Kafka最核心的思想是使用磁盘,而不是使用内存,可能所有人都会认为,内存的速度一定比磁盘快,我也不例外.在看了Kafka的设计思想,查阅了相应资料再加上自己的测试后,发现磁盘的顺序读写速度和内存持平. 而且Linux对于磁盘的读写优化也比较多,包括read-ahead和write-behind,磁盘缓存等.如果在内存做这些操作的时候,一个是Java对象的内存开销很大,另一个是随着堆内存数据的增多,JAVA的GC时间会变得很长,使用磁盘操作有以下几个好处: 磁盘缓存由Linux系统维护,减少了程

#查看每个数据库所占磁盘大小 SELECT TABLE_SCHEMA AS "库名", , ) AS "表所占空间(MB)", , ) AS "索引所占空间(MB)", ,) AS "空间累计(MB)" FROM information_schema.`TABLES` GROUP BY `TABLE_SCHEMA`;  #查看某个数据库各表所占磁盘大小 SELECT TABLE_NAME, , ) AS "DATA_

[Linux不需要磁盘碎片整理的真正原因是因为Linux只是一个内核,它没有磁盘可以整理]

查询Mysql数据库所有数据库所占磁盘空间大小: /,),' MB') as data_size, concat(truncate(sum(index_length)//,),'MB') as index_size from information_schema.tables group by TABLE_SCHEMA order by data_length desc; 查询某个数据库的所有表所占存储空间大小:只要加个where条件:where TABLE_SCHEMA = '数据库名称' /

很多用户都有这样的需求:实时监控某个topic各分区在broker上所占的磁盘空间大小总和.Kafka并没有提供直接的脚本工具用于统计这些数据. 如果依然要实现这个需求,一种方法是通过监控JMX指标得到分区当前总的日志大小,然后手动相加所有分区的值得出:另一种方法就是使用1.0.0引入的DescribeLogDirsRequest请求.本文即介绍如何通过Java API获取某broker上某topic总的空间大小,代码如下: package huxihx; import org.apache.k

使用场景 Spark Streaming实时消费kafka数据的时候,程序停止或者Kafka节点挂掉会导致数据丢失,Spark Streaming也没有设置CheckPoint(据说比较鸡肋,虽然可以保存Direct方式的offset,但是可能会导致频繁写HDFS占用IO),所以每次出现问题的时候,重启程序,而程序的消费方式是Direct,所以在程序down掉的这段时间Kafka上的数据是消费不到的,虽然可以设置offset为smallest,但是会导致重复消费,重新overwrite hive

当我们正确地部署好Spark Streaming,我们就可以使用Spark Streaming提供的零数据丢失机制.为了体验这个关键的特性,你需要满足以下几个先决条件: 1.输入的数据来自可靠的数据源和可靠的接收器: 2.应用程序的metadata被application的driver持久化了(checkpointed ); 3.启用了WAL特性(Write ahead log). 下面我将简单地介绍这些先决条件. 可靠的数据源和可靠的接收器 对于一些输入数据源(比如Kafka),Spark S

一.查看数量 # 查看当前目录下的文件数量(不包含子目录中的文件) ls -l|grep "^-"| wc -l # 查看当前目录下的文件数量(包含子目录中的文件) 注意:R,代表子目录 ls -lR|grep "^-"| wc -l # 查看当前目录下的文件夹目录个数(不包含子目录中的目录),同上述理,如果需要查看子目录的,加上R ls -l|grep "^d"| wc -l # 查询当前路径下的指定前缀名的目录下的所有文件数量 .例如:统计所

在 Kafka 中,出产者写入音讯.顾客读取音讯的操作都是与 leader 副本进行交互的,从 而结束的是一种主写主读的出产消费模型.数据库.Redis 等都具有主写主读的功用,与此同时还支撑主写从读的功用,主写从读也便是读写分别,为了与主写主读对应,这儿就以主写从读来称谓.Kafka 并不支撑主写从读,这是为什么呢? 从代码层面上来说,虽然增加了代码复杂度,但在 Kafka 中这种功用完全能够支撑.关于 这个问题,咱们能够从“收益点”这个视点来做具体分析.主写从读能够让从节点去分管主节 点的负

df -Th查看磁盘空间占用情况 [root@IntelRC-Nginx-N023 ~]# df -Th Filesystem Type Size Used Avail Use% Mounted on /dev/mapper/centos-root xfs 40G 35G 5.4G 87% / devtmpfs devtmpfs 3.8G 0 3.8G 0% /dev tmpfs tmpfs 3.9G 56K 3.9G 1% /dev/shm tmpfs tmpfs 3.9G 427M 3.4G

select segment_name, bytes/1024/1024 from user_segments S where S.segment_type = 'TABLE' AND S.segment_name = ‘XXXX';//表名   但对于有blob字段的不适用,blob内容不会被统计,统计blob大小的方法:   select SEGMENT_NAME, TABLESPACE_NAME, TO_CHAR(SUM(BYTES) / (1024 * 1024), '999G999D9

