数据存储格式 Kafka的高可靠性的保障来源于其健壮的副本(replication)策略.一个Topic可以分成多个Partition,而一个Partition物理上由多个Segment组成. Segment分2部分:索引文件和数据文件.索引文件保存元数据,记录了消息在数据文件中的偏移(offset),消息有固定物理结构,保证了正确的读取长度. Segment文件带来好处:方便过期文件清理.只需要整体删除过期的Segment.以追加的方式写消息,顺序写磁盘极大提高了效率. 读取某offset消息

Apache Kafka是分布式发布-订阅消息系统,在 kafka官网上对 kafka 的定义:一个分布式发布-订阅消息传递系统. 它最初由LinkedIn公司开发,Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目.Kafka是一种快速.可扩展的.设计内在就是分布式的,分区的和可复制的提交日志服务. 注意:Kafka并没有遵循JMS规范,它只提供了发布和订阅通讯方式!!!!!kafka中文官网:http://kafka.apachecn.org/quickstart.ht

Kafka 高可用设计 2016-02-28 杜亦舒 Kafka在早期版本中,并不提供高可用机制,一旦某个Broker宕机,其上所有Partition都无法继续提供服务,甚至发生数据丢失对于分布式系统,当集群规模上升到一定程度后,宕机的可能性大大提高,对高可用性就有了非常高要求Kafka在0.8版本提供了高可用机制,主要是增加了Partition的复制设计引入Partition的Replication之后,同一个Partition的就有了多个副本,把这些副本均匀的分布到多个Broker上,就保证

kafka高可用探究 众所周知 kafka 的 topic 可以使用 --replication-factor 数和 partitions 数来保证服务的高可用性 问题发现 但在最近的运维过程中,3台集群的kafka,副本与分区都为3,有其中一台 broker 挂了导致整个集群成了不可用状态,消费者消费不到信息,这是为什么呢? 查了很多资料后发现是kafka本身的 topic __consumer_offsets 搞的鬼. 问题分析 在高版本的kakfa中,消费者的offset偏移量会保存在ka

为什么使用消息队列 其实就是问问你消息队列都有哪些使用场景,然后你项目里具体是什么场景,说说你在这个场景里用消息队列是什么? 面试官问你这个问题,期望的一个回答是说,你们公司有个什么业务场景,这个业务场景有个什么技术挑战,如果不用 MQ 可能会很麻烦,但是你现在用了 MQ 之后带给了你很多的好处. 先说一下消息队列常见的使用场景吧,其实场景有很多,但是比较核心的有 3 个:解耦.异步.削峰. 解耦 看这么个场景.A 系统发送数据到 BCD 三个系统,通过接口调用发送.如果 E 系统也要这个数据呢

前言 前段时间有套线上HBase出了点小问题,导致该套HBase集群服务停止了2个小时,从而造成使用该套HBase作为数据存储的应用也出现了服务异常.在排查问题之余,我们不禁也在思考,以后再出现类似的问题怎么办?这种问题该如何避免?用惯了MySQL,于是乎想到了HBase是否跟MySQL一样,也有其高可用方案? 答案当然是肯定的,几乎所有的数据库(无论是关系型还是分布式的),都采用WAL的方式来保障服务异常时候的数据恢复,HBase同样也是通过WAL来保障数据不丢失.HBase在写数据前会先写H

一.Zookeeper集群搭建 为保证集群高可用,Zookeeper集群的节点数最好是奇数,最少有三个节点,所以这里搭建一个三个节点的集群. 1.1 下载 & 解压 下载对应版本Zookeeper,这里我下载的版本3.4.14.官方下载地址:https://archive.apache.org/dist/zookeeper/ # 下载 wget https://archive.apache.org/dist/zookeeper/zookeeper-3.4.14/zookeeper-3.4.14.

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一.Zookeeper集群搭建 为保证集群高可用,Zookeeper 集群的节点数最好是奇数,最少有三个节点,所以这里搭建一个三个节点的集群. 1.1 下载 & 解压 下载对应版本 Zookeeper,这里我下载的版本 3.4.14.官方下载地址:https://archive.apache.org/dist/zookeeper/ # 下载 wget https://archive.apache.org/dist/zookeeper/zookeeper-3.4.14/zookeeper-3.4.

