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

Kafka大量依赖文件系统去存储和缓存消息.对于硬盘有个传统的观念是硬盘总是很慢,这使很多人怀疑基于文件系统的架构能否提供优异的性能.实际上硬盘的快慢完全取决于使用它的方式.设计良好的硬盘架构可以和内存一样快.在6块7200转的SATA RAID-5磁盘阵列的线性写速度差不多是600MB/s,但是随即写的速度却是100k/s,差了差不多6000倍.现代的操作系统都对次做了大量的优化,使用了 read-ahead 和 write-behind的技巧,读取的时候成块的预读取数据,写的时候将各种微小琐

1.概述 经过前面Kafka实战系列的学习,我们通过学习<Kafka实战-入门>了解Kafka的应用场景和基本原理,<Kafka实战-Kafka Cluster>一文给大家分享了Kafka集群的搭建部署,让大家掌握了集群的搭建步骤,<Kafka实战-实时日志统计流程>一文给大家讲解一个项目(或者说是系统)的整体流程,<Kafka实战-Flume到Kafka>一文给大家介绍了Kafka的数据生产过程,<Kafka实战-Kafka到Storm>一文给

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

数据辅助与Failover CAP理论(它具有一致性.可用性.分区容忍性) CAP理论:分布式系统中,一致性.可用性.分区容忍性最多只可同时满足两个.一般分区容忍性都要求有保障,因此很多时候在可用性与一致性之间做权衡. 一致性方案 1.Master-slave >RDBMS的读写分离即为典型的Master-slave方案 >同步复制可保证强一致性但会影响可用性(等master确保将数据复制给全部的slave,slave才返回结果) >异步复制可提供高可用性但会降低一致性 2.WNR &g

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

简单理解为:Receiver方式是通过zookeeper来连接kafka队列,Direct方式是直接连接到kafka的节点上获取数据 Receiver 使用Kafka的高层次Consumer API来实现.receiver从Kafka中获取的数据都存储在Spark Executor的内存中,然后Spark Streaming启动的job会去处理那些数据.然而,在默认的配置下,这种方式可能会因为底层的失败而丢失数据.如果要启用高可靠机制,让数据零丢失,就必须启用Spark Streaming的预写

简介: Spark-Streaming获取kafka数据的两种方式-Receiver与Direct的方式,可以简单理解成: Receiver方式是通过zookeeper来连接kafka队列, Direct方式是直接连接到kafka的节点上获取数据了. 一.基于Receiver的方式 这种方式使用Receiver来获取数据.Receiver是使用Kafka的高层次Consumer API来实现的.receiver从Kafka中获取的数据都是存储在Spark Executor的内存中的,然后Spar

在上一篇<Java 数据持久化系列之池化技术>中,我们了解了池化技术,并使用 Apache-common-Pool2 实现了一个简单连接池,实验对比了它和 HikariCP.Druid 等数据库连接池的性能数据.在性能方面,HikariCP遥遥领先,而且它还是 Spring Boot 2.0 默认的数据库连接池.下面我们就来了解一下这款明星级开源数据库连接池的实现. 本文的主要内容包括: HikariCP 简介,介绍它的特性和现况. HikariCP 的配置项详解,分析部分配置的影响. Hik

简单理解为:Receiver方式是通过zookeeper来连接kafka队列,Direct方式是直接连接到kafka的节点上获取数据 一.Receiver方式: 使用kafka的高层次Consumer api来实现的,Receiver从kafka中获取的数据都是存储在spark executor的内存中,然后Spark Streaming启动的job会去处理那些数据.然而,在默认的配置下,这种方式可能会因为底层的失败而丢失数据.如果要启用高可用机制,让数据零丢失,就必须启用Spark Strea

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

之前介绍了Sentinel相关的文章,小伙伴在生产实践中不知道有没有这个疑问?我们的Sentinel控制台监控的数据只能看最近5分钟的,如图 那么就导致历史数据是查看不了的,那肯定是不行的,在生产环境中我们最起码能够看到最近几天甚至几个月的监控数据,方便我们排查出哪些时间段/哪些天,哪些接口会到达什么样的QPS:方便我们对整体系统的QPS.以及异常情况有基本的了解. 如果要做到这些,就需要做到对这些数据进行持久化,而不能只保存在内存中.那我们今天就来介绍一下怎么改造Sentinel控制台,可以达

