问题: 1. kafka的topic 是程序自己建立,默认只建立8个partitions,1个replication-factor 目的: 扩展partitions 到9个, replicatoion-factor  3个 原因:因为kafka是三台,如果replicatoion-factor设置1的话,kafka坏掉一个会有影响 (1). 扩展partitions 到9个 /kafka-topics.sh --zookeeper kafka-zookeeper01:2181,kafka-zoo

http://www.tuicool.com/articles/RJbIBj 关于Hadoop中replication factor解惑 时间 2014-06-09 08:00:50   ITeye-博客 原文  http://shift-alt-ctrl.iteye.com/blog/2077548 主题 Hadoop  HBase 我们在向hadoop写入文件时,这个文件的“replication”个数到底该如何控制? 在hadoop server端,core-site.xml中有个参数为

 bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper es1:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic topic1  kafka创建会话,报Error while executing topic command : Replication factor: 1 larger than available brokers: 0. 首先贴出来 kafka的配置文件 broker.id=0 advertised.

[root@hdp1 /mnt/software/maxwell-1.19.4]#kafka-topics.sh --zookeeper hdp1,hdp2,hdp3:2181 --create --topic maxwell --partitions 6 --replication-factor 2Error while executing topic command : Replication factor: 2 larger than available brokers: 0.[2019-

https://blog.csdn.net/bigtree_3721/article/details/78442912 I am trying to create topics in Kafka by following the guide on Apache Kafka website through command line. While running the command:bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 -

Partitions与Replication Factor调整准则 Partition 数目与Replication Factor是在创建一个topic时非常重要的两个参数,这两个参数的取值会直接影响到系统的性能与稳定性. 尽量在第一次创建一个topic时就指定这两个参数,因为 如果Partition 数目在之后再次做调整,则会打乱key的顺序保证(同样的key会分布到不同的partition上) 如果Replication Factor在之后再次增加,则会给集群带来更大的压力,可能会导致性能下

数据本地性 数据计算尽可能在数据所在的节点上运行,这样可以减少数据在网络上的传输,毕竟移动计算比移动数据代价小很多.进一步看,数据如果在运行节点的内存中,就能够进一步减少磁盘的I/O的传输.在spark中,数据本地性优先级从高到低为PROCESS_LOCAL>NODE_LOCAL>NO_PREF>RACK_LOACL>ANY即最好是运行在节点内存中的数据,次要是同一个NODE,再次是同机架,最后是任意位置.        PROCESS_LOCAL   进程本地化:task要计算的

首先 dfs.replication这个参数是个client参数,即node level参数.需要在每台datanode上设置.其实默认为3个副本已经够用了,设置太多也没什么用. 一个文件,上传到hdfs上时指定的是几个副本就是几个.以后你修改了副本数,对已经上传了的文件也不会起作用.可以再上传文件的同时指定创建的副本数hadoop dfs -D dfs.replication=1 -put 70M logs/2 可以通过命令来更改已经上传的文件的副本数:hadoop fs -setrep -R

I was trying loading file using hadoop API as an experiment. I want to set replication to minimum as this one is for experiment. I first tried this with FileSystem.setReplication(): Configuration config = new Configuration(); config.set("fs.defaultFS

环境准备 docker-compose 文件 version: "3" services: db: image: oscarfonts/h2 container_name: zeebe_db ports: - "1521:1521" - "81:81" monitor: image: camunda/zeebe-simple-monitor environment: - spring.datasource.url=jdbc:h2:tcp://db

转自http://blog.itpub.net/29510932/viewspace-2055679/ MySQL Group Replication: Hello World! 对测试版(on labs)的Group Replication的第一印象:这个MySQL插件让多主结构的MySQL集群能够进行全更新(update everywhere).它糅合了分布式系统(比如组通信)和RDBMS中replication的技术和概念.通过这个插件,一组MySQL服务器组成了一个完美的分布式.强一致性

Apache Kafka has become an essential component of enterprise data pipelines and is used for tracking clickstream event data, collecting logs, gathering metrics, and being the enterprise data bus in a microservices based architectures. Kafka is essent