关于NameNode高可靠需要配置的文件有core-site.xml和hdfs-site.xml 关于ResourceManager高可靠需要配置的文件有yarn-site.xml 逻辑结构: NameNode-HA工作原理: 在一个典型的HA集群中,最好有2台独立的机器的来配置NameNode角色,无论在任何时候,集群中只能有一个NameNode作为Active状态,而另一个是Standby状态,Active状态的NameNode负责集群中所有的客户端操作,这么设置的目的,其实HDFS底层的机

一.Zookeeper集群搭建 为保证集群高可用,Zookeeper 集群的节点数最好是奇数,最少有三个节点,所以这里搭建一个三个节点的集群. 1.1 下载 & 解压 下载对应版本 Zookeeper,这里我下载的版本 3.4.14.官方下载地址:https://archive.apache.org/dist/zookeeper/ # 下载 wget https://archive.apache.org/dist/zookeeper/zookeeper-3.4.14/zookeeper-3.4.

数据存储格式 Kafka的高可靠性的保障来源于其健壮的副本(replication)策略.一个Topic可以分成多个Partition,而一个Partition物理上由多个Segment组成. Segment分2部分:索引文件和数据文件.索引文件保存元数据,记录了消息在数据文件中的偏移(offset),消息有固定物理结构,保证了正确的读取长度. Segment文件带来好处:方便过期文件清理.只需要整体删除过期的Segment.以追加的方式写消息,顺序写磁盘极大提高了效率. 读取某offset消息

    1.环境简述2.QJM HA简述2.1为什么要做HDFS HA?2.2 HDFS HA的方式2.2 HSFS HA的结构2.3 机器要求3.部署HDFS HA3.1 详细配置3.2 部署HDFS HA4. HDFS HA的管理5.自动切换5.1 使用zookeeper实现HA原理5. 部署hdfs自动切换5.1 关闭集群5.2 添加HA配置5.3 在zookeeper中初始化HA状态5.4 开启集群5.5 使用zookeeper时的安全机制6.FAQ7.做了HA后HDFS的升级.回滚7.

zookeeper作为去中心化的集群模式,消费者需要知道现在那些生产者(对于消费者而言,kafka就是生产者)是可用的.    如果没有zookeeper每次消费者在消费之前都去尝试连接生产者测试下是否连接成功,这样无法保证效率Replication & Leader election    Kafka中主题的每个partition有一个预写式日志,每个partition都由一系列有序的.不可变的消息组成,这些消息被连续的追加到partition中,partition中的每个消息都由一个连续的序

1. 获取安装包下载链接 访问https://kafka.apache.org/downloads 找到kafka对应版本 需要与服务器安装的scala版本一致(运行spark-shell可以看到当前安装的scala版本) 2. 执行命令下载并安装 cd /usr/local/src/ wget https://www.apache.org/dyn/closer.cgi?path=/kafka/2.2.2/kafka_2.11-2.2.2.tgz -.tgz - /usr/local/kafka

前言 小伙伴们,通过前边文章的阅读,相信大家已经对RocketMQ的基本原理有了一个比较深入的了解,那么大家对当前比较常用的RabbitMQ和Kafka是不是也有兴趣了解一些呢,了解的多一些也不是坏事,面试或者跟人聊技术的时候也会让你更有话语权嘛. 那王子今天就跟大家聊一聊RabbitMQ和Kafka在处理高可用集群时的原理,看看它们与RocketMQ有什么不同.小伙伴们可以重新温习一下常见的消息中间件有哪些?你们是怎么进行技术选型的?这篇文章,了解一下他们之间的区别. RabbitMQ的高可用

一.kafka一个最基本的架构认识 由多个broker组成,每个broker就是一个节点:创建一个topic,这个topic可以划分为多个partition,每个partition可以存在于不同的broker上,每个partition存放放一部分数据. kafka就是一个分布式消息队列,就是说一个topic的数据,是分散放在多个机器上的,每个机器就放一部分数据. 实际上像rabbitmq之类的,并不是分布式消息队列,它只是传统的消息队列,只不过提供了一些集群.HA的机制而已,因为rabbitmq

谈到Redis服务器的高可用,如何保证备份的机器是原始服务器的完整备份呢?这时候就需要哨兵和复制. 哨兵(Sentinel):可以管理多个Redis服务器,它提供了监控,提醒以及自动的故障转移的功能. 复制(Replication):则是负责让一个Redis服务器可以配备多个备份的服务器. Redis正是利用这两个功能来保证Redis的高可用. 哨兵(sentinal) 哨兵是Redis集群架构中非常重要的一个组件,哨兵的出现主要是解决了主从复制出现故障时需要人为干预的问题. 1.Redis哨兵

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

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