NSQ简介 NSQ是Go语言编写的一个开源的实时分布式内存消息队列,其性能十分优异. NSQ 是实时的分布式消息处理平台,其设计的目的是用来大规模地处理每天数以十亿计级别的消息.它具有分布式和去中心化拓扑结构,该结构具有无单点故障.故障容错.高可用性以及能够保证消息的可靠传递的特征 适合小型项目使用,用来学习消息队列实现原理.学习 golang channel知识以及如何用 go 来写分布式,为什么说适合小型小型项目使用因为,nsq 如果没有能力进行二次开发的情况存在的问题还是很多的. NSQ优

使用场景 Spark Streaming实时消费kafka数据的时候,程序停止或者Kafka节点挂掉会导致数据丢失,Spark Streaming也没有设置CheckPoint(据说比较鸡肋,虽然可以保存Direct方式的offset,但是可能会导致频繁写HDFS占用IO),所以每次出现问题的时候,重启程序,而程序的消费方式是Direct,所以在程序down掉的这段时间Kafka上的数据是消费不到的,虽然可以设置offset为smallest,但是会导致重复消费,重新overwrite hive

使用PHP文件锁写一个多个请求同时并发写入一个文件,要求不脏读.数据不丢失. //并发文件操作 function filehandle($filename,$data){ $start = 0; $end = 3000; if(!file_exists($filename)){ return "文件不存在"; } if(!is_string($data)){ return "写入内容只能为字符串类型"; } if($fp = fopen($filename,'a')

简介: 由于MD3200存储中虚拟机的数据文件丢失,导致整个Hyper-V服务瘫痪,虚拟机无法使用,故障环境为Windows Server 2012服务器,系统中部署了Hyper-V虚拟机环境,虚拟机的硬盘文件和配置文件放在朝阳区某托管中心托管的DELL MD3200存储中(注:硬盘600G*4,4T*1).MD3200存储是由4块600G硬盘组成的阵列,用作存储虚拟机的数据文件.单块4T硬盘用作虚拟机数据文件的备份.故障: 由于MD3200存储中虚拟机的数据文件丢失,导致整个Hyper-V服务

spark是迭代式的内存计算框架,具有很好的高可用性.sparkStreaming作为其模块之一,常被用于进行实时的流式计算.实时的流式处理系统必须是7*24运行的,同时可以从各种各样的系统错误中恢复. 在实际使用中,容错和数据无丢失显得尤为重要.最近看了官网和一些博文,整理了一下对Spark Streaming的容错和数据无丢失机制. checkPoint机制可保证其容错性.spark中的WAL用来改进恢复机制,保证数据的无丢失. checkPoint机制介绍 Spark Streaming需

当我们正确地部署好Spark Streaming,我们就可以使用Spark Streaming提供的零数据丢失机制.为了体验这个关键的特性,你需要满足以下几个先决条件: 1.输入的数据来自可靠的数据源和可靠的接收器: 2.应用程序的metadata被application的driver持久化了(checkpointed ); 3.启用了WAL特性(Write ahead log). 下面我将简单地介绍这些先决条件. 可靠的数据源和可靠的接收器 对于一些输入数据源(比如Kafka),Spark S

在store.js中 export default new vuex.Store({ // 首先声明一个状态 state state:{ pcid: '', postList: [], } //更新状态 mutations:{ changepcId(state, _pcid){ state.pcid = _pcid; }, changepostList(state, _postList){ state.postList = _postList; Cookies.set('postList', _

来自: https://community.qingcloud.com/topic/344/spark-streaming使用kafka保证数据零丢失 spark streaming从1.2开始提供了数据的零丢失,想享受这个特性,需要满足如下条件: 数据输入需要可靠的sources和可靠的receivers 应用metadata必须通过应用driver checkpoint WAL(write ahead log) 可靠的sources和receivers spark streaming可以通过

Kafka如何保证数据不丢失 1.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,其中状态有0,1,-1. 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.即使设置为1,也会随着leader宕机丢失数据. producer.type=sync request.required.acks=1 如果是异步模式:也会考虑ack的状态,除此之外,异步模式下的有个buff

定义 问题开始之前先解释下流处理中的一些概念: At most once - 每条数据最多被处理一次(0次或1次) At least once - 每条数据最少被处理一次 (1次或更多) Exactly once - 每条数据只会被处理一次(没有数据会丢失,并且没有数据会被多次处理) High Level API   如果不做容错,将会带来数据丢失因为receiver一直在接收数据,在其没有处理的时候(已通知zk数据接收到),executor突然挂掉(或是driver挂掉通知executor关闭

问题: 使用“ this.webBrowser.Url = new Uri(webBrowserUrl);”方式请求Action(Java Web)并传递数据,在webBrowserUrl中携带的参数过长时,java web中接收到的数据值部分丢失. 原因 使用此方式请求url,相当于GET请求,而GET方法提交的数据有长度限制(由浏览器.服务器决定,HTTP GET方法提交的数据大小长度并没有限制,HTTP协议规范没有对URL长度进行限制),故而在传递数据过长时会出现数据部分丢失问题. 解决方

