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据,并且可以使用偏移量来跟踪自己读取的位置。如果消费者在读取消息时发生故障,它可以从上次的偏移量处恢复,并继续读取剩余的消息。 总之,Kafka通过持久化存储和副本机制来保证消息的可靠性和高可用性,并使用偏移量来支持故障恢复和断点续传。 Kafka如何保证消息传输的可靠性和顺序传输
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化内存使用,进而提升查询性能。 表的存储模型选择是表定义的第一步。客户业务属性是表的存储模型的决定性因素,依据下面表格选择适合当前业务的存储模型。 存储模型 适用场景 行存 点查询(返回记录少,基于索引的简单查询)。 增删改比较多的场景。 列存 统计分析类查询 (group , join多的场景)。
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