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Kafka前世今生 随着大数据时代的到来,数据中蕴含的价值日益得到展现,仿佛一座待人挖掘的金矿,引来无数的掘金者.但随着数据量越来越大,如何实时准确地收集并分析如此大的数据成为摆在所有从业人员面前的难题. 为了解决大数据流式处理中面临的巨大数据吞吐量的难题,LinkedIn公司开发了Kafka作为其活动流和运营数据处理的消息管道.作为全球最大的职业社交网站,LinkedIn会员人数在世界范围内已超过3亿,Kafka作为一款消息服务,为其系统数据的稳定运行做出了巨大的贡献,因此Kafka的性能和可…

摘要:Pulsar作为一个云原生的分布式消息流平台,越来越频繁地出现在人们的视野中,大有替代Kafka江湖地位的趋势. 本文分享自华为云社区<MRS Pulsar:下一代分布式消息流平台全新发布!>,作者: Lothar. Pulsar的前世今生 Apache Pulsar是一个发布-订阅消息系统,使用计算与存储分离的云原生架构.Pulsar 2018年9月成为ASF顶级项目,近两年,随着社区不断发展和诸多企业的应用和贡献,Pulsar作为一个云原生的分布式消息流平台,越来越频繁地出现在人们的…

最近碰到了消息时间戳的问题,于是花了一些功夫研究了一下,特此记录一下.   Kafka消息的时间戳 在消息中增加了一个时间戳字段和时间戳类型.目前支持的时间戳类型有两种: CreateTime 和 LogAppendTime 前者表示producer创建这条消息的时间:后者表示broker接收到这条消息的时间(严格来说,是leader broker将这条消息写入到log的时间)   为什么要加入时间戳? 引入时间戳主要解决3个问题: 日志保存(log retention)策略:Kafka目前会定…

关于 Topic 和 Partition: Topic: 在 kafka 中,topic 是一个存储消息的逻辑概念,可以认为是一个消息集合.每条消息发送到 kafka 集群的消息都有一个类别.物理上来说,不同的 topic 的消息是分开存储的,每个 topic 可以有多个生产者向它发送消息,也可以有多个消费者去消费其中的消息. Partition: 每个 topic 可以划分多个分区(每个 Topic 至少有一个分区),同一 topic 下的不同分区包含的消息是不同的.每个消息在被添加到分区时,…

基本可用软状态最终一致事务 本用例分两个数据库分别是用户库和交易库,不使用分布式事务,使用基于消息驱动实现基本可用软状态最终一致事务(BASE).现在说明下事务逻辑演化步骤,尊从CAP原则,即分布式系统不能全部确保一致性.可用性.分区容错性,只能三选二.文章里从一致性模式讨论,例子里每次出售物品时,将一行添加到交易表中,并更新买方和卖方的数量. 使用ACID风格的事务这是强一致性事务,SQL将如图所示.…

kafka在大数据.分布式架构中都很流行.kafka可以进行流式计算,也可以做为日志系统,还可以用于消息队列. 本篇主要是消息队列相关的知识. 零.kafka作为消息队列的优点: 分布式的系统 高吞吐量.即使存储了许多TB的消息,它也保持稳定的性能. 数据保留在磁盘上,因此它是持久的. 一.pull模式 消息队列有push模式和pull模式.push模式是消息队列推送给消息消费者,pull模式是消息消费者从消息队列中拉取. 二.发布 - 订阅消息系统 kafka是一个分布式的发布 - 订阅(pu…

初识kafka https://www.cnblogs.com/wenBlog/p/9550039.html 简介 Kafka经常用于实时流数据架构,用于提供实时分析.本篇将会简单介绍kafka以及它为什么能够广泛应用. kafka的增长是爆炸性的.2017年超过三分之一的世界五百强公司在使用kafka.这其中很多公司每天通过kafka处理超过TB级别的数据.kafka被用于实时数据流.收集大数据或者做一些实时分析.kafka是也为基于内存的微服务提供数据持久化并把数据传输给复杂的事件流系统和I…

使用分布式receiver来获取数据使用 WAL 来实现 exactly-once 操作: conf.set("spark.streaming.receiver.writeAheadLog.enable","true") // 开启 WAL // 1.At most once - 每条数据最多被处理一次(0次或1次),这种语义下会出现数据丢失的问题: // 2.At least once - 每条数据最少被处理一次 (1次或更多),这个不会出现数据丢失,但是会出现数…