flume到底会丢数据吗？其可靠性如何？——轻松搞懂Flume事务机制

先给出答案: 需要结合具体使用的source.channel和sink来分析,具体结果可看本文最后一节. Flume事务一提到事务,我们首先就想到的是MySQL中的事务,事务就是将一批操作做成原子性的,即这一批要么都成功,要么都失败. 同样的道理,在flume中也有事务,那么Flume中的事务在哪个地方呢?在Flume中的批量操作又是指什么呢? Flume中的事务存在于哪个位置? 在Flume中一共有两个事务,一个是在Source到Channel之间,一个是Channel到Sink…

刨根问底: Kafka 到底会不会丢数据？

大家好,我是华仔, 又跟大家见面了. 上一篇作为专题系列的第二篇,从演进的角度带你深度剖析了关于 Kafka 请求处理全流程以及超高并发的网络架构设计的实现细节,今天开启第三篇,我们来聊聊 Kafka 生产环境大家都比较关心的问题. 那么 Kafka 到底会不会丢数据呢?如果丢数据,究竟该怎么解决呢? 只有掌握了这些, 我们才能处理好 Kafka 生产级的一些故障,从而更稳定地服务业务. 认真读完这篇文章,我相信你会对Kafka 如何解决丢数据问题,有更加深刻的理解. 这篇文章干货很多,希望你…

MongoDB丢数据问题的分析

坊间有很多传说MongoDB会丢数据.特别是最近有一个InfoQ翻译的Sven的一篇水文(为什么叫做水文?因为里面并没有他自己的原创,只是搜罗了一些网上的博客,炒了些冷饭吃),其中又提到了丢数据的事情.大家知道作为一个数据库来说,数据的持久性基本上是数据库的最低要求了.如果MongoDB真的有那么糟糕的数据安全问题,它早就在技术选择众多的今天被无情地淘汰掉了.那么真相到底如何呢? 实事求是地来说,MongoDB确实在其发展的过程中,有一些数据持久化的问题没有处理好,特别是一些默认值的选定上.大部…

利用Flume将MySQL表数据准实时抽取到HDFS

转自:http://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/73650053 一.为什么要用到Flume 在以前搭建HAWQ数据仓库实验环境时,我使用Sqoop抽取从MySQL数据库增量抽取数据到HDFS,然后用HAWQ的外部表进行访问.这种方式只需要很少量的配置即可完成数据抽取任务,但缺点同样明显,那就是实时性.Sqoop使用MapReduce读写数据,而MapReduce是为了批处理场景设计的,目标是大吞吐量,并不太关心低延时问题.就像实验中所做的,每天定…

Kafka丢数据、重复消费、顺序消费的问题

面试官:今天我想问下,你觉得Kafka会丢数据吗? 候选者:嗯,使用Kafka时,有可能会有以下场景会丢消息候选者:比如说,我们用Producer发消息至Broker的时候,就有可能会丢消息候选者:如果你不想丢消息,那在发送消息的时候,需要选择带有 callBack的api进行发送候选者:其实就意味着,如果你发送成功了,会回调告诉你已经发送成功了.如果失败了,那收到回调之后自己在业务上做重试就好了. 候选者:等到把消息发送到Broker以后,也有可能丢消息候选者:一般我们的线上环境都是集…

rsyslog 读日志文件 ,当rsyslog 中断时,也会丢数据

rsyslog 日志服务器: [root@dr-mysql01 winfae_log]# grep scan0819 wj-proxy01-catalina.out.2016-08-19 [root@dr-mysql01 winfae_log]# 源端服务器: [tomcat@Proxy01 logs]$ grep scan0819 catalina.out [tomcat@Proxy01 logs]$ 停掉日志服务上的rsyslog 服务,发现也会丢数据: [tomcat@Proxy01 lo…

大数据新手之路四：联合使用Flume和Kafka

Ubuntu16.04+Kafka1.0.0+Flume1.8.0 1.目标 ①使用Flume作为Kafka的Producer: ②使用Kafka作为Flume的Sink: 其实以上两点是同一个事情在Flume和Kafka两个立场上的不同描述而已,其实就是同一个事情. 2.启动zookeeper(这里使用kafka自带的zookeeper,也可以独立部署zookeeper使用) 使用默认的zookeeper.properties配置文件 zookeeper-server-start.sh /us…

flume学习（三）：flume将log4j日志数据写入到hdfs（转）

原文链接:flume学习(三):flume将log4j日志数据写入到hdfs 在第一篇文章中我们是将log4j的日志输出到了agent的日志文件当中.配置文件如下: tier1.sources=source1 tier1.channels=channel1 tier1.sinks=sink1 tier1.sources.source1.type=avro tier1.sources.source1.bind=0.0.0.0 tier1.sources.source1.port=44444 tie…