测试的时候向数据库中插入了大量的数据,测试完成后删除了测试用户以及其全部数据,但是数据文件却没有缩小.经查阅资料之后发现这是 Oracle “高水位”所致,那么怎么把这些数据文件的大小降下来呢?解决办法如下: 概念: 表空间的相关知识请见这里,详细的介绍了 Oracle 数据库的存储结构. 高水位:High Water Mark (HWM),是段(Segment)的一个指标,界定了段(Segment)曾经配置过的 block 水位. 据说,随着数据的 insert,所使用段(Segment)的数

select TABLE_NAME, concat(truncate(data_length/1024/1024,2),' MB') as data_size, concat(truncate(index_length/1024/1024,2),' MB') as index_size from information_schema.tables where TABLE_SCHEMA = '库名' group by TABLE_NAME order by data_length desc;

1. 简单回顾 Kafka作为时下最流行的开源消息系统,被广泛地应用在数据缓冲.异步通信.汇集日志.系统解耦等方面.相比较于RocketMQ等其他常见消息系统,Kafka在保障了大部分功能特性的同时,还提供了超一流的读写性能. 本文将针对Kafka性能方面进行简单分析,首先简单介绍一下Kafka的架构和涉及到的名词: 1.Topic:用于划分Message的逻辑概念,一个Topic可以分布在多个Broker上. 2.Partition:是Kafka中横向扩展和一切并行化的基础,每个Topic都至

专注于Java领域优质技术,欢迎关注 作者: Wyman 大数据手稿笔记 Kafka是大数据领域无处不在的消息中间件,目前广泛使用在企业内部的实时数据管道,并帮助企业构建自己的流计算应用程序.Kafka虽然是基于磁盘做的数据存储,但却具有高性能.高吞吐.低延时的特点,其吞吐量动辄几万.几十上百万,这其中的原由值得我们一探究竟.本文属于Kafka知识扫盲系列,让我们一起掌握Kafka各种精巧的设计. 顺序读写 众所周知Kafka是将消息记录持久化到本地磁盘中的,一般人会认为磁盘读写性能差,可能会对

原文地址 https://www.cnblogs.com/yizhou35/p/12026263.html 零拷贝就是一种避免CPU 将数据从一块存储拷贝到另外一块存储的技术. DMA技术是Direct Memory Access的缩写.其意思是“存储器直接访问”.它是指一种高速的数据传输操作,允许在外部设备和存储器之间直接读写数据,既不通过CPU,也不需要CPU干预. DMA是指外部设备不通过CPU而直接与系统内存交换数据的接口技术.要把外设的数据读入内存或把内存的数据传送到外设,一般都要通过

Kafka之所以那么快的另外一个原因就是零拷贝(zero-copy)技术.本文我们就来了解Kafka中使用的零拷贝技术为什么那么快. 传统的文件拷贝 传统的文件拷贝通常需要从用户态去转到核心态,经过read buffer,然后再返回到用户态的应用层buffer,然后再从用户态把数据拷贝到核心态的socket buffer,然后发送到网卡.如下图所示: 从上图你会发现,传统的数据传输需要多次的用户态和核心态之间的切换,而且还要把数据复制多次,最终才打到网卡. 如果减少了用户态与核心态之间的切换,是

Kafka发送消息方法如下: Properties properties = new Properties(); properties.put("zookeeper.connect", "server1:2181"); properties.put("serializer.class",StringEncoder.class.getName()); properties.put("metadata.broker.list",&

kafka通过零拷贝实现高效的数据传输 https://blog.csdn.net/lxlmycsdnfree/article/details/78973864 Kafka零拷贝 https://blog.csdn.net/ljheee/article/details/99652448 Kafka高级特性之零拷贝 https://blog.csdn.net/weixin_42641909/article/details/89254986

之前搭建好了Kafka的学习环境,了解了具体的配置文件内容,并且测试了生产者.消费者的控制台使用方式,也学习了基本的API.那么下一步,应该学习一下具体的内部流程~ 1.Kafka的工作流程 大致的工作流程图如下: 如图所示哈,整个工作环境包括:一个生产者(producer),一个消费者组(含有三个消费者),一个主题:A,三个节点(broker),三个分区(partition)和两个副本(副本数=leader数+follower数). 分析一下大致工作流程: Producer是消息的生产者,首先