SQL Server上唯一的数据库集群:负载均衡.读写分离.容灾(数据零丢失.服务高可用).审计.优化,全面解决数据库用户问题.一键安装,易用稳定,性价比高,下载链接:http://www.zhetides.com.cn/Comcpzx/2013-04-19/15.html 1594510582

工作中一直在用Oracle 的中间件Oracle GondenGate 是如何保证消息的有序和不丢失呢? Oracle GoldenGate逻辑架构 首先,先看一下Oracle GoldenGate 的逻辑架构: 图中涉及到两个阶段: 初始化阶段: extract 进程直接抽取源表信息经网络传输到target 端的 replicat进程,replicat 进程获取到初始化加载数据将其同步到目标数据源. 增量数据抓取阶段:extract 进程从源表redo log 或其他增量日志中解析并获取增量,

Mysql系列的目标是:通过这个系列从入门到全面掌握一个高级开发所需要的全部技能. 欢迎大家加我微信itsoku一起交流java.算法.数据库相关技术. 这是Mysql系列第27篇. 本篇文章我们先来看一下mysql是如何确保数据不丢失的,通过本文我们可以了解mysql内部确保数据不丢失的原理,学习里面优秀的设计要点,然后我们再借鉴这些优秀的设计要点进行实践应用,加深理解. 预备知识 mysql内部是使用b+树的结构将数据存储在磁盘中,b+树中节点对应mysql中的页,mysql和磁盘交互的最小

kafka 如何保证数据不丢失 https://www.cnblogs.com/MrRightZhao/p/11498952.html   一般我们在用到这种消息中件的时候,肯定会考虑要怎样才能保证数据不丢失,在面试中也会问到相关的问题.但凡遇到这种问题,是指3个方面的数据不丢失,即:producer consumer 端数据不丢失  broker端数据不丢失下面我们分别从这三个方面来学习,kafka是如何保证数据不丢失的 一.producer 生产端是如何保证数据不丢失的 1.ack的配置策略

一般我们在用到这种消息中件的时候,肯定会考虑要怎样才能保证数据不丢失,在面试中也会问到相关的问题.但凡遇到这种问题,是指3个方面的数据不丢失,即:producer consumer 端数据不丢失  broker端数据不丢失下面我们分别从这三个方面来学习,kafka是如何保证数据不丢失的 一.producer 生产端是如何保证数据不丢失的 1.ack的配置策略 acks = 0 生产者发送消息之后 不需要等待服务端的任何响应,它不管消息有没有发送成功,如果发送过程中遇到了异常,导致broker端没

本篇文章我们先来看一下mysql是如何确保数据不丢失的,通过本文我们可以了解mysql内部确保数据不丢失的原理,学习里面优秀的设计要点,然后我们再借鉴这些优秀的设计要点进行实践应用,加深理解. 预备知识 mysql内部是使用b+树的结构将数据存储在磁盘中,b+树中节点对应mysql中的页,mysql和磁盘交互的最小单位为页,页默认情况下为16kb,表中的数据记录存储在b+树的叶子节点中,当我们需要修改.删除.插入数据时,都需要按照页来对磁盘进行操作. 磁盘顺序写比随机写效率要高很多,通常我们使用

vue项目刷新页面时,存储在vuex中的数据会丢失,把他们存到stroage中可以保证不丢失.

2019年10月23号,阿里云数据库RDS for MySQL 三节点企业版正式商用,RDS for MySQL三节点企业版基于Paxos协议实现数据库复制,每个事务日志确保至少同步两个节点,实现任意节点宕机后数据零丢失,数据库整体RPO为0.RDS for MySQL三节点企业版适用于数据敏感性业务,如金融行业,电商行业订单业务等. 据介绍,阿里云数据库RDS for MySQL 三节点企业版5.7 版本对数据复制算法重构,改变5.6版本基于raft算法的数据复制而代之以Paxos算法来接管副

转载:https://www.iteblog.com/archives/1591.html 当我们正确地部署好Spark Streaming,我们就可以使用Spark Streaming提供的零数据丢失机制.为了体验这个关键的特性,你需要满足以下几个先决条件: 1.输入的数据来自可靠的数据源和可靠的接收器: 2.应用程序的metadata被application的driver持久化了(checkpointed ); 3.启用了WAL特性(Write ahead log): 一.可靠的数据源和可靠

Kafka经典三大问:数据有序丢失重复 在kafka中有三个经典的问题: 如何保证数据有序性 如何解决数据丢失问题 如何处理数据重复消费 这些不光是面试常客,更是日常使用过程中会遇到的几个问题,下面分别记录一下产生的原因以及如何解决. 1. 消息有序 kafka 的数据,在同一个partition下是默认有序的,但在多个partition中并不一定能够保证其顺序性.kafka因为其自身的性质,适合高吞吐的流式大数据,对数据有序性要求不严格的场景比较适用. 1.1. 为什么只保证单partitio