RabbitMQ如何解决各种情况下丢数据的问题

1.生产者丢数据生产者的消息没有投递到MQ中怎么办?从生产者弄丢数据这个角度来看,RabbitMQ提供transaction和confirm模式来确保生产者不丢消息. transaction机制就是说,发送消息前,开启事物(channel.txSelect()),然后发送消息,如果发送过程中出现什么异常,事物就会回滚(channel.txRollback()),如果发送成功则提交事物(channel.txCommit()). 然而缺点就是吞吐量下降了.因此,按照博主的经验,生产上用confi…

flume实时采集mysql数据到kafka中并输出

环境说明 centos7(运行于vbox虚拟机) flume1.9.0(flume-ng-sql-source插件版本1.5.3) jdk1.8 kafka(版本忘了后续更新) zookeeper(版本忘了后续更新) mysql5.7.24 xshell 准备工作 flume安装暂略,后续更新 flume简介 Apache Flume是一个分布式的.可靠的.可用的系统,用于有效地收集.聚合和将大量日志数据从许多不同的源移动到一个集中的数据存储.在大数据生态圈中,flume经常用于完成数据采集的…

详细分析MySQL事务日志(redo log和undo log) 表明了为何mysql不会丢数据

innodb事务日志包括redo log和undo log.redo log是重做日志,提供前滚操作,undo log是回滚日志,提供回滚操作. undo log不是redo log的逆向过程,其实它们都算是用来恢复的日志:1.redo log通常是物理日志,记录的是数据页的物理修改,而不是某一行或某几行修改成怎样怎样,它用来恢复提交后的物理数据页(恢复数据页,且只能恢复到最后一次提交的位置).2.undo用来回滚行记录到某个版本.undo log一般是逻辑日志,根据每行记录进行记录. 1.re…

C# .Net 多进程同步通信共享内存内存映射文件 Memory Mapped 转 VC中进程与进程之间共享内存 .net环境下跨进程、高频率读写数据使用C#开发Android应用之WebApp 分布式事务之消息补偿解决方案

C# .Net 多进程同步通信共享内存内存映射文件 Memory Mapped 转节点通信存在两种模型:共享内存(Shared memory)和消息传递(Messages passing). 内存映射文件对于托管世界的开发人员来说似乎很陌生,但它确实已经是很远古的技术了,而且在操作系统中地位相当.实际上,任何想要共享数据的通信模型都会在幕后使用它. 内存映射文件究竟是个什么?内存映射文件允许你保留一块地址空间,然后将该物理存储映射到这块内存空间中进行操作.物理存储是文件管理,而内存映射文…

搞懂：MVVM模型以及VUE中的数据绑定数据劫持发布订阅模式

搞懂:MVVM模式和Vue中的MVVM模式 MVVM MVVM : model - view - viewmodel的缩写,说都能直接说出来 model:模型,view:视图,view-Model:视图模型 V:视图,即浏览器最前端渲染的页面 M:模型,数据模型,就是后端页面渲染依赖的数据 VM:稍后再说,因为暂时还不知道怎么工作,什么场景,直接解释有点没用那就先说说前端场景: 如果数据改变,想要前端页面做出相应的改变,有几种方法: 1.使用原生js var dom = document.ge…

数据可视化之DAX篇（十二）掌握时间智能函数，同比环比各种比，轻松搞定！

https://zhuanlan.zhihu.com/p/55841964 时间可以说是数据分析中最常用的独立变量,工作中也常常会遇到对时间数据的对比分析.假设要计算上年同期的销量,在PowerBI中可以用CALCULATE来写个度量值[上年同期], = CALCULATE([数量],SAMEPERIODLASTYEAR('日期表'[日期])) 这里SAMEPERIODLASTYEAR就是时间智能函数. 时间智能函数和普通函数的区别时间智能函数与普通的时间或者日期函数的区别是, 日期函数直接依…

Hadoop-No.15之Flume基于事件的数据收集和处理

Flume是一种分布式的可靠开源系统,用于流数据的高效收集,聚集和移动.Flume通常用于移动日志数据.但是也能移动大量事件数据.如社交媒体订阅,消息队列事件或者网络流量数据. Flume架构 Flume的数据源使用来自外部数据源的时间,然后转发到Channel中.外部数据源可以是任何一个能够产生事件的系统.比如Twitter这样的社交媒体网站,机器日志,或者消息队列.实施Flume数据源的目的是使用来源于特定外部数据源的时间.很多数据源都能关于Flume一起使用.包括AvroSource,Sp…

json数据处理实战:Kafka+Flume+Morphline+Solr+Hue数据组合索引

背景:Kafka消息总线的建成,使各个系统的数据得以在kafka节点中汇聚,接下来面临的任务是最大化数据的价值,让数据“慧”说话. 环境准备: Kafka服务器*3. CDH 5.8.3服务器*3,安装Flume,Solr,Hue,HDFS,Zookeeper服务. Flume提供了可扩展的实时数据传输通道,Morphline提供了轻量级的ETL功能,SolrCloud+Hue提供了高性能搜索引擎和多样的数据展现形式. 12.20补充:(Hue的另外一种代替方式:Banana.) 一.环境安装(…

