1:Aerospike数据库是Shared-Nothing架构,集群中的每个节点都是相同的,不会出现单点故障. Aerospike有智能分区算法,即把用户输入的key在内部根据RIPEMD-160算法,重新hash出一个key并取前20位,然后相对均衡的把数据分布到各个节点之上.并且满足namespace配置文件的配置(例如保存多少个备份.是存在磁盘还是存在内存中).官方说:随机分布函数可以保证数据分布误差在1-2%之间.(这里有个坑,后续再讨论) 如上,一个4个节点的集群,每个节点存储1/4数

http://www.tuicool.com/articles/RJbIBj 关于Hadoop中replication factor解惑 时间 2014-06-09 08:00:50   ITeye-博客 原文  http://shift-alt-ctrl.iteye.com/blog/2077548 主题 Hadoop  HBase 我们在向hadoop写入文件时,这个文件的“replication”个数到底该如何控制? 在hadoop server端,core-site.xml中有个参数为

Partitions与Replication Factor调整准则 Partition 数目与Replication Factor是在创建一个topic时非常重要的两个参数,这两个参数的取值会直接影响到系统的性能与稳定性. 尽量在第一次创建一个topic时就指定这两个参数,因为 如果Partition 数目在之后再次做调整,则会打乱key的顺序保证(同样的key会分布到不同的partition上) 如果Replication Factor在之后再次增加,则会给集群带来更大的压力,可能会导致性能下

 bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper es1:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic topic1  kafka创建会话,报Error while executing topic command : Replication factor: 1 larger than available brokers: 0. 首先贴出来 kafka的配置文件 broker.id=0 advertised.

[root@hdp1 /mnt/software/maxwell-1.19.4]#kafka-topics.sh --zookeeper hdp1,hdp2,hdp3:2181 --create --topic maxwell --partitions 6 --replication-factor 2Error while executing topic command : Replication factor: 2 larger than available brokers: 0.[2019-

https://blog.csdn.net/bigtree_3721/article/details/78442912 I am trying to create topics in Kafka by following the guide on Apache Kafka website through command line. While running the command:bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 -

   Cassandra中数据一致性指的是数据行在各个复制节点(replicas)上的更新和同步程度.通过提供tunable consistency,Cassandra扩展了eventual consistency的概念.针对任何读或写操作,客户端根据对反应时间和数据准确性的要求来决定数据的一致性程度(Per-Request Consistency).除了tunable consistency,Cassandra也提供若干built-in repair mechanisms以确保数据在各repl

转自:http://blog.csdn.net/lizhitao/article/details/25667831 参数 说明(解释) broker.id =0 每一个broker在集群中的唯一表示,要求是正数.当该服务器的IP地址发生改变时,broker.id没有变化,则不会影响consumers的消息情况 log.dirs=/data/kafka-logs kafka数据的存放地址,多个地址的话用逗号分割/data/kafka-logs-1,/data/kafka-logs-2 port =

首先 dfs.replication这个参数是个client参数,即node level参数.需要在每台datanode上设置.其实默认为3个副本已经够用了,设置太多也没什么用. 一个文件,上传到hdfs上时指定的是几个副本就是几个.以后你修改了副本数,对已经上传了的文件也不会起作用.可以再上传文件的同时指定创建的副本数hadoop dfs -D dfs.replication=1 -put 70M logs/2 可以通过命令来更改已经上传的文件的副本数:hadoop fs -setrep -R

保存员工或者用户信息时,以员工为例,是通过表单收集信息的,需要把这些信息赋给一个对象,然后保存到数据库中.对应的Action类须实现Preparable接口及ModelDriven接口,且在Action类中需要一个Employee model全局变量,getter.setter方法.一个prepareSave()方法.具体代码如下: import com.atguigu.entities.Employee; import com.atguigu.service.EmployeeService;

Spark Streaming 编程指南 概述 一个入门示例 基础概念 依赖 初始化 StreamingContext Discretized Streams (DStreams)(离散化流) Input DStreams 和 Receivers(接收器) DStreams 上的 Transformations(转换) DStreams 上的输出操作 DataFrame 和 SQL 操作 MLlib 操作 缓存 / 持久性 Checkpointing Accumulators, Broadcas

