Partition Recovery机制 每个Partition会在磁盘记录一个RecoveryPoint, 记录已经flush到磁盘的最大offset.broker fail 重启时,会进行loadLogs. 首先会读取该Partition的RecoveryPoint,找到包RecoveryPoint的segment及以后的segment, 这些segment就是可能没有 完全flush到磁盘segments.然后调用segment的recover,重新读取各个segment的msg,并重建索

数据存储结构: Kafka中的Message是以topic为基本单位组织的,不同的topic之间是相互独立的.每个topic又可以分成几个不同的partition(每个topic有几个partition是在创建topic时指定的),每个partition存储一部分Message. partition是以文件的形式存储在文件系统中,比如,创建了一个名为page_visits的topic,其有5个partition,那么在Kafka的数据目录中(由配置文件中的log.dirs指定的)中就有这样5个目

直接贴面试题: 怎么保证数据 kafka 里的数据安全? 答: 生产者数据的不丢失kafka 的 ack 机制: 在 kafka 发送数据的时候,每次发送消息都会有一个确认反馈机制,确保消息正常的能够被收到. 如果是同步模式:ack 机制能够保证数据的不丢失,如果 ack 设置为 0,风险很大,一般不建议设置为 0 如果是异步模式:通过 buffer 来进行控制数据的发送,有两个值来进行控制,时间阈值与消息的数量阈值,如果 buffer 满了数据还没有发送出去,如果设置的是立即清理模式,风险很大

如果只是为了开发 Kafka 应用程序,或者只是在生产环境使用 Kafka,那么了解 Kafka 的内部工作原理不是必须的.不过,了解 Kafka 的内部工作原理有助于理解 Kafka 的行为,也利用快速诊断问题.下面我们来探讨一下这三个问题 Kafka 是如何进行复制的 Kafka 是如何处理来自生产者和消费者的请求的 Kafka 的存储细节是怎样的 如果感兴趣的话,就请花费你一些时间,耐心看完这篇文章. 集群成员间的关系 我们知道,Kafka 是运行在 ZooKeeper 之上的,因为 Zo

一 本书作者介绍 此书名为从Paxos到ZooKeeper分布式一致性原理与实践,作者倪超,阿里巴巴集团高级研发工程师,国家认证系统分析师,毕业于杭州电子科技大学计算机系.2010年加入阿里巴巴中间件团队担任研发实习岗位,一直从事Zookeeper的开发与运维工作,从中学习与总结了不少分布式一致性相关的理论与实践经验,尤其对Zookeeper及其相关技术有非常深入的研究.目前在中间件团队专家组任职产品经理,负责分布式产品的产品化和云计算改造工作.这本书涉及分布式领域绝大多数系统和框架,适合刚入门

SparkStreaming接收Kafka数据的两种方式 SparkStreaming接收数据原理 一.SparkStreaming + Kafka Receiver模式 二.SparkStreaming + Kafka Direct模式 三.Direct模式与Receiver模式比较 SparkStreaming2.3+kafka 改变 四.SparkStreaming+Kafka维护消费者offset 五.实例:SparkStreaming集成Kafka,读取Kafka中数据,进行数据统计计

转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/zjdxr-up/p/16114877.html 深入理解Kafka核心设计及原理(一):初识Kafka 深入理解Kafka核心设计及原理(二):生产者 3.1 消费者与消费组 消费者(Consumer)负责订阅Kafka 中的主题(T

转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/zjdxr-up/p/16127749.html 目录: 5.1文件目录布局 5.2消息压缩 5.3日志索引 5.4日志文件及索引文件分段触发条件 5.5日志清理 5.6 磁盘存储--页缓存/零拷贝技术 5.1文件目录布局 如果分区规则

主从数据校验使用percona-toolkit工具集的以下两个工具(主库上使用): pt-table-checksum  #检查主从数据是否一致, pt-table-sync #把主库数据同步到从库 适用场景如下: 1). 数据迁移前后进行数据一致性检查 2). 当主从复制出现报错中断或者主从数据出现不一致时,对主从数据进行一致性检查并进行修复 3). 在从库上执行了误操作 4). 定期进行校验(如每个月对复制环境进行校验以确定复制是一致的) 原理: pt-table-checksum在主库上利

一.ZooKeeper 的实现 1.1 ZooKeeper处理单点故障 我们知道可以通过ZooKeeper对分布式系统进行Master选举,来解决分布式系统的单点故障,如图所示. 图 1.1 ZooKeeper解决单点故障

内容简介 Paxos到Zookeeper分布式一致性原理与实践从分布式一致性的理论出发,向读者简要介绍几种典型的分布式一致性协议,以及解决分布式一致性问题的思路,其中重点讲解了Paxos和ZAB协议.同时,本书深入介绍了分布式一致性问题的工业解决方案--ZooKeeper,并着重向读者展示这一分布式协调框架的使用方法.内部实现及运维技巧,旨在帮助读者全面了解ZooKeeper,并更好地使用和运维ZooKeeper.全书共8章,分为五部分:前一部分(第1章)主要介绍了计算机系统从集中式向分布式系统

