SQL255 给出employees表中排名为奇数行的first_name

news2024/11/28 14:36:10

题目来源:

给出employees表中排名为奇数行的first_name_牛客题霸_牛客网

描述

对于employees表中,输出first_name排名(按first_name升序排序)为奇数的first_name

CREATE TABLE `employees` (
`emp_no` int(11) NOT NULL,
`birth_date` date NOT NULL,
`first_name` varchar(14) NOT NULL,
`last_name` varchar(16) NOT NULL,
`gender` char(1) NOT NULL,
`hire_date` date NOT NULL,

PRIMARY KEY (`emp_no`));

如,输入为:

INSERT INTO employees VALUES(10001,'1953-09-02','Georgi','Facello','M','1986-06-26');
INSERT INTO employees VALUES(10002,'1964-06-02','Bezalel','Simmel','F','1985-11-21');
INSERT INTO employees VALUES(10005,'1955-01-21','Kyoichi','Maliniak','M','1989-09-12');
INSERT INTO employees VALUES(10006,'1953-04-20','Anneke','Preusig','F','1989-06-02');

输出格式:

first
Georgi
Anneke

请你在不打乱原序列顺序的情况下,输出:按first_name排升序后,取奇数行的first_name。

如对以上示例数据的first_name排序后的序列为:Anneke、Bezalel、Georgi、Kyoichi。

则原序列中的Georgi排名为3,Anneke排名为1,所以按原序列顺序输出Georgi、Anneke。

drop table if exists  `employees` ; 
CREATE TABLE `employees` (
  `emp_no` int(11) NOT NULL,
  `birth_date` date NOT NULL,
  `first_name` varchar(14) NOT NULL,
  `last_name` varchar(16) NOT NULL,
  `gender` char(1) NOT NULL,
  `hire_date` date NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`emp_no`));
INSERT INTO employees VALUES(10001,'1953-09-02','Georgi','Facello','M','1986-06-26');
INSERT INTO employees VALUES(10002,'1964-06-02','Bezalel','Simmel','F','1985-11-21');
INSERT INTO employees VALUES(10005,'1955-01-21','Kyoichi','Maliniak','M','1989-09-12');
INSERT INTO employees VALUES(10006,'1953-04-20','Anneke','Preusig','F','1989-06-02');

解决 

解决方案一:

        先用row_number()对first_name排序,再利用mod()函数取出奇数行,这样取出的行里面的first_name就是我们要的了,由于要返回的是初始的排序状态,所以我们再套一层select直接从employees表取first_name,只要这里的first_name在我们上面取出的first_name里面就好了:

select e.first_name from employees e
where e.first_name in
(select a.first_name as first_name from
(select first_name,ROW_NUMBER() over(order by first_name) as rk
from employees) a
where mod(a.rk,2)!=0);
解决方案二:
mysql> select m1.first_name from
    -> (select e1.first_name,count(*) as 'rowid' from
    -> employees e1
    -> left join employees e2
    -> on e1.first_name >= e2.first_name
    -> group by e1.first_name ) as m1
    -> where m1.rowid % 2 = 1;
+------------+
| first_name |
+------------+
| Georgi     |
| Anneke     |
+------------+
2 rows in set (0.01 sec)

以下是我解题过程: 

        在我的查询中,我使用了 JOIN 条件 e1.first_name >= e2.first_name,这意味着查询返回的结果中,e1 表中的每一行都会与 e2 表中所有满足条件的行进行连接,找出小于等于他名字的计数。连接的结果不再按照原表的顺序排列,而是根据连接条件的满足程度和其他优化因素来确定最终的顺序。 (这是gpt说的)

mysql> select e1.first_name,count(*) from
    -> employees e1
    -> join employees e2
    -> on e1.first_name >= e2.first_name
    -> group by e1.first_name;
+------------+----------+
| first_name | count(*) |
+------------+----------+
| Kyoichi    |        4 |
| Georgi     |        3 |
| Bezalel    |        2 |
| Anneke     |        1 |
+------------+----------+
4 rows in set (0.00 sec)

mysql>
mysql> select e1.first_name,count(e1.first_name) from
    -> employees e1
    -> join employees e2
    -> on e1.first_name >= e2.first_name
    -> group by e1.first_name;
+------------+----------------------+
| first_name | count(e1.first_name) |
+------------+----------------------+
| Kyoichi    |                    4 |
| Georgi     |                    3 |
| Bezalel    |                    2 |
| Anneke     |                    1 |
+------------+----------------------+
4 rows in set (0.00 sec)

