本期内容: 1. Exactly once容错 2. 数据输出不重复 一. 事务场景 : 以银行转帐一次为例,A用户转账给B用户,如何保证事务的一致性,即A用户能够转出且只能转出一次,B用户能够收到且只能收到一次. 二.  Exactly once容错: 事务处理中如何保证能够处理且只能处理一次,数据能够输出且只能输出一次. 数据丢失的主要场景如下: 在Receiver收到数据且通过Driver的调度,Executor开始计算数据的时候如果Driver突然奔溃(导致Executor会被Kill掉

数据丢失是一件非常严重的事情事,针对数据丢失的问题我们需要有明确的思路来确定问题所在,针对这段时间的总结,我个人面对kafka 数据丢失问题的解决思路如下: 是否真正的存在数据丢失问题,比如有很多时候可能是其他同事操作了测试环境,所以首先确保数据没有第三方干扰. 理清你的业务流程,数据流向,数据到底是在什么地方丢失的数据,在kafka 之前的环节或者kafka之后的流程丢失?比如kafka的数据是由flume提供的,也许是flume丢失了数据,kafka 自然就没有这一部分数据. 如何发现有数据

相信很多人都试过通过OleDB读取Excel文件,这种方法效率十分高,只是有一点会让人十分头痛,就是当一列中既有混合型数据,又有纯数据时,往往容易丢失数据. 百度过后,改连接字符串 “HDR=YES;IMEX=1”,再甚者改注册表,TypeGuessRows设置更大的数字或为0,然而丢失数据的问题始终解决不了. 在我试过多次后,发现其实采用ACE 引擎读取Excel文件比使用Jet引擎好很多, 首先说明一下Microsoft.Jet.OLEDB.4.0和Microsoft.ACE.OLEDB.1

使用ehcache时如何持久化数据到磁盘,并且在应用服务器重启后不丢失数据1.如何持久化到磁盘使用cache.flush(),每次写入到cache后调用cache.flush() ,这样ehcache 会将索引(xxx.index)回写到磁盘.这样就不用担心程序是否非正常退出导致缓存丢失了. 2.附上配置文件修改: <ehcache xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:noNamespaceSchem

Kafka重复消费原因 底层根本原因:已经消费了数据,但是offset没提交. 原因1:强行kill线程,导致消费后的数据,offset没有提交. 原因2:设置offset为自动提交,关闭kafka时,如果在close之前,调用 consumer.unsubscribe() 则有可能部分offset没提交,下次重启会重复消费.例如: try { consumer.unsubscribe(); } catch (Exception e) { } try { consumer.close(); }

删除某一数据文件:SQL> HOST del D:\app\Administrator\oradata\orcl\USERS01.dbf 启动数据库,提示丢失数据文件4,此时数据库处理MOUNT状态: RMAN> STARTUP …… 第 1 行出现错误:ORA-01157: 无法标识/锁定数据文件 4 - 请参阅 DBWR 跟踪文件ORA-01110: 数据文件 4: 'D:\APP\ADMINISTRATOR\ORADATA\ORCL\USERS01.DBF' 执行RMAN恢复======

1.归档模式有备份,丢失数据文件的恢复归档模式有备份,不管丢失什么数据文件,直接在RMAN下RESTOER--->RECOVER--->OPEN即可. RMAN> STARUP MOUNT; RMAN; --恢复丢失的数据文件,序号为5: RMAN; --应用归档文件,联机重做日志文件执行数据库修复,将数据文件恢复到最近时间点(就是应用备份后到数据文件 丢失前的那些更改,以保持数据库的一致性状态) RMAN> ALTER DATABASE OPEN; 2.归档模式无备份,丢失数据文

hbase的稳定性是近期社区的重要关注点,毕竟稳定的系统才能被推广开来,这里有几次稳定性故障和大家分享.     第一次生产故障的现象及原因     现象: 1 hbase发现无法写入 2 通过hbck检测发现.META.表中出现空洞,具体log是:;Chain of regions in table ...  is broken; edges does not contain ... 3 此时读写失败 修复方法:直接使用check_meta.rb重新生成.META.表并修补空洞,但是会引起数据

处理丢失数据 import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame import numpy as np 有两种丢失数据: 1. None None是Python自带的,其类型为python object.因此,None不能参与到任何计算中. 2. np.nan(NaN) np.nan是浮点类型,能参与到计算中.但计算的结果总是NaN. 3. pandas中的None与NaN 1) pandas中None与np.nan都视作np.nan

mongodb丢失数据的原因剖析 - 迎风飘来的专栏 - CSDN博客 https://blog.csdn.net/yibing548/article/details/50844310

