一.HDFS 的设计思路 1)思路 切分数据,并进行多副本存储: 2)如果文件只以多副本进行存储,而不进行切分,会有什么问题 缺点 不管文件多大,都存储在一个节点上,在进行数据处理的时候很难进行并行处理,节点可能成为网络瓶颈,很难进行大数据的处理: 存储负载很难均衡,每个节点的利用率很低: 二.HDFS 的设计目标 Hadoop Distributed File System(HDFS):源于Google 的 GFS 论文: 设计目标 分布式存储:根据需要,水平横向增加节点: 运行在普通廉价的硬

一.Kafka集群 二.副本机制         2.1 分区和副本         2.2 ISR机制         2.3 不完全的首领选举         2.4 最少同步副本         2.5 发送确认 三.数据请求         3.1 元数据请求机制         3.2 数据可见性         3.3 零拷贝 四.物理存储         4.1 分区分配         4.2 分区数据保留规则         4.3 文件格式          一.Kafka集

一.Kafka集群 Kafka使用Zookeeper来维护集群成员(brokers)的信息.每个broker都有一个唯一标识broker.id,用于标识自己在集群中的身份,可以在配置文件server.properties中进行配置,或者由程序自动生成.下面是Kafka brokers集群自动创建的过程: 每一个broker启动的时候,它会在Zookeeper的/brokers/ids路径下创建一个临时节点,并将自己的broker.id写入,从而将自身注册到集群: 当有多个broker时,所有br

一.Kafka集群 Kafka 使用 Zookeeper 来维护集群成员 (brokers) 的信息.每个 broker 都有一个唯一标识 broker.id,用于标识自己在集群中的身份,可以在配置文件 server.properties 中进行配置,或者由程序自动生成.下面是 Kafka brokers 集群自动创建的过程: 每一个 broker 启动的时候,它会在 Zookeeper 的 /brokers/ids 路径下创建一个 临时节点,并将自己的 broker.id 写入,从而将自身注册

一.Kafka集群 Kafka 使用 Zookeeper 来维护集群成员 (brokers) 的信息.每个 broker 都有一个唯一标识 broker.id,用于标识自己在集群中的身份,可以在配置文件 server.properties 中进行配置,或者由程序自动生成.下面是 Kafka brokers 集群自动创建的过程: 每一个 broker 启动的时候,它会在 Zookeeper 的 /brokers/ids 路径下创建一个 临时节点,并将自己的 broker.id 写入,从而将自身注册

副本机制 1.副本摆放策略 第一副本:放置在上传文件的DataNode上:如果是集群外提交,则随机挑选一台磁盘不太慢.CPU不太忙的节点上:第二副本:放置在于第一个副本不同的机架的节点上:第三副本:与第二个副本相同机架的不同节点上:如果还有更多的副本:随机放在节点中: 2.副本系数 1)对于上传文件到HDFS时,当时hadoop的副本系数是几,那么这个文件的块副本数就有几份,无论以后怎么更改系统副本系数,这个文件的副本数都不会改变,也就是说上传到HDFS系统的文件副本数是由当时的系统副本数决定的

一.概述 为了提升集群的HA,Kafka从0.8版本开始引入了副本(Replica)机制,增加副本机制后,每个副本可以有多个副本,针对每个分区,都会从副本集(Assigned Replica,AR)中,选取一个副本作为Leader副本,所有读写请求都由Leader副本处理,其余的副本被称为Follwer副本,其会从Leader副本拉取消息更新到本地.因此,Follower更像是Leader的热备. 一般情况下,同一个分区的多个副本会被均匀的分配到集群中的不同Broker上,当leader副本所在

概述 每个分区有n个副本,可以承受n-1个节点故障. 每个副本都有自己的leader,其余都是follower. zk中存放分区的leader和 follower replica的信息.(get /brokers/topics/mytest2/partitions/0/state) 每个副本存储消息的部分数据在本地的log和offset中,周期性同步到disk,确保消息写入全部副本或不写入任何一个. leader故障时,消息或者在写入本地log,或者在producer收到ack消息前,resen

HDFS分布式文件系统设计目标 1.            硬件错误  由于集群很多时候由数量众多的廉价机组成,使得硬件错误成为常态 2.            数据流访问  所有应用以流的方式访问数据,设置之初便是为了用于批量的处理数据,而不是低延时的实时交互处理 3.            大数据集   典型的HDFS集群上面的一个文件是以G或者T数量级的,支持一个集群当中的文件数量达到千万数量级 4.            简单的相关模型  假定文件是一次写入,多次读取的操作 5.    

函数的形参.return 都有副本机制.数组没有副本机制 (为了节约内存) 函数形参和局部变量的生命周期.函数调用结束后就会被回收.

