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…

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…

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…

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…

前言 前一篇文章<RabbitMQ和Kafka到底怎么选?>,我们在吞吐量方面比较了Kafka和RabbitMQ,知道了Kafka的吞吐量要高于RabbitMQ.本文从可靠性方面继续探讨两个队列的差异. RabbitMQ可靠性 我们通过前文知道,RabbitMQ的队列分为master queue和mirror queue,mirror queue 在master queue宕机之后,会被提升为master queue,如下图所示. 队列A的consumer在消费的时候,机器宕机,此时客户端和服…

​ Kafka是由LinkIn开源的实时数据处理框架,目前已经更新到2.3版本.不同于一般的消息中间件,Kafka通过数据持久化和磁盘读写获得了极高的吞吐量,并可以不依赖Storm,SparkStreaming的流处理平台,自己进行实时的流处理. ​ Kakfa的Offset机制是其最核心机制之一,由于API对于部分功能的实现,我们有时并没有手动去设置Offset,那么Kafka到底有几个Offset呢? 一.生产者Offset ​ 首先,我们先来看生产者的offset,我们知道Kafka是通过…

在聊Kafka高可靠之前,先在评论区来波RNG NB好不好! 什么叫可靠性? 大家都知道,系统架构有三高:「高性能.高并发和高可用」,三者的重要性不言而喻. 对于任意系统,想要同时满足三高都是一件非常困难的事情,大型业务系统或者传统中间件都会搭建复杂的架构来保证. 除以上三种模式之外,还有一个指标方向也很重要,那就是高可靠,甚至你可能会将它和「高可用」混淆起来. 事实上两者并不一样,高可用会更偏向于整体服务的可用性,防止系统宕机等等.而高可靠是指数据的可靠性保证嘛,你可以理解"高可靠"…

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…

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…

马蜂窝技术原创文章,更多干货请订阅公众号:mfwtech Kafka 是当下热门的消息队列中间件,它可以实时地处理海量数据,具备高吞吐.低延时等特性及可靠的消息异步传递机制,可以很好地解决不同系统间数据的交流和传递问题. Kafka 在马蜂窝也有非常广泛的应用,为很多核心的业务提供支撑.本文将围绕 Kafka 在马蜂窝大数据平台的应用实践,介绍相关业务场景.在 Kafka 应用的不同阶段我们遇到了哪些问题以及如何解决.之后还有哪些计划等. Part.1 应用场景 从 Kafka 在大数据平台的应…

C++操作Kafka使用Protobuf进行跨语言数据交互 Kafka 是一种分布式的,基于发布 / 订阅的消息系统.主要设计目标如下: 以时间复杂度为 O(1) 的方式提供消息持久化能力,即使对 TB 级以上数据也能保证常数时间复杂度的访问性能. 高吞吐率.即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒 100K 条以上消息的传输. 支持 Kafka Server 间的消息分区,及分布式消费,同时保证每个 Partition 内的消息顺序传输. 同时支持离线数据处理和实时数据处理. Scale…

## 起因:ambari 修改kafka日志目录后,写入数据无法消费 - 使用下面的客户端消费命令可以消费到数据 ./kafka-console-consumer.sh --zookeeper 192.168.210.111:2181,192.168.210.112:2181,192.168.210.113:2181 --topic cccc --from-beginning - 但是使用这条命令无法消费客户端的数据,而且程序也无法拉去数据./kafka-console-consumer.sh…

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在不断满足当前企业客户数据集成需求的同时,DataPipeline也基于Kafka Connect 框架做了很多非常重要的提升. 1. 系统架构层面. DataPipeline引入DataPipeline Manager的概念,主要用于优化Source和Sink的全局化生命周期管理.当任务出现异常时,可以实现对目的端和全局生命周期的管理.例如,处理源端到目的端读取速率不匹配以及暂停等状态的协同. 为了加强系统的健壮性,我们把Connector任务的参数保存在ZooKeeper中,方便任务重启后读…

前言 开源社区有好多优秀的队列中间件,比如RabbitMQ和Kafka,每个队列都貌似有其特性,在进行工程选择时,往往眼花缭乱,不知所措.对于RabbitMQ和Kafka,到底应该选哪个? RabbitMQ架构 RabbitMQ是一个分布式系统,这里面有几个抽象概念. broker:每个节点运行的服务程序,功能为维护该节点的队列的增删以及转发队列操作请求. master queue:每个队列都分为一个主队列和若干个镜像队列. mirror queue:镜像队列,作为master queue的备份…

本篇文章内容来自2016年TOP100summit Microsoft资深产品经理邢国冬的案例分享.编辑:Cynthia 邢国冬(Tony Xing):Microsoft资深产品经理.负责微软应用与服务集团的大数据平台构建,数据产品与服务. 导读:微软的ASG (应用与服务集团)包含Bing,.Office,.Skype.每天产生多达5 PB以上数据,如何构建一个高扩展性的data audit服务来保证这样量级的数据完整性和实时性非常具有挑战性.本文将介绍微软ASG大数据团队如何利用Kafka.…