Kafka笔记6（数据传递的可靠性）

Kafka保证分区消息的顺序,“先入先出” 只有当消息被写入分区的所有副本时,才被认为已提交的只要有一个副本是活跃的,已提交的消息就不会丢失消费者只能读取已经提交的消息如果一个或多个副本在同步/非同步之间状态快速切换,说明集群内出现问题,通常是JAVA不恰当的垃圾回收配置导致的 broker安全配置参数: 复制系数: 主题级别复制系数 replication.factor broker级别复制系数: default.replication.factor 不完全的首领选举: unclean.…

Flume下读取kafka数据后再打把数据输出到kafka,利用拦截器解决topic覆盖问题

1:如果在一个Flume Agent中同时使用Kafka Source和Kafka Sink来处理events,便会遇到Kafka Topic覆盖问题,具体表现为,Kafka Source可以正常从指定的Topic中读取数据,但在Kafka Sink中配置的目标Topic不起作用,数据仍然会被写入到Source中指定的Topic中. 2:Kafka Topic覆盖问题解决方案,利用flume的拦截器 #拦截器处理,topic覆盖问题 agent_log.sources.kafka0.interc…

flume从kafka读取数据到hdfs中的配置

#source的名字 agent.sources = kafkaSource # channels的名字,建议按照type来命名 agent.channels = memoryChannel # sink的名字,建议按照目标来命名 agent.sinks = hdfsSink # 指定source使用的channel名字 agent.sources.kafkaSource.channels = memoryChannel # 指定sink需要使用的channel的名字,注意这里是channel…

Python print 输出到控制台丢数据

import xlrd import sys,time data = xlrd.open_workbook("C:\Users\Administrator\Desktop\\new1.xlsx") table = data.sheets()[0] cols = table.ncols rows = table.nrows for i in range(cols): fields = table.col_values(i) [appname,packet] = fields[:2] #…

slave库写redo、binlog不实时丢数据的场景

1.slave涉及相关文件 slave读取master的binlog日志后,需要落地3个文件:relay log.relay log info.master info: relay log: 即读取过来的master的binlog,内容与格式与master的binlog一致 relay log info: 记录SQL Thread应用的relay log的位置.文件号等信息 master info: 记录IO Thread读取master的binlog的位置.文件号.延迟等信息如果当这3个文件…

redis 会丢数据吗

不管是以前的主从模式(哨兵模式),还是现在的集群模式,因为都用了slave of 同步; 而slave of 同步会丢弃本地数据,直接用对方的数据来覆盖本地,所以会丢失数据 1.主备网络不通,后续主节点宕机备份节点会变成新主节点,明显这个新主节点上数据不全,等原主节点重启后,会向新主节点同步数据,导致原主节点数据被覆盖 2.主备节点脑裂,都把自己当成主节点这时2个节点都接收客户端写入请求,导致两边数据不一致,等网络畅通后,会有一台机器上的数据丢失…

resize2fs命令出现这个错误“resize2fs: Operation not permitted While trying to add group #6656” 有数据的会丢数据

1. resize2fs命令出现这个错误“resize2fs: Operation not permitted While trying to add group #6656”,并且在/var/log/message里面出现以下错误“Jul 30 15:37:53 localhost kernel: EXT4-fs warning (device dm-2): ext4_group_add: No reserved GDT blocks, can't resize”这个问题是由于文件系统预留的J…

利用Flume将本地文件数据中收集到HDFS

1. 创建文件放入一个txt文件然后查看hdfs上的文件夹不知道为什么并没有出现本地的文件也不报错后来发现,没有在logs文件夹下面,在newlogs文件夹下面…

分布式系统的Raft算法——在失联阶段这个老Leader的任何更新都不能算commit，都回滚，接受新的Leader的新的更新意味着还是可能丢数据！！！

过去, Paxos一直是分布式协议的标准,但是Paxos难于理解,更难以实现,Google的分布式锁系统Chubby作为Paxos实现曾经遭遇到很多坑. 来自Stanford的新的分布式协议研究称为Raft,它是一个为真实世界应用建立的协议,主要注重协议的落地性和可理解性. 在了解Raft之前,我们先了解Consensus一致性这个概念,它是指多个服务器在状态达成一致,但是在一个分布式系统中,因为各种意外可能,有的服务器可能会崩溃或变得不可靠,它就不能和其他服务器达成一致状态.这样就需要一种C…

搞懂ZooKeeper到底是做啥的

一.ZooKeeper是啥 ZooKeeper概念 ZooKeeper是一个开源的分布式协调服务(a service for coordinating processes of distributed applications),由雅虎公司创建,是Google Chubby的开源实现(Google Chubby是有名的分布式锁服务,GFS和Big Table等大型系统都用它来解决分布式协调.Master选举等一系列与分布式锁服务相关的问题).分布式程序可以基于ZooKeeper实现负载均衡,命名…