一、ZooKeeper集群搭建 （一）、集群部署的基本流程 下载安装包、解压安装包、修改配置文件、分发安装包、启动集群 （二）、ZooKeeper集群搭建 1、下载安装包 去官网下载zookeeper压缩包 2、解压安装包 tar -zxvf zookeeper-3.4.12.tar.gz解压并重命名为zookeeper 3、修改配置文件 cd zookeeper/conf cp...
如何处理 <em>kafka</em> <em>数据</em><em>丢失</em>和重复消费问？ 回调函数在消费前和消费用去检查偏移量的变化？？
<em>数据</em><em>丢失</em>为大事，针对<