前言 开源社区有好多优秀的队列中间件,比如RabbitMQ和Kafka,每个队列都貌似有其特性,在进行工程选择时,往往眼花缭乱,不知所措. 对于RabbitMQ和Kafka,到底应该选哪个? RabbitMQ架构 RabbitMQ是一个分布式系统,这里面有几个抽象概念. broker:每个节点运行的服务程序,功能为维护该节点的队列的增删以及转发队列操作请求. master queue:每个队列都分为一个主队列和若干个镜像队列. mirror queue:镜像队列,作为master queue的备…

伟大的程序员版权所有,转载请注明:http://www.lenggirl.com/bigdata/server-sofeware-install.html 一.安装mongodb 官网下载包mongodb 配置文件config.conf,需绑定内网IP且开启web监控 bind_ip=172.16.0.10,127.0.0.1 rest=true dbpath=/data/db/mongodb/27017 port=27017 logpath=/data/logs/db/mongodb/mong…

前言:删除kafka topic及其数据,严格来说并不是很难的操作.但是,往往给kafka 使用者带来诸多问题.项目组之前接触过多个开发者,发现都会偶然出现无法彻底删除kafka的情况.本文总结多个删除kafka topic的应用场景,总结一套删除kafka topic的标准操作方法. step1:如果需要被删除topic 此时正在被程序 produce和consume,则这些生产和消费程序需要停止.因为如果有程序正在生产或者消费该topic,则该topic的offset信息一致会在broker…

经常有小伙伴有这样的疑问:为什么线上Kafka机器各个磁盘间的占用不均匀,经常出现“一边倒”的情形? 这是因为Kafka只保证分区数量在各个磁盘上均匀分布,但它无法知晓每个分区实际占用空间,故很有可能出现某些分区消息数量巨大导致占用大量磁盘空间的情况.在1.1版本之前,用户对此毫无办法,因为1.1之前Kafka只支持分区数据在不同broker间的重分配,而无法做到在同一个broker下的不同磁盘间做重分配.1.1版本正式支持副本在不同路径间的迁移,具体的实现细节详见KIP-113.本文简单演示一…

# @staticmethoddef get_kafka_reviews(self): # print type(self.bootstrap_servers) consumer = kafka.KafkaConsumer(bootstrap_servers=[self.bootstrap_servers],group_id='wm_group',auto_offset_reset='latest', enable_auto_commit=False) consumer.subscribe(to…

整体架构: 项目目标,实现配置mysql,便可以自动化入湖至Hive,入湖至Hive方便后期数据分析. 首先在Mysql中配置好kafka的topic.Server以及入户表等信息,java程序初始化加载配置信息; 其次,消费者根据配置信息消费对应topic,并解析topic对应的表字段,将其put至hbase; 在Hive中创建映射表,刷新表,便可以在impala中快速查询表信息. 1.实现hbase与hive集成 -- 在hive中执行以下语句,实现hive与hbase映射 CREATE E…

写这篇博客的目的 让更多的人了解 阿里开源的MongoShake可以很好满足mongodb到kafka高性能高可用实时同步需求(项目地址:https://github.com/alibaba/MongoShake,下载地址:https://github.com/alibaba/MongoShake/releases).至此博客就结束了,你可以愉快地啃这个项目了.还是一起来看一下官方的描述: MongoShake is a universal data replication platform b…

一,架构介绍 生产中由于历史原因web后端,mysql集群,kafka集群(或者其它消息队列)会存在一下三种结构. 1,数据先入mysql集群,再入kafka 数据入mysql集群是不可更改的,如何再高效的将数据写入kafka呢? A),在表中存在自增ID的字段,然后根据ID,定期扫描表,然后将数据入kafka. B),有时间字段的,可以按照时间字段定期扫描入kafka集群. C),直接解析binlog日志,然后解析后的数据写入kafka. 2,web后端同时将数据写入kafka和mysql集群…

花了很长时间尝试druid官网上说的Tranquility嵌入代码进行实时发送数据到druid,结果失败了,各种各样的原因造成了失败,现在还没有找到原因,在IDEA中可以跑起,放到线上就死活不行,有成功了的同仁希望贴个链接供我来学习学习:后来又尝试了从kafka实时发送到druid,还是有些错误(现在已经解决, 后面再记录一下):最后没办法呀,使用Tranquility Server呗 _ _! Tranquility Server的配置和启动请移步:https://github.com/dru…

Kafka的复制机制既不是完全的同步复制,也不是单纯的异步复制.完全同步复制要求All Alive Follower都复制完,这条消息才会被认为commit,这种复制方式极大的影响了吞吐率.而异步复制方式下,Follower异步的从Leader复制数据,数据只要被Leader写入log就被认为已经commit,这种情况下,如果leader挂掉,会丢失数据,kafka使用ISR的方式很好的均衡了确保数据不丢失以及吞吐率.Follower可以批量的从Leader复制数据,而且Leader充分利用磁盘…

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] #…

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…

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…

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…