但是这样查出来的 数据改变了数据的顺序:

mysql> select first_name from employees; 
+------------+
| first_name |
+------------+
| Georgi     |
| Bezalel    |
| Kyoichi    |
| Anneke     |
+------------+
4 rows in set (0.00 sec)

mysql> select e1.first_name from
    -> employees e1
    -> join employees e2
    -> on e1.first_name >= e2.first_name
    -> group by e1.first_name;
+------------+
| first_name |
+------------+
| Kyoichi    |
| Georgi     |
| Bezalel    |
| Anneke     |
+------------+
4 rows in set (0.00 sec)

mysql> select e1.first_name from
    -> employees e1
    -> join employees e2
    -> on e1.first_name >= e2.first_name;
+------------+
| first_name |
+------------+
| Kyoichi    |
| Georgi     |
| Kyoichi    |
| Bezalel    |
| Georgi     |
| Kyoichi    |
| Anneke     |
| Kyoichi    |
| Bezalel    |
| Georgi     |
+------------+
10 rows in set (0.00 sec)

        为了不改变表中的数据顺序,所以我想到了左连接,把e1表当作主表,外连接的功能就是把主表中的数据全部查出来,副表中没有一条数据与之匹配上的,就用null字段代替,且分组函数自动忽略null值:

mysql> select e1.first_name from
    -> employees e1
    -> left join employees e2
    -> on e1.first_name >= e2.first_name;
+------------+
| first_name |
+------------+
| Georgi     |
| Georgi     |
| Georgi     |
| Bezalel    |
| Bezalel    |
| Kyoichi    |
| Kyoichi    |
| Kyoichi    |
| Kyoichi    |
| Anneke     |
+------------+
10 rows in set (0.00 sec)

mysql> select * from
    -> employees e1
    -> left join employees e2
    -> on e1.first_name >= e2.first_name;
+--------+------------+------------+-----------+--------+------------+--------+------------+------------+-----------+--------+------------+
| emp_no | birth_date | first_name | last_name | gender | hire_date  | emp_no | birth_date | first_name | last_name | gender | hire_date  |
+--------+------------+------------+-----------+--------+------------+--------+------------+------------+-----------+--------+------------+
|  10001 | 1953-09-02 | Georgi     | Facello   | M      | 1986-06-26 |  10006 | 1953-04-20 | Anneke     | Preusig   | F      | 1989-06-02 |
|  10001 | 1953-09-02 | Georgi     | Facello   | M      | 1986-06-26 |  10002 | 1964-06-02 | Bezalel    | Simmel    | F      | 1985-11-21 |
|  10001 | 1953-09-02 | Georgi     | Facello   | M      | 1986-06-26 |  10001 | 1953-09-02 | Georgi     | Facello   | M      | 1986-06-26 |
|  10002 | 1964-06-02 | Bezalel    | Simmel    | F      | 1985-11-21 |  10006 | 1953-04-20 | Anneke     | Preusig   | F      | 1989-06-02 |
|  10002 | 1964-06-02 | Bezalel    | Simmel    | F      | 1985-11-21 |  10002 | 1964-06-02 | Bezalel    | Simmel    | F      | 1985-11-21 |
|  10005 | 1955-01-21 | Kyoichi    | Maliniak  | M      | 1989-09-12 |  10006 | 1953-04-20 | Anneke     | Preusig   | F      | 1989-06-02 |
|  10005 | 1955-01-21 | Kyoichi    | Maliniak  | M      | 1989-09-12 |  10005 | 1955-01-21 | Kyoichi    | Maliniak  | M      | 1989-09-12 |
|  10005 | 1955-01-21 | Kyoichi    | Maliniak  | M      | 1989-09-12 |  10002 | 1964-06-02 | Bezalel    | Simmel    | F      | 1985-11-21 |
|  10005 | 1955-01-21 | Kyoichi    | Maliniak  | M      | 1989-09-12 |  10001 | 1953-09-02 | Georgi     | Facello   | M      | 1986-06-26 |
|  10006 | 1953-04-20 | Anneke     | Preusig   | F      | 1989-06-02 |  10006 | 1953-04-20 | Anneke     | Preusig   | F      | 1989-06-02 |
+--------+------------+------------+-----------+--------+------------+--------+------------+------------+-----------+--------+------------+
10 rows in set (0.00 sec)

