Cassandra如何保证数据最终一致性:1.逆熵机制(Anti-Entropy)使用默克尔树(Merkle Tree)来确认多个副本数据一致,对于不一致数据,根据时间戳来获取最新数据. 2.读修复机制(Read Repair)当Cassandra读数据时,需要根据读一致级别设定读取N个节点的副本数据,并按照时间戳返回最新数据给用户后,会对所有副本数据进行检测和修复,确保所有副本数据一致. 3.提示移交机制(Hinted Handoff)当Cassandra写数据时,需要根据写一致性级别将数据写…

本文摘自书籍<Flink基础教程> 一.一致性的三种级别 当在分布式系统中引入状态时,自然也引入了一致性问题.一致性实际上是“正确性级别”的另一种说法,即在成功处理故障并恢复之后得到的结果,与没有发生任何故障时得到的结果相比.在流处理中,一致性分为 3 个级别. at-most-once:数据最多被处理一次.这其实是没有正确性保障的委婉说法——故障发生之后,计数结果可能丢失. at-least-once:数据最少被处理一次.这表示计数结果可能大于正确值,但绝不会小于正确值.也就是说,计数程序在…

做人事档案的系统考虑到数据的安全性与一致性,毕竟是要对外上线.真正投入使用的项目,数据库的可靠性与安全性上我们开发人员要考虑的就很多了,记得做机房收费系统时注册新卡是自己为了简单,写成了一个存储过程(存储过程加事务),完成了一个功能的实现就万事大吉了,这次想换一种新的方法:经过和师哥的交流学习,在代码中使用事务同样也是可以解决问题的,可以保证数据的正确性,就像银行取款一样,如果在取款的过程中取款机出现故障,我们个人的账户上的金额不会受任何影响等. 代码中使用事务前提:务必保证一个功能(或用例)在…

随着Flink 1.10的发布,对SQL的支持也非常强大.Flink 还提供了 MySql, Hive,ES, Kafka等连接器Connector,所以使用起来非常方便. 接下来咱们针对构建流式SQL应用文章的梗概如下: 1. 搭建流式SQL应用所需要的环境准备. 2. 构建一个按每小时进行统计购买量的应用. 3. 构建每天以10分钟的粒度进行统计应用. 4. 构建按分类进行排行,取出想要的结果应用. 1. 搭建流式应用所需要的环境准备 Kafka,用于将数据写入到Kafka中,然后Flink…

Apache Flink is a framework and distributed processing engine for stateful computations over unbounded and bounded data streams. Apache Flink是一个分布式.有状态的流计算引擎. 下面将正式开启Flink系列的学习笔记与总结.(https://flink.apache.org/).此篇是准备篇,主要介绍流处理相关的基础概念.别小看这些理论,对后续的学习与理解很…

当数据进入Flink的时候,数据需要带入相应的时间,根据相应的时间进行处理. 让咱们想象一个场景,有一个队列,分别带着指定的时间,那么处理的时候,需要根据相应的时间进行处理,比如:统计最近五分钟的访问量,那么就需要知道数据到来的时间.五分钟以内的数据将会被计入,超过五分钟的将会计入下一个计算窗口. 那么Flink的Time分为三种: ProcessingTime : 处理时间,即算子处理数据的机器产生的时间,数据的流程一般是Source -> Transform (Operator,即算子) -…

一.设计思想及介绍 基本思想:“一切数据都是流,批是流的特例” 1.Micro Batching 模式 在Micro-Batching模式的架构实现上就有一个自然流数据流入系统进行攒批的过程,这在一定程度上就增加了延时.具体如下示意图: 2.Native Streaming 模式 Native Streaming 计算模式每条数据的到来都进行计算,这种计算模式显得更自然,并且延时性能达到更低.具体如下示意图: 很明显Native Streaming模式占据了流计算领域 "低延时" 的核…

Apache Flink社区宣布Flink 1.10.0正式发布! 本次Release版本修复1.2K个问题,对Flink作业的整体性能和稳定性做了重大改进,同时增加了对K8S,Python的支持. 这个版本标志着与Blink集成的完成,并且强化了流式SQL与Hive的集成,本文将详细介绍新功能和主要的改进. 一.内存管理优化 原有TaskExecutor有一些缺点: 流处理和批处理用了不同的配置模型: 流处理的堆外配置RocksDB复杂,需要用户配置: 为了使内存管理更明确直观,Flink 1…

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一致性保证: ZooKeeeper 是一个高性能的,可扩展的服务.不管是读和写操作是被设计成快速,虽然读比写快. 这样做的原因是在读的情况下,Zookeeper 可以提供旧的数据, 反过来又是由于Zookeeper的一致性保证: 顺序一致性: 从客户端更新会按他们发送的顺序应用 原子性: 更新成功还是失败 不会有部分的结果 单系统镜像 一个客户端可以看到相同的试图 可靠性: 一旦一个更新被应用, 它会坚持从那个时间知道一个客户端覆盖更新. 这个保证2个推论: 1.如果一个客户端成功的得到一个返回…