Kafka样例程序开发思路 使用Producer API向安全Topic生产消息 使用Consumer API订阅安全Topic并消费 使用多线程Producer发送消息 使用多线程Consumer消费消息 使用KafkaStreams统计数据 父主题： Kafka开发指南（普通模式）

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API使用样例 Kafka Producer API使用样例 Kafka Consumer API使用样例 Kafka 多线程Producer API使用样例 Kafka 多线程Consumer API 使用样例 Kafka SimpleConsumer API使用样例 Kafka 样例工程配置文件说明

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行切分并分发到多个CPU核上进行计算，充分利用CPU的多核计算资源来缩短查询时间。并行查询的性能提升倍数理论上与CPU的核数正相关，也就是说并行度越高能够使用的CPU核数就越多，性能提升的倍数也就越高。 下图是使用CPU多核资源并行计算一个表的count(*)过程的基本原理：表数

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单线程消费数据，相关样例请参考使用Consumer API订阅安全Topic并消费。 多线程生产数据，相关样例请参考使用多线程Producer发送消息。 多线程消费数据，相关样例请参考使用多线程Consumer消费消息。 基于KafkaStreams实现WordCount，相关样

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API订阅安全Topic并消费。 多线程生产数据，相关样例请参考使用多线程Producer发送消息。 多线程消费数据，相关样例请参考使用Consumer API订阅安全Topic并消费。 基于KafkaStreams实现WordCount，相关样例请参考使用多线程Consumer消费消息 父主题：

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单线程消费数据，相关样例请参考使用Consumer API订阅安全Topic并消费。 多线程生产数据，相关样例请参考使用多线程Producer发送消息。 多线程消费数据，相关样例请参考使用多线程Consumer消费消息。 基于KafkaStreams实现WordCount，相关样

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单线程消费数据，相关样例请参考使用Consumer API订阅安全Topic并消费。 多线程生产数据，相关样例请参考使用多线程Producer发送消息。 多线程消费数据，相关样例请参考使用多线程Consumer消费消息。 基于KafkaStreams实现WordCount，相关样

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INSTANCE_TIME 提供当前集群节点下的各种时间消耗信息，主要分为以下类型： DB_TIME：作业在多核下的有效时间花销。 CPU_TIME：CPU的时间花销。 EXECUTION_TIME：执行器内的时间花销。 PARSE_TIME：SQL解析的时间花销。 PLAN_TIME：生成Plan的时间花销。

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PV_INSTANCE_TIME 提供当前节点下的各种时间消耗信息，主要分为以下类型: DB_TIME: 作业在多核下的有效时间花费。 CPU_TIME：CPU时间的消耗。 EXECUTION_TIME：执行器内花费的时间。 PARSE_TIME：SQL解析的时间花费。 PLAN_TIME：生成Plan的时间花费。

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series、Cortex-A series等，可以快速移植到多种硬件平台。Huawei LiteOS也支持 UP（单核）与 SMP（多核）模式，即支持在单核或者多核的环境上运行。 除基础内核外，Huawei LiteOS还包含了丰富的组件，可帮助用户快速构建物联网相关领域的应用场景及实例，主要包含以下组成部分：

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创建一台Flexus 云服务器 X实例，部署数据库迁移的DataX同步环境。 创建一个弹性公网IP EIP，并绑定到云 服务器 ，用于提供访问公网和被公网访问能力。 创建安全组，通过配置安全组规则，为云服务器提供安全防护。 方案优势 并行执行 采用了分布式架构和多线程技术，能够并行地从多

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线程标识+线程启动时间。 stat_id integer 统计编号。 stat_name text 会话类型名称。 DB_TIME：作业在多核下的有效时间花费。 CPU_TIME：CPU时间的消耗。 EXECUTION_TIME：执行器内花费的时间。 PARSE_TIME：SQL解析的时间花费。

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Kafka样例程序开发思路 使用Producer API向安全Topic生产消息 使用Consumer API订阅安全Topic并消费 使用多线程Producer发送消息 使用多线程Consumer消费消息 使用KafkaStreams统计数据 父主题： Kafka开发指南（普通模式）

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单击“下一步：确认配置”，确认参数并完成弹性云服务器的购买。 购买后，您可以通过查询云服务器详情中的“cpu_options”参数查询超线程状态。 开启/关闭超线程（变更规格时） 登录管理控制台。 单击管理控制台左上角的，选择区域和项目。 单击“”，选择“计算 > 弹性云服务器”。 在弹性云服务器列表，单击待变更的弹性云服务器“操作”列下的“更多

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Kafka样例程序开发思路 使用Producer API向安全Topic生产消息 使用Consumer API订阅安全Topic并消费 使用多线程Producer发送消息 使用多线程Consumer消费消息 使用KafkaStreams统计数据 使用SpringBoot生产消费Kafka集群数据 父主题：

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4，启用4个线程创建索引。 从图3中可以看到创建索引耗时38.72s，与社区单线程相比速度提升了3.79倍。 图3 多线程创建索引 假设要修改主键索引，虽然指定了多线程，但是会收到一个告警，实际上只能通过单线程建索引。 图4 修改主键索引 父主题： DDL优化

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行切分并分发到多个CPU核上进行计算，充分利用cpu的多核计算资源来缩短查询时间。并行查询的性能提升倍数理论上与CPU的核数正相关，也就是说并行度越高能够使用的CPU核数就越多，性能提升的倍数也就越高。 下图是使用CPU多核资源并行计算一个表的count(*)过程的基本原理：表数

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GS_INSTANCE_TIME 提供当前集节点下的各种时间消耗信息，主要分为以下类型: DB_TIME: 作业在多核下的有效时间花销。 CPU_TIME：CPU的时间花销。 EXECUTION_TIME：执行器内的时间花销。 PARSE_TIME：SQL解析的时间花销。 PLAN_TIME：生成Plan的时间花销。

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INSTANCE_TIME 提供当前数据库节点下的各种时间消耗信息，主要分为以下类型： DB_TIME：作业在多核下的有效时间花销。 CPU_TIME：CPU的时间花销。 EXECUTION_TIME：执行器内的时间花销。 PARSE_TIME：SQL解析的时间花销。 PLAN_TIME：生成Plan的时间花销。

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GS_INSTANCE_TIME 提供当前集节点下的各种时间消耗信息，主要分为以下类型: DB_TIME: 作业在多核下的有效时间花销。 CPU_TIME：CPU的时间花销。 EXECUTION_TIME：执行器内的时间花销。 PARSE_TIME：SQL解析的时间花销。 PLAN_TIME：生成Plan的时间花销。

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INSTANCE_TIME字段 名称 类型 描述 stat_id integer 统计编号。 stat_name text 类型名称。 DB_TIME：作业在多核下的有效时间花销。 CPU_TIME：CPU的时间花销。 EXECUTION_TIME：执行器内的时间花销。 PARSE_TIME：SQL解析的时间花销。

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