mysql> select * from
    -> employees e1
    -> left join employees e2
    -> on e1.first_name >  e2.first_name;
+--------+------------+------------+-----------+--------+------------+--------+------------+------------+-----------+--------+------------+
| emp_no | birth_date | first_name | last_name | gender | hire_date  | emp_no | birth_date | first_name | last_name | gender | hire_date  |
+--------+------------+------------+-----------+--------+------------+--------+------------+------------+-----------+--------+------------+
|  10001 | 1953-09-02 | Georgi     | Facello   | M      | 1986-06-26 |  10006 | 1953-04-20 | Anneke     | Preusig   | F      | 1989-06-02 |
|  10001 | 1953-09-02 | Georgi     | Facello   | M      | 1986-06-26 |  10002 | 1964-06-02 | Bezalel    | Simmel    | F      | 1985-11-21 |
|  10002 | 1964-06-02 | Bezalel    | Simmel    | F      | 1985-11-21 |  10006 | 1953-04-20 | Anneke     | Preusig   | F      | 1989-06-02 |
|  10005 | 1955-01-21 | Kyoichi    | Maliniak  | M      | 1989-09-12 |  10006 | 1953-04-20 | Anneke     | Preusig   | F      | 1989-06-02 |
|  10005 | 1955-01-21 | Kyoichi    | Maliniak  | M      | 1989-09-12 |  10002 | 1964-06-02 | Bezalel    | Simmel    | F      | 1985-11-21 |
|  10005 | 1955-01-21 | Kyoichi    | Maliniak  | M      | 1989-09-12 |  10001 | 1953-09-02 | Georgi     | Facello   | M      | 1986-06-26 |
|  10006 | 1953-04-20 | Anneke     | Preusig   | F      | 1989-06-02 |   NULL | NULL       | NULL       | NULL      | NULL   | NULL       |
+--------+------------+------------+-----------+--------+------------+--------+------------+------------+-----------+--------+------------+
7 rows in set (0.00 sec)

现在就跟这个顺序一样了: 

最终代码:

mysql> select m1.first_name from
    -> (select e1.first_name,count(*) as 'rowid' from
    -> employees e1
    -> left join employees e2
    -> on e1.first_name >= e2.first_name
    -> group by e1.first_name ) as m1
    -> where m1.rowid % 2 = 1;
+------------+
| first_name |
+------------+
| Georgi     |
| Anneke     |
+------------+
2 rows in set (0.01 sec)
改进的方案二:

方案一虽然能通过,其实并不完美,因为方案一没有问题的前提是employees 中的first_name没有重名的,如果我加了一条重名字的数据进去,就出问题了:

mysql> INSERT INTO employees VALUES(10007,'1953-09-02','Georgi','Facello','M','1986-06-26');
Query OK, 1 row affected (0.01 sec)

没执行insert操作前:

        如果你要像方案二一样通过join两张表来获得排名,那就必须去重, 要不然Georgi 为8,意味着小于等于他名字的有八个,这不就摇身一变,变成了名字最大的了吗

执行了insert操作后:

mysql> select e1.first_name,count(*) as 'rowid' from
    -> employees e1
    -> left join employees e2
    -> on e1.first_name >= e2.first_name
    -> group by e1.first_name ;
+------------+-------+
| first_name | rowid |
+------------+-------+
| Georgi     |     8 |
| Bezalel    |     2 |
| Kyoichi    |     5 |
| Anneke     |     1 |
+------------+-------+
4 rows in set (0.00 sec)