1.除了数组外,其他都有副本机制(包括结构体数组) 2.结构体作为参数具有副本机制,结构体返回值也有副本机制 . 3.函数的参数和返回值都有他的副本机制. #include<stdio.h> int a=,b=; static int sum(int aa,int bb){ printf("the aa is 0x%p,%d",&aa,aa); printf("\nthe bb is 0x%p,%d",&bb,bb); aa=; retu

一.Kafka 数据日志 1.主题 Topic Topic 是逻辑概念. 主题类似于分类,也可以理解为一个消息的集合.每一条发送到 Kafka 的消息都会带上一个主题信息,表明属于哪个主题. Kafka 的主题是支持多用户订阅的,即一个主题可以有零个.一个或者多个消费者来订阅该主题的消息. 2.分区 Partition 1)分区原因 方便集群扩展,因为一个 Topic 由多个 Partition 组成,而 Partition 又可以通过调整以适应不同的机器,因而整个集群就可以适应任意大小的数据:

目录 概念 配置 同步方式 起点 主从握手 部分同步 完全同步 执行完全同步判断条件 完全同步代码实现 为实现Redis服务的高可用,Redis官方为我们提供了副本机制(或称主从复制)和哨兵机制.副本机制使得当Master服务器宕机后,我们可以将其中一台Slave切换为新的Master服务器.哨兵机制则实现了自动发现Master服务器宕机,并自动进行主从切换.本文主要介绍副本机制(Replication),包括副本机制的概念.用法及其底层实现.下一篇文章我们再介绍哨兵机制. 从技术实现角度来看,

文章来源于本人的印象笔记,如出现格式问题可访问该链接查看原文 原创声明:作者:Arnold.zhao 博客园地址:https://www.cnblogs.com/zh94 副本机制 Kafka的副本机制会在多个服务端节点上对每个主题分区的日志进行复制,当集群中的某个节点上出现故障时,访问故障节点的请求会被转移到其他正常节点的副本上,副本的单位是主题的分区: kafka每个主题的每个分区都会有一个主副本(Leader)以及0个或多个备份副本(Follower),主副本负责客户端的读和写,备份副本则

目录 1 - HDFS 的副本机制 2 - HDFS 的机架感知机制 3 - HDFS 的负载均衡机制 参考资料 版权声明 1 - HDFS 的副本机制 HDFS 中的文件,在物理上都是以分块(block)存储的,块大小可以通过 hdfs-site.xml 文件中的参数 dfs.block.size 进行设置: <!-- 块大小,单位:Byte --> <property> <name>dfs.block.size</name> <value>1

进入到第五章了,来到了分布式系统之中最核心与复杂的内容:副本与一致性.通常分布式系统会通过网络连接的多台机器上保存相同数据的副本,所以在本篇之中,我们来展开看看如何去管理和维护这些副本,以及这个过程之中会遇到的各种问题. 1.副本 在数据系统之中,我们通常会有这样几个原因来使用副本技术: 保持地理位置接近用户,从而减少延迟(如:Cache,CDN技术) 提高系统的可用性和鲁棒性,即使系统中的某些部分已经失效了,仍然可以对外提供服务.(如:GFS三副本的设计) 通过扩展性来提供读查询,从而增加读取

原文:https://www.jianshu.com/p/15872cba211d Java异常控制机制又被称为“违例控制机制”. 捕获程序错误最理想的时机是在编译阶段,这样可以彻底避免错误的代码运行.但并非所有的错误都能在编译期间侦测到,有些问题必须在运行期间解决. 错误在运行期间发生时,我们可能不知道具体应该怎样解决,但我们清楚此时不能不管不顾地继续执行下去.此时应该做的事情是: 暂停程序的运行 指出何时.何地发生了什么样的错误 可能的话应处理此错误并恢复程序的执行 Java异常控制机制的作

一.libeness probe的三种检测机制 HTTP GET:对容器的IP(指定的端口和路径)执行HTTP GET请求,收到响应并返回状态码不代表错误(2xx/3xx),成功 TCP socket:与容器指定端口建立TCP链接,建立链接成功,表示检测成功 Exec:在容器内执行自定义命令,退出状态码是0,检测成功 二.liveness probe探测机制 kubernetes会在容器崩溃或健康检测失败时(默认连续3次检测都失败,则认为检测失败)通过重启容器保持运行 当容器被强制终止时,会创建

保持 pod 健康 P84 只要 pod 调度到某个节点,该节点上的 Kubelet 就会运行 pod 的容器,从此只要该 pod 存在,就会保持运行.如果容器的主进程奔溃, Kubelet 就会自动重启容器:如果应用程序奔溃, Kubelet 就会自动重启应用程序. P84 应用程序也可能因为无限循环或死锁等情况而停止响应.为确保应用在这种情况下可以重新启动,必须从外部检查应用程序的运行状况,而不是依赖于应用的内部检测. P84 介绍存活探测器 P84 Kubernetes 可以通过存活探测器

1. 副本策略 NameNode具有RackAware机架感知功能,这个可以配置. 若client为DataNode节点,那存储block时,规则为:副本1,同client的节点上:副本2,不同机架节点上:副本3,同第二个副本机架的另一个节点上:其他副本随机挑选. 若client不为DataNode节点,那存储block时,规则为:副本1,随机选择一个节点上:副本2,不同副本1,机架上:副本3,同副本2相同的另一个节点上:其他副本随机挑选 (For the common case, when t