在测试hdfs的sink,发现sink端的文件滚动配置项起不到任何作用,配置如下: a1.sinks.k1.type=hdfs a1.sinks.k1.channel=c1 a1.sinks.k1.hdfs.useLocalTimeStamp=true a1.sinks.k1.hdfs.path=hdfs://192.168.11.177:9000/flume/events/%Y/%m/%d/%H/%M a1.sinks.k1.hdfs.filePrefix=XXX a1.sinks.k1.hd

原文链接:Kafka深度解析 背景介绍 Kafka简介 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 为什么要用消息系统 解耦在项目启动之初来预测将来项目会碰到

Kafka集群管理.状态保存是通过zookeeper实现,所以先要搭建zookeeper集群 zookeeper集群搭建 一.软件环境: zookeeper集群需要超过半数的的node存活才能对外服务,所以服务器的数量应该是2*N+,这里使用3台node进行搭建zookeeper集群. . 3台linux服务器都使用docker容器创建,ip地址分别为 NodeA:172.17.0.10 NodeB:172.17.0.11 NodeC:172.17.0.12 . zookeeper的docker

1.下载kafka安装包kafka_2.12-1.1.0. tar -xzvf kafka_2.11-0.8.2.1.tgz #解压 mv kafka_2.11-0.8.2.1 /usr/local/kafka #移动到安装目录 2.配置kafka mkdir /usr/local/kafka/log/kafka #创建kafka日志目录 cd /usr/local/kafka/config #进入配置目录 vi server.properties #编辑修改相应的参数 broker.id=0

原标题:Kafka如何做到1秒处理1500万条消息? Apache Kafka 是一款流行的分布式数据流平台,它已经广泛地被诸如 New Relic(数据智能平台).Uber.Square(移动支付公司)等大型公司用来构建可扩展的.高吞吐量的.且高可靠的实时数据流系统. 例如,在 New Relic 的生产环境中,Kafka 群集每秒能够处理超过 1500 万条消息,而且其数据聚合率接近 1Tbps. 可见,Kafka 大幅简化了对于数据流的处理,因此它也获得了众多应用开发人员和数据管理专家的青

Map任务的不均匀性 最近发现Map端数据越来越不均匀,而处理输入的数据,写到本地磁盘的数据量都差不多,我们随便拿出来两个attempt任务(当前map数量为64个),33和45,33的counter: 下面是000045的Counter数据 可以看出Counter中的数据也是差不多,但是CPU时间以及GC时间相差比较大(实际上以ms为单位,也就相差不太大),CPU时间相差5分钟左右,我们对map端执行的每段数据进行标记: [INFO] 2014-10-19 19:17:19 : current

有些hive安装文档提到了hdfs dfs -mkdir ,也就是说hdfs也是可以用的,但在2.8.0中已经不那么处理了,之所以还可以使用,是为了向下兼容. 本文简要介绍一下有关的命令,以便对hadoop的命令有一个大概的影响,并在想使用的时候能够知道从哪里可以获得帮助. 概述 在$HADOOP_HOME/bin下可以看到hadoop和hdfs的脚本. hdfs的相当一部分的功能可以使用hdoop来替代(目前),但hdfs有自己的一些独有的功能.hadoop主要面向更广泛复杂的功能. 本文介绍

Apache Spark 2.2.0 中文文档 - 快速入门 | ApacheCN Geekhoo 关注 2017.09.20 13:55* 字数 2062 阅读 13评论 0喜欢 1 快速入门 使用 Spark Shell 进行交互式分析 基础 Dataset 上的更多操作 缓存 独立的应用 快速跳转 本教程提供了如何使用 Spark 的快速入门介绍.首先通过运行 Spark 交互式的 shell(在 Python 或 Scala 中)来介绍 API, 然后展示如何使用 Java , Scal

不多说,直接上干货! 一切来源于官网 http://kafka.apache.org/documentation/ Step 6: Setting up a multi-broker cluster Step : 设置多个broker集群 So far we have been running against a single broker, but that's no fun. For Kafka, a single broker is just a cluster of size one,