kafka关于修改副本数和分区的数的案例实战(也可用作leader节点均衡案例) 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.关于topic分区数的修改 1>.创建1分区1个的topic,名称为yinzhengjie-channel [root@node101 ~]# kafka-topics. --create --replication-factor -partitions --topic yinzhengjie-channel Created topic "

今天查看Kafka 0.10.0的官方文档,发现了这样一句话:Configuration parameter replica.lag.max.messages was removed. Partition leaders will no longer consider the number of lagging messages when deciding which replicas are in sync. 即replica.lag.max.messages参数被正式地移除了,现在topic

创建一个副本数为3的topic Now create a new topic with a replication factor of three: > bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 3 --partitions 1 --topic my-replicated-topic 使用describe topics指令,查看副本在集群中每一个broker的分布情况. Okay bu

引用自:http://blog.csdn.net/lizhitao/article/details/51718185 Kafka副本 Kafka中主题的每个Partition有一个预写式日志文件,每个Partition都由一系列有序的.不可变的消息组成,这些消息被连续的追加到Partition中,Partition中的每个消息都有一个连续的序列号叫做offset,确定它在分区日志中唯一的位置 Kafka的每个topic的partition有N个副本,其中N是topic的复制因子.Kafka通过多

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

weekend01.02.03.04.05.06.07的分布式集群的HA测试 1)  weekend01.02的hdfs的HA测试 2)  weekend03.04的yarn的HA测试 1)  weekend01.02的hdfs的HA测试 首先,分布式集群都是正常的,且工作的 然后呢, 以上是,weekend01(active).weekend02(standby) 当weekend01给kill, 变成weekend01(standby).weekend02(active) 模拟weekend

当hdfs空间不足时,除了删除临时数据或垃圾数据之外,还可以适当调整部分大目录的副本数量,多管齐下: 1 查看 $ hdfs dfs -ls /user/hive/warehouse/temp.db/test_ext_o-rwxr-xr-x 3 hadoop supergroup 44324200 2019-02-28 16:36 /user/hive/warehouse/temp.db/test_ext_o/000000_0 权限后边的3即为副本数量 2 修改 $ hadoop fs -set

1:按照上篇博客写的,将各个进程都启动起来: 集群规划:    主机名        IP                安装的软件                    运行的进程   master     192.168.3.129    jdk.hadoop                      NameNode.DFSZKFailoverController(zkfc)   slaver1    192.168.3.130   jdk.hadoop                  

副本定义 Kafka 是有主题概念的,而每个主题又进一步划分成若干个分区.副本的概念实际上是在分区层级下定义的,每个分区配置有若干个副本. 所谓副本(Replica),本质就是一个只能追加写消息的提交日志.根据 Kafka 副本机制的定义,同一个分区下的所有副本保存有相同的消息序列,这些副本分散保存在不同的 Broker 上,从而能够对抗部分 Broker 宕机带来的数据不可用. 在实际生产环境中,每台 Broker 都可能保存有各个主题下不同分区的不同副本,因此,单个 Broker 上存有成百

kudu的副本数量是在表上设置,可以通过命令查看 # sudo -u kudu kudu cluster ksck $master ... Summary by table Name | RF | Status | Total Tablets | Healthy | Recovering | Under-replicated | Unavailable ----------------------------------------------------------+----+--------

多副本可以提升检索的能力,但是如果副本数量太多,插入数据的时候容易出现卡顿现象: 因为主分片要把数据同步给所有的副本,所以建议副本数量最好是1-2个: ---- Es在索引数据的时候,如果存在副本,那么主分片会将数据同时同步到副本: 如果当前插入大量数据,那么会对es集群造成一定的压力,所以在插入大量数据前,也就是在建立索引的时候,我们最好把副本数设置为0:等数据建立完索引之后,在手动的将副本数更改到2,这样可以提高数据的索引效率

在配置Windows Server Backup的时候可以配置备份时间点和备份存放位置,但是无法配置保留备份的数量.作为微软提供的一个基本的备份工具,做简单的备份还是可以的.但是对于同一备份任务,反复备份后,保留的副本数量,这个是无法自己修改的.比如,这个备份就有4个副本可供恢复.wbadmin命令中可以指定保留副本的数量,删除多余的.比如:wbadmin delete backup -keepversions:50但是依然无法预先指定保留副本的数量.备份使用了VSS.至于究竟能存放多少个副本,

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

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

HDFS会周期性的检查是否有文件缺少副本,并触发副本复制逻辑使之达到配置的副本数, <property> <name>dfs.replication</name> <value>3</value> </property> 具体实现是在BlockManager中启动线程ReplicationMonitor完成: org.apache.hadoop.hdfs.server.blockmanagement.BlockManager /**

Kafka源码注释中说明了一般有两种情况会导致副本失效: follower副本进程卡住,在一段时间内根本没有想leader副本发起同步请求,比如频繁的Full GC. follower副本进程同步过慢,在一段时间内都无法追赶上leader副本,比如IO开销过大. FYI:https://yq.aliyun.com/articles/293714

背景 kafka早期作为一个日志消息系统,很受运维欢迎的,配合ELK玩起来很happy,在kafka慢慢的转向流式平台的过程中,开发也慢慢介入了,一些业务系统也开始和kafka对接起来了,也还是很受大家欢迎的,由于业务需要,一部分小白也就免不了接触kafka了,这些小白总是会安奈不住好奇心,要精确的查看kafka中的某一条数据,作为服务提供方,我也很方啊,该怎么怼?业务方不敢得罪啊,只能写consumer去消费,然后人肉查询. 需求 有什么方法能直接查询kafka中已有的数据呢?那时候prest

分片的个数在创建之后是无法再增加和减少的,除非你另外建一个索引库,而副本是可以在运行的时候,动态增加和减少.因此,在创建索引库时,规划好分片(Shard)是非常重要的,而在插入大量数据时可以先将副本书设置为0,插入完成后再修改. public void updateReplicas(){ settings =Settings.builder().put("number_of_replicas",num).build(); UpdateSettingsResponse  updateSe

PUT my_index/_settings?preserve_existing=true{ "max_result_window": "2000000000"}