原因如下:

mysql> select * from
    -> employees e1
    -> left join employees e2
    -> on e1.first_name >=    e2.first_name;
+--------+------------+------------+-----------+--------+------------+--------+------------+------------+-----------+--------+------------+
| emp_no | birth_date | first_name | last_name | gender | hire_date  | emp_no | birth_date | first_name | last_name | gender | hire_date  |
+--------+------------+------------+-----------+--------+------------+--------+------------+------------+-----------+--------+------------+
|  10001 | 1953-09-02 | Georgi     | Facello   | M      | 1986-06-26 |  10007 | 1953-09-02 | Georgi     | Facello   | M      | 1986-06-26 |
|  10001 | 1953-09-02 | Georgi     | Facello   | M      | 1986-06-26 |  10006 | 1953-04-20 | Anneke     | Preusig   | F      | 1989-06-02 |
|  10001 | 1953-09-02 | Georgi     | Facello   | M      | 1986-06-26 |  10002 | 1964-06-02 | Bezalel    | Simmel    | F      | 1985-11-21 |
|  10001 | 1953-09-02 | Georgi     | Facello   | M      | 1986-06-26 |  10001 | 1953-09-02 | Georgi     | Facello   | M      | 1986-06-26 |
|  10002 | 1964-06-02 | Bezalel    | Simmel    | F      | 1985-11-21 |  10006 | 1953-04-20 | Anneke     | Preusig   | F      | 1989-06-02 |
|  10002 | 1964-06-02 | Bezalel    | Simmel    | F      | 1985-11-21 |  10002 | 1964-06-02 | Bezalel    | Simmel    | F      | 1985-11-21 |
|  10005 | 1955-01-21 | Kyoichi    | Maliniak  | M      | 1989-09-12 |  10007 | 1953-09-02 | Georgi     | Facello   | M      | 1986-06-26 |
|  10005 | 1955-01-21 | Kyoichi    | Maliniak  | M      | 1989-09-12 |  10006 | 1953-04-20 | Anneke     | Preusig   | F      | 1989-06-02 |
|  10005 | 1955-01-21 | Kyoichi    | Maliniak  | M      | 1989-09-12 |  10005 | 1955-01-21 | Kyoichi    | Maliniak  | M      | 1989-09-12 |
|  10005 | 1955-01-21 | Kyoichi    | Maliniak  | M      | 1989-09-12 |  10002 | 1964-06-02 | Bezalel    | Simmel    | F      | 1985-11-21 |
|  10005 | 1955-01-21 | Kyoichi    | Maliniak  | M      | 1989-09-12 |  10001 | 1953-09-02 | Georgi     | Facello   | M      | 1986-06-26 |
|  10006 | 1953-04-20 | Anneke     | Preusig   | F      | 1989-06-02 |  10006 | 1953-04-20 | Anneke     | Preusig   | F      | 1989-06-02 |
|  10007 | 1953-09-02 | Georgi     | Facello   | M      | 1986-06-26 |  10007 | 1953-09-02 | Georgi     | Facello   | M      | 1986-06-26 |
|  10007 | 1953-09-02 | Georgi     | Facello   | M      | 1986-06-26 |  10006 | 1953-04-20 | Anneke     | Preusig   | F      | 1989-06-02 |
|  10007 | 1953-09-02 | Georgi     | Facello   | M      | 1986-06-26 |  10002 | 1964-06-02 | Bezalel    | Simmel    | F      | 1985-11-21 |
|  10007 | 1953-09-02 | Georgi     | Facello   | M      | 1986-06-26 |  10001 | 1953-09-02 | Georgi     | Facello   | M      | 1986-06-26 |
+--------+------------+------------+-----------+--------+------------+--------+------------+------------+-----------+--------+------------+
16 rows in set (0.00 sec)

mysql>
mysql> select e1.first_name from
    -> employees e1
    -> left join employees e2
    -> on e1.first_name >= e2.first_name;
+------------+
| first_name |
+------------+
| Georgi     |
| Georgi     |
| Georgi     |
| Georgi     |
| Bezalel    |
| Bezalel    |
| Kyoichi    |
| Kyoichi    |
| Kyoichi    |
| Kyoichi    |
| Kyoichi    |
| Anneke     |
| Georgi     |
| Georgi     |
| Georgi     |
| Georgi     |
+------------+
16 rows in set (0.00 sec)