在Android开发中,sqlite至关重要,增删查改不多说,难点在于,1,并发,多个线程同时操作数据库.2,版本升级时,如果数据库表中新加了个字段,如何在不删除表的情况下顺利过渡,从而不丢失数据. 数据库操作建议用ORM框架,简单高效.这里推荐xUtils,里面包含DBUtils.github地址:https://github.com/wyouflf/xUtils.关于DBUtils,它是这样介绍的: android中的orm框架,一行代码就可以进行增删改查: 支持事务,默认关闭: 可通过注解

一.现象二.原因排查2.1 SparkStreaming程序排查2.2 Kafka数据验证2.3 查看OGG源码2.3.1 生成Kafka消息类2.3.2 Kafka配置类2.3.3 Kafka 消息发送类2.3.4 Kafka 分区获取方式三.结论 一.现象 目前我们的数据是通过OGG->Kafka->Spark Streaming->HBase.由于之前我们发现HBase的列表put无法保证顺序,因此改了程序,如果是在同一个SparkStreaming的批次里面对同一条数据进行操作,

一.问题描述二.分析步骤2.1 查看日志2.2 修改Solr的硬提交2.3 寻求StackOverFlow帮助2.4 修改了read-row="never"后,丢失部分字段2.5 修改代码2.6 重新打包分发三.结果四.思考 一.问题描述 部分业务需要使用HBase的数据进行多维度分析,我们采用了将部分数据同步到Solr,通过Solr进行多维度查询返回对应的Rowkey,再从HBase批量获取数据.因此我们使用了一个比较成熟的方案Lily HBase Indexer来同步二级索引到So

处理丢失数据       有两种丢失数据:                  · None         · np.nan(NaN)     1 None     None是Python自带的,其类型为Python object.因此,None不能参与到任何计算中.       object类型的运算要比int类型的运算慢得多     计算不同数据类型求和时间     2 np.nan(NaN)       np.nan是浮点型,能参与到计算中.但计算结果总是NaN.     可以使用np.n

最近部署filebeat采集日志. 发现配置multiline后,日志偶尔会丢失数据,而且采集到的数据长度都不相同,所以和日志长度没有关系. 查阅filebeat官网后,找到了问题.filebeat有个配置max_lines,默认值为500.查看了我们的日志文件,发现需要合并的日志行数超过了500行. max_lines The maximum number of lines that can be combined into one event. If the multiline messag

处理丢失数据 有两种丢失数据: None np.nan(NaN) import numpy as np type(None) NoneType type(np.nan) float 1. None None是Python自带的,其类型为python object.因此,None不能参与到任何计算中. object类型的运算要比int类型的运算慢得多 计算不同数据类型求和时间 %timeit np.arange(1e5,dtype=xxx).sum() 1E7 10000000.0 %timeit

最近给客户做了基于SQLServer的发布订阅的“读写分离”功能,但是某些表数据很大,经常发生某几条数据丢失的问题,导致订阅无法继续进行.但是每次发现问题重新做一次发布订阅又非常消耗时间,所以还得根据“复制监视器”的提示,找到丢失的数据,手工处理. 定位缺失数据 首先,找到出问题的同步语句,在发布服务器的“复制监视器”上事务订阅的详细信息里面,找到出错的信息 尝试的命令: rollback tran (事务序列号: ) 错误消息: 应用复制的命令时在订阅服务器上找不到该行. (源: MSSQLS

实际这是很久之前的问题了,当时没时间记录 这里简单回顾 项目基于 数据架构不方便说太细,最精简的 somedata-> [kafka]->spark-stream->elasticsearch 在 spark-streaming 引用了elasticsearch-hadoop(实际用的是为支持upsert doc自已打包的,见elasticsearch-hadoop 扩展定制 官方包以支持 update upsert doc) 问题是somedata定入kafka 200w条,最后到el

我们暂且不考虑写磁盘的具体过程,先大致看看下面的图,这代表了 Kafka 的核心架构原理. Kafka 分布式存储架构 那么现在问题来了,如果每天产生几十 TB 的数据,难道都写一台机器的磁盘上吗?这明显是不靠谱的啊!所以说,这里就得考虑数据的分布式存储了,我们结合 Kafka 的具体情况来说说.在 Kafka 里面,有一个核心的概念叫做"Topic",这个 Topic 你就姑且认为是一个数据集合吧.举个例子,如果你现在有一份网站的用户行为数据要写入 Kafka,你可以搞一个 Topi

About Recovery with a Backup Control FileIf all copies of the current control file are lost or damaged, then you must restore and mount a backup control file. You must then run the RECOVER command, even if no data files have been restored, and open t

本文将展示 1.如何使用spark-streaming接入TCP数据并进行过滤: 2.如何使用spark-streaming接入TCP数据并进行wordcount: 内容如下: 1.使用maven,先解决pom依赖 <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-streaming-kafka_2.10</artifactId> <version>1