在前面的一篇文章<图形数据库Neo4J简介>中,我们介绍了一种非常流行的图形数据库Neo4J的使用方法.而在本文中,我们将对另外一种类型的NoSQL数据库——Cassandra进行简单地介绍. 接触Cassandra的原因与接触Neo4J的原因相同:我们的产品需要能够记录一系列关系型数据库所无法快速处理的大量数据.Cassandra,以及后面将要介绍的MongoDB,都是我们在技术选型过程中的一个备选方案.虽然说最后我们并没有选择Cassandra,但是在整个技术选型过程中所接触到的一系列内部

一.为什么需要消息系统 1.解耦: 允许你独立的扩展或修改两边的处理过程,只要确保它们遵守同样的接口约束. 2.冗余: 消息队列把数据进行持久化直到它们已经被完全处理,通过这一方式规避了数据丢失风险.许多消息队列所采用的"插入-获取-删除"范式中,在把一个消息从队列中删除之前,需要你的处理系统明确的指出该消息已经被处理完毕,从而确保你的数据被安全的保存直到你使用完毕. 3.扩展性: 因为消息队列解耦了你的处理过程,所以增大消息入队和处理的频率是很容易的,只要另外增加处理过程即可. 4.

转自:http://blog.csdn.net/stark_summer/article/details/50203133 上一篇文章介绍了Kafka在设计上是如何来保证高时效.大吞吐量的,主要的内容集中在底层原理和架构上,属于理论知识范畴.这次我们站在应用和运维的角度,聊一聊集群到位后要怎么才能最好的配置参数和进行测试性能.Kafka的配置详尽且复杂,想要进行全面的性能调优需要掌握大量信息,我也只是通过工作中的一些实战经验来筛选出对集群性能影响最大的几个要点,接下来要阐述的观点也仅限于我所描述

简介 Apache Kafka是分布式发布-订阅消息系统.它最初由LinkedIn公司开发,之后成为Apache项目的一部分.Kafka是一种快速.可扩展的.设计内在就是分布式的,分区的和可复制的提交日志服务. Kafka架构 它的架构包括以下组件: 话题(Topic):是特定类型的消息流.消息是字节的有效负载(Payload),话题是消息的分类名或种子(Feed)名. 生产者(Producer):是能够发布消息到话题的任何对象. 服务代理(Broker):已发布的消息保存在一组服务器中,它们被

本文转发自Jason’s Blog,原文链接 http://www.jasongj.com/2015/06/08/KafkaColumn3 摘要 本文在上篇文章基础上,更加深入讲解了Kafka的HA机制,主要阐述了HA相关各种场景,如Broker failover,Controller failover,Topic创建/删除,Broker启动,Follower从Leader fetch数据等详细处理过程.同时介绍了Kafka提供的与Replication相关的工具,如重新分配Partition等

本文转发自Jason’s Blog,原文链接 http://www.jasongj.com/2015/04/24/KafkaColumn2 摘要 Kafka在0.8以前的版本中,并不提供High Availablity机制,一旦一个或多个Broker宕机,则宕机期间其上所有Partition都无法继续提供服务.若该Broker永远不能再恢复,亦或磁盘故障,则其上数据将丢失.而Kafka的设计目标之一即是提供数据持久化,同时对于分布式系统来说,尤其当集群规模上升到一定程度后,一台或者多台机器宕机的

本文转发自Jason’s Blog,原文链接 http://www.jasongj.com/2015/01/02/Kafka深度解析 背景介绍 Kafka简介 Kafka是一种分布式的,基于发布/订阅的消息系统.主要设计目标如下: 以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力,即使对TB级以上数据也能保证常数时间的访问性能 高吞吐率.即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒100K条消息的传输 支持Kafka Server间的消息分区,及分布式消费,同时保证每个partition内的消息

这个是Kafka server的核心包,里面的类也很多,我们还是一个一个分析 一.BrokerStates.scala 定义了目前一个kafka broker的7中状态 ——  1. NotRunning:未运行 2. Starting:启动中 3. RecoveringFromUncleanShutdown:从上次异常恢复中 4. RunningAsBroker:已启动 5. RunningAsController:作为Controller运行 6. PendingControlledShut

1.1 IntroductionKafka is a distributed streaming platform. What exactly does that mean?kafka是一个分布式的流式平台,它到底是什么意思? We think of a streaming platform as having three key capabilities:我们认为流式平台有以下三个主要的功能: It let's you publish and subscribe to streams of r