原文链接:http://www.infoq.com/cn/articles/depth-interpretation-of-kafka-data-reliability Kafka起初是由LinkedIn公司开发的一个分布式的消息系统,后成为Apache的一部分,它使用Scala编写,以可水平扩展和高吞吐率而被广泛使用.目前越来越多的开源分布式处理系统如Cloudera.Apache Storm.Spark等都支持与Kafka集成. 1 概述 Kafka与传统消息系统相比,有以下不同: 它被设计…

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1 概述 Kakfa起初是由LinkedIn公司开发的一个分布式的消息系统,后成为Apache的一部分,它使用Scala编写,以可水平扩展和高吞吐率而被广泛使用.目前越来越多的开源分布式处理系统如Cloudera.Apache Storm.Spark等都支持与Kafka集成. Kafka凭借着自身的优势,越来越受到互联网企业的青睐,唯品会也采用Kafka作为其内部核心消息引擎之一.Kafka作为一个商业级消息中间件,消息可靠性的重要性可想而知.如何确保消息的精确传输?如何确保消息的准确存储?如何…

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…

本文为笔者在InfoQ首发的原创文章,主要利用周末时间陆续写成,也算近期用心之作.现转载回自己的公众号,请大家多多指教. 11 月 4 日,微软正式发布了其新一代数据库产品 SQL Server 2019,带来了大数据集群.数据虚拟化等重磅特性.本次发布距离上一个大版本 SQL Server 2017 不过短短两年时间,这样的迭代速度对于高度复杂的数据库系统而言颇为惊人.两年前 InfoQ 曾刊登长文<SQL Server 2017 正式发布,微软老牌数据库如何继往开来?>,此次我们再度与该文…

数据可靠性 Kafka 作为一个商业级消息中间件,消息可靠性的重要性可想而知.本文从 Producter 往 Broker 发送消息.Topic 分区副本以及 Leader 选举几个角度介绍数据的可靠性. Producer 往 Broker 发送消息 如果我们要往 Kafka 对应的主题发送消息,我们需要通过 Producer 完成.前面我们讲过 Kafka 主题对应了多个分区,每个分区下面又对应了多个副本:为了让用户设置数据可靠性, Kafka 在 Producer 里面提供了消息确认机制.也…

我就是认真:Linux SWAP 深度解读(必须收藏) http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4Nzg5Nzc5OA==&mid=2651660097&idx=1&sn=a3d38e3af2c9d8d431c46fe7680b428d&scene=2&srcid=0606f21oK1jm1IKMwEyi6aNz&from=timeline&isappinstalled=0#wechat_redirect 作者简介 邹立…

Kakfa揭秘 Day4 Kafka中分区深度解析 今天主要谈Kafka中的分区数和consumer中的并行度.从使用Kafka的角度说,这些都是至关重要的. 分区原则 Partition代表一个topic的分区,可以看到在构造时注册了zookeeper,也就是说kafka在分区时,是被zk管理的. 在实际存储数据时,怎么确定分区. 咱们从kafka的设计开始,为了完成高吞吐性,关键有两点设计: 使用了磁盘操作系统级的页page的访问,据说在顺序读写时比使用内存速度更快. 使用Topic进行分布…

欢迎大家前往腾讯云社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 张钦坤 腾讯研究院秘书长蔡雄山 腾讯研究院法律研究中心副主任祝林华 腾讯研究院法律研究中心助理研究员曹建峰 腾讯研究院法律研究中心高级研究员 相关推荐:AI 新技术革命将如何重塑就业和全球化格局?深度解读 UN 报告 (中篇)AI 新技术革命将如何重塑就业和全球化格局?深度解读 UN 报告 (下篇) 中国<新一代人工智能发展规划>开篇即表明,人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会生活.改变世界.诚然,被视为一种变革性技术的人工智能,有望成…

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…