k CAP帽子理论. consistency:一致性 Availability:可用性 partition tolerance:分区容忍型 CA :mysql oracle(抛弃了网络分区) CP:hbase redis mongodb(抛弃了可用性) AP:cassandra simpleDB(抛弃了强一致性,采用弱一致性或者最终一致性,不定时一致性) 一致性的方案 master-slave(hadoop) WNR 读取后还得判断哪个数据是最新的.常用做法(版本号或者时间戳) 平时读取数据是从…

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…

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…

本文将展示 1.如何使用spark-streaming接入TCP数据并进行过滤: 2.如何使用spark-streaming接入TCP数据并进行wordcount: 内容如下: 1.使用maven,先解决pom依赖 <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-streaming-kafka_2.10</artifactId> <version>1…

1. 完成的场景 在很多大数据场景下,要求数据形成数据流的形式进行计算和存储.上篇博客介绍了Flink消费Kafka数据实现Wordcount计算,这篇博客需要完成的是将实时计算的结果写到redis.当kafka从其他端获取数据立刻到Flink计算,Flink计算完后结果写到Redis,整个过程就像流水一样形成了数据流的处理 2. 代码 添加第三方依赖 <dependencies> <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.fl…

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…

spark streaming从指定offset处消费Kafka数据 -- : 770人阅读 评论() 收藏 举报 分类: spark() 原文地址:http://blog.csdn.net/high2011/article/details/53706446 首先很感谢原文作者,看到这篇文章我少走了很多弯路,转载此文章是为了保留一份供复习用,请大家支持原作者,移步到上面的连接去看,谢谢 一.情景:当Spark streaming程序意外退出时,数据仍然再往Kafka中推送,然而由于Kafka默认…

Spark Streaming接收Kafka数据存储到Hbase fly spark hbase kafka 主要参考了这篇文章https://yq.aliyun.com/articles/60712([点我])(https://yq.aliyun.com/articles/60712), 不过这篇文章使用的spark貌似是spark1.x的.我这里主要是改为了spark2.x的方式 kafka生产数据 闲话少叙,直接上代码: import java.util.{Properties, UUID…

本文介绍flume读取kafka数据的方法 代码: /*******************************************************************************  * Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one  * or more contributor license agreements.  See the NOTICE file  * distributed wi…

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…