转载自:https://blog.csdn.net/weixin_41615494/article/details/7952173 一.基于Receiver的方式 原理 Receiver从Kafka中获取的数据存储在Spark Executor的内存中,然后Spark Streaming启动的job会去处理那些数据,如果突然数据暴增,大量batch堆积,很容易出现内存溢出的问题. 在默认的配置下,这种方式可能会因为底层失败而丢失数据.如果要让数据零丢失,就必须启用Spark Streaming的

第一章 分布式架构 1.1 从集中式到分布式 集中式的特点: 部署结构简单(因为基于底层性能卓越的大型主机,不需考虑对服务多个节点的部署,也就不用考虑多个节点之间分布式协调问题) 分布式系统是一个硬件或软件组件分布在不同的网络计算机上,彼此之间仅仅通过消息传递进行通信和协调的系统. 分布式的特点: 分布性:在空间随意分布 对等性:没有主从之分,都是对等的 并发性 缺乏全局时钟:很难定义两个事件谁先谁后 故障总是会发生 分布式环境的各种问题: 通信异常:主要是因为网络本身的不可靠性 网络分区:当网

面试题 es 写入数据的工作原理是什么啊?es 查询数据的工作原理是什么啊?底层的 lucene 介绍一下呗?倒排索引了解吗? 面试官心理分析 问这个,其实面试官就是要看看你了解不了解 es 的一些基本原理,因为用 es 无非就是写入数据,搜索数据.你要是不明白你发起一个写入和搜索请求的时候,es 在干什么,那你真的是...... 对 es 基本就是个黑盒,你还能干啥?你唯一能干的就是用 es 的 api 读写数据了.要是出点什么问题,你啥都不知道,那还能指望你什么呢? 面试题剖析 es 写数据

原文链接:https://www.cnblogs.com/sunddenly/p/4138580.html 一.ZooKeeper 的实现 1.1 ZooKeeper处理单点故障 我们知道可以通过ZooKeeper对分布式系统进行Master选举,来解决分布式系统的单点故障,如图所示. 图 1.1 ZooKeeper解决单点故障

一.ZooKeeper 的实现 1.1 ZooKeeper处理单点故障 我们知道可以通过ZooKeeper对分布式系统进行Master选举,来解决分布式系统的单点故障,如图所示. 图 1.1 ZooKeeper解决单点故障

ZooKeeper是一个开源的分布式协调服务,由雅虎创建,是Google Chubby的开源实现.分布式应用程序可以基于ZooKeeper实现诸如数据发布/订阅.负载均衡.命名服务.分布式协调/通知.集群管理.Master选举.分布式锁和分布式队列等功能. 简介 ZooKeeper是一个开源的分布式协调服务,由雅虎创建,是Google Chubby的开源实现.分布式应用程序可以基于ZooKeeper实现诸如数据发布/订阅.负载均衡.命名服务.分布式协调/通知.集群管理.Master选举.分布式锁

转载来源:https://www.cnblogs.com/sunddenly/p/4138580.html 一.ZooKeeper 的实现 1.1 ZooKeeper处理单点故障 我们知道可以通过ZooKeeper对分布式系统进行Master选举,来解决分布式系统的单点故障,如图所示. 图 1.1 ZooKeeper解决单点故障

摘要:本次分享主要介绍Kafka产品的原理和使用方式,以及同步数据到MaxCompute的参数介绍.独享集成资源组与自定义资源组的使用背景和配置方式.Kafka同步数据到MaxCompute的开发到生产的整体部署操作等内容. 演讲嘉宾简介:耿江涛,阿里云智能技术支持工程师 以下内容根据演讲视频以及PPT整理而成. 本次分享主要围绕以下两个方面: 一.背景介绍二.具体操作流程1.Kafka消息队列使用以及原理2.资源组介绍以及配置3.同步过程及其注意事项 4.开发测试以及生产部署 一.背景介绍 1

最近一个学员去滴滴面试,在第二面的时候遇到了这个问题: "请你简单说一下Kafka的零拷贝原理" 然后那个学员努力在大脑里检索了很久,没有回答上来. 那么今天,我们基于这个问题来看看,普通人和高手是如何回答的! 普通人的回答: 零拷贝是一种减少数据拷贝的机制,能够有效提升数据的效率 高手的回答: 在

转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/zjdxr-up/p/16124354.html 目录: 4.1创建主题 4.2 优先副本的选举 4.3 分区重分配 4.4 如何选择合适的分区 4.5分区数越多吞吐量也越高? 4.1创建主题 如果 broker 端配置参数 auto