我们需要联合两个字段去重:

mysql> select  distinct e1.first_name ,e2.first_name #distinct去掉重名的
    -> from employees e1
    -> left join employees e2
    -> on e1.first_name >= e2.first_name;
+------------+------------+
| first_name | first_name |
+------------+------------+
| Georgi     | Georgi     |
| Georgi     | Anneke     |
| Georgi     | Bezalel    |
| Bezalel    | Anneke     |
| Bezalel    | Bezalel    |
| Kyoichi    | Georgi     |
| Kyoichi    | Anneke     |
| Kyoichi    | Kyoichi    |
| Kyoichi    | Bezalel    |
| Anneke     | Anneke     |
+------------+------------+
10 rows in set (0.00 sec)
mysql> select count(*) as rowid,m1.first_name from
    -> (
    ->
    -> select  distinct e1.first_name  , e2.first_name  as name
    -> from employees e1
    -> left join employees e2
    -> on e1.first_name >= e2.first_name
    -> ) as m1 group by m1.first_name;
+-------+------------+
| rowid | first_name |
+-------+------------+
|     3 | Georgi     |
|     2 | Bezalel    |
|     4 | Kyoichi    |
|     1 | Anneke     |
+-------+------------+
4 rows in set (0.01 sec)

最终答案:

mysql> select m2.first_name from
    -> (select count(*) as rowid,m1.first_name from
    -> (
    ->
    -> select  distinct e1.first_name  , e2.first_name  as name
    -> from employees e1
    -> left join employees e2
    -> on e1.first_name >= e2.first_name
    -> ) as m1 group by m1.first_name)as m2 where m2.rowid % 2 = 1;
+------------+
| first_name |
+------------+
| Georgi     |
| Anneke     |
+------------+
2 rows in set (0.00 sec)

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🚀前言 本文是《.Net Core进阶编程课程》教程专栏的导航站(点击链接,跳转到专栏主页,欢迎订阅,持续更新…) 专栏介绍:通过源码实例来讲解Asp.Net Core进阶知识点,让大家完全掌握每一…

pt-archiver归档表数据

一 介绍 pt-archiver的原理主要是根据定义的时间间隔(sleep参数),扫描要清理的数据表。它按照指定的规则分批(limit参数)将查询到的记录转移到其他表或文件中,发现它是按主键去删除的表数据,对数据库影响很小。 二 语法 /bin/pt-archiver …

关于外网java后端服务访问内网minio中间件,因连接minio超时,启动失败问题

注:服务器情况:2台服务器,内网服务器包含(activemq、minio、nginx、redis、mysql、后端java服务)。外网服务器只有后端java服务,访问内网的中间件(内网服务器开放了部分指定端口) 问…

GPT状态和原理 - 解密OpenAI模型训练

目录 1 如何训练 GPT 助手 1.1 第一阶段 Pretraining 预训练 1.2 第二阶段:Supervised Finetuning有监督微调 1.3 第三阶段 Reward Modeling 奖励建模 1.4 第四阶段 Reinforcement Learning 强化学习 1.5 总结 2 第二部分:如何有效的应用在您的应…

中文编程入门(Lua5.4.6中文版)第十二章 Lua 协程 参考《愿神》游戏

在《愿神》的提瓦特大陆上,每一位冒险者都拥有自己的独特力量——“神之眼”,他们借助元素之力探索广袤的世界,解决谜题,战胜敌人。而在提瓦特的科技树中,存在着一项名为“协同程序”的高级秘术,它使冒险者…

Go 语言中的 GIF 图像处理完全指南:`image/gif`的技术与实践

Go 语言中的 GIF 图像处理完全指南:image/gif的技术与实践 概述安装与基础设置导入 image/gif 包初步配置示例:设置一个简单的 GIF 编码环境 读取与解码 GIF 图像读取 GIF 文件解析 GIF 数据 创建与编码 GIF 图像创建 GIF 图像编码 GIF 图像 处理 GIF 动…

利用 Python 开发手机 App 实战

Python语言虽然很万能,但用它来开发app还是显得有点不对路,因此用Python开发的app应当是作为编码练习、或者自娱自乐所用,加上目前这方面的模块还不是特别成熟,bug比较多,总而言之,劝君莫轻入。 准备工作 …

BGP边界网关路由实验(华为)

