 4. 组合使用:可以将不同的 通配符 组合使用,以达到更精确的查找和替换效果。例如 "a?c*" 可以匹配 "abc"、"arc"、"acc" 等,并进行相应的替换。 通过灵活使用 ultrareplace 通配符 ,可以方便快捷地实现字符串的替换操作,减少了繁琐的手动查找和替换过程,提高了工作效率。同时,它还可以应用于各种文本处理场景,如批量替换文件中的文字、规范文档中的格式等等。总之,ultrareplace 通配符 是一种方便实用的字符串操作工具。
[Microsoft.BizTalk.Deployment.DeploymentException] Assembly "AutoProcess, Version=1.0.0.0, Culture=n... Calling an Application Engine from PeopleCode [Microsoft.BizTalk.Deployment.DeploymentException] Assembly "AutoProcess, Version=1.0.0.0, Culture=n... Calling an Application Engine from PeopleCode