Kafka将数据持久化到了硬盘上,允许你配置一定的策略对数据清理,清理的策略有两个,删除和压缩. 数据清理的方式 删除 log.cleanup.policy=delete启用删除策略直接删除,删除后的消息不可恢复.可配置以下两个策略:清理超过指定时间清理:  log.retention.hours=16超过指定大小后,删除旧的消息:log.retention.bytes=1073741824为了避免在删除时阻塞读操作,采用了copy-on-write形式的实现,删除操作进行时,读取操作的二分查找

以前研究Redis的时候,很多东西都不太明白,理解得也不太深,现在有时间重新拾起来看看,将一些心得记录下来,希望和大家一起探讨. 一.简介 Redis是一个单线程高可用的Key-Value存储系统,和Memcached类似,但是实际使用上最大的区别有两方面: Redis支持多种数据结构类型的value,比如string(字符串).list(链表).set(集合).zset(sorted set --有序集合)和hash(哈希类型): Memcached在出现系统瘫痪的情况下,无法实现系统恢复,而

作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl 转载请注明出处 找时间记录一下利用Gobblin采集kafka数据的过程,话不多说,进入正题 一.Gobblin环境变量准备 需要配置好Gobblin0.7.0工作时对应的环境变量,可以去Gobblin的bin目录的gobblin-env.sh配置,比如 export GOBBLIN_JOB_CONFIG_DIR=~/gobblin/gobblin-config-dir export GOBBLIN_WORK

概论 所谓的持久化,就是将数据保存到硬盘中,使得在应用程序或机器重启后可以继续访问之前保存的数据.在iOS开发中,有很多数据持久化的方案,接下来我将尝试着介绍一下5种方案: plist文件(属性列表) Preference(偏好设置) NSKeyedArchiver(归档) SQLite 3 CoreData 沙盒 在介绍各种存储方法之前,有必要说明以下沙盒机制.iOS程序默认情况下只能访问程序自己的目录,这个目录被称为“沙盒”. 1.结构 既然沙盒就是一个文件夹,那就看看里面有什么吧.沙盒的目

上节讲到当容器运行期间产生的数据是不会在写镜像里面的,重新用此镜像启动新的容器就会初始化镜像,会加一个全新的读写入层来保存数据.如果想做到数据持久化,Docker提供数据卷(Data volume)或者数据容器卷来解决问题,另外还可以通过commit提交一个新的镜像来保存产生的数据.那么,来一一看下各自的使用方法. 一.数据卷 数据卷特性: 可以绕过UFS文件系统,为一个或多个容器提供访问. 完全独立于容器的生存周期,因此不会在删除容器时删除其挂在的数据卷. 数据卷特点: 数据卷在容器启动初始化

在实际的iOS开发中,有些时候涉及到将程序的状态保存下来,以便下一次恢复,或者是记录用户的一些喜好和用户的登录信息等等. 这就需要涉及到数据的持久化了,所谓数据持久化就是数据的本地保存,将数据从内存中迁入到存储器上.网上有很多种数据持久化的方法,如实现自己实现I/O.数据库.云或则走第三方接口等等.但是有时候可能只是进行一些简单的数据存储,如用户的偏好设置.用户的sessionID等等,这时候使用上述方法便显得有点兴师动众了,现在需要一种更加轻量化的操作方式. 一.认识 NSUserDefaul

所谓的持久化,就是将数据保存到硬盘中,使得在应用程序或机器重启后可以继续访问之前保存的数据.在iOS开发中,有很多数据持久化的方案,接下来我将尝试着介绍一下5种方案: plist文件(属性列表) preference(偏好设置) NSKeyedArchiver(归档) SQLite 3 CoreData 沙盒 在介绍各种存储方法之前,有必要说明以下沙盒机制.iOS程序默认情况下只能访问程序自己的目录,这个目录被称为“沙盒”. 1.结构 既然沙盒就是一个文件夹,那就看看里面有什么吧.沙盒的目录结构

iOS中的数据持久化方式,基本上有以下四种:属性列表.对象归档.SQLite3和Core Data. 1.属性列表 涉及到的主要类:NSUserDefaults,一般 [NSUserDefaults standardUserDefaults]就够用了 @interface User : NSObject <NSCoding> @property (nonatomic, assign) NSInteger userID; @property (nonatomic, copy) NSString

属性列表文件是一种XML文件,Foundation框架中的数组和字典等都可以于属性列表文件相互转换. NSArray类常用读写属性列表文件的方法: +arrayWithContentsOfFile:类级构造方法,用于从属性列表文件中读取数据,创建NSArray对象. -initWithContentsOfFile:实例构造方法,用于从属性列表文件中读取数据,创建NSArray对象. -writeToFile:atomically:该方法把NSArray对象写入到属性列表文件中,第一个参数是文件名