一,技术简介 BGP(边界网关路由协议)是一种自治系统(AS)间的协议,主要用于在不同的AS之间交换路由信息。AS是一个由一组网络设备和路由器组成的网络集合,这些设备可以在一个共同的管理域中协同工…

通过本机电脑远程访问路由器loopback的ip

实验拓扑图 本机电脑增加路由信息 正常设置telnet用户,然后通过本地电脑telnet 软件ensp中的设备,尝试是否可以正常访问即可 测试通过本地电脑可以正常访问ensp里面设备的loopback的ip地址了 最重要的一点是本机需要增加一条路由route add ip mask 下…

.NET 发布,部署和运行应用程序

.NET应用发布 发布.Net应用有很多种方式,下面列举三种发布方式: 单文件发布跨平台发布Docker发布 单文件发布 右键工程,选择“发布”,部署模式选择“独立”,目标运行时选择自己想要部署到的系统,我这里用…

GIT上超火的阿里内部1000页Java核心笔记,啃完竟然拿到阿里P7offer!

除了ReetrantLock,你还接触过JUC中的哪些并发工具? 请谈谈ReadWriteLock 和StampedLock。 如何让Java的线程彼此同步?你了解过哪些同步器?请分别介绍下。 CyclicBarrier和CountDownLatch看起来很相似,请对比下呢&am…

分布式限流——Redis + Lua脚本实现令牌桶算法

主要思路概括如下: 定义数据结构: 使用Redis存储令牌桶的状态,包括当前令牌数(KEYS[1])和上一次令牌填充的时间戳(KEYS[1]:last)。 计算新增令牌: 获取当前系统时间与上次令牌填充时…

type-cDP输入转双type-cDP输出,加type-c接口充电管理同时接两台显示器或者VR投屏,龙迅LT8712SX方案,龙迅桥接芯片方案

type-c的应用在各种设备上更加广泛,包括手机,电脑,游戏掌机, 因为type-c的功能非常强大,可以做到PD快充,DP信号输出,USB信号输出,所以很多设备为了做得更简洁都开始把其他的如HDMI接…

Docker应用推荐个人服务器实用有趣的项目推荐

Wallabag:是一个开源的、自托管的文章阅读和保存工具。它允许你保存网页文章并进行离线阅读,去除广告和不必要的内容,以提供更好的阅读体验。Wallabag支持多种导入和导出格式,并提供了一些实用的功能,如标签、阅读列表…

小程序如何优化搜索排名,获取曝光

在移动互联网时代,小程序以其便捷、轻量级的特点,逐渐成为用户获取服务的重要渠道。然而,小程序数量众多,如何让自己的小程序在搜索中脱颖而出,获取更多的曝光和流量,成为众多开发者关注的焦点。 一、理解…

Spring AI【人工智能】

Spring AI【人工智能】 前言版权推荐Spring AI官网介绍使用新建项目配置pom.xml配置application.properties创建Controller 测试 最后 前言 2024-4-11 10:58:44 昨天晚上睡觉刷B站看到一个视频 以下内容源自《【人工智能】》 仅供学习交流使用 版权 禁止其他平台发布时删除…

Word学习笔记之奇偶页的页眉与页码设置

1. 常用格式 在毕业论文中,往往有一下要求: 奇数页右下角显示、偶数页左下角显示奇数页眉为每章标题、偶数页眉为论文标题 2. 问题解决 2.1 前期准备 首先,不论时要求 1、还是要求 2,这里我们都要做一下设置: 鼠…

OpenCV从入门到精通实战(八)——基于dlib的人脸关键点定位

本文使用Python库dlib和OpenCV来实现面部特征点的检测和标注。 下面是代码的主要步骤和相关的代码片段: 步骤一:导入必要的库和设置参数 首先,代码导入了必要的Python库,并通过argparse设置了输入图像和面部标记预测器的参数。…

kafka安装配置及使用

kafka安装配置及使用 kafka概述 Kafka 是一个分布式流处理平台和消息队列系统,最初由 LinkedIn 公司开发并开源。它设计用于处理大规模的实时数据流,并具有高可扩展性、高吞吐量和持久性等特性。以下是 Kafka 的一些主要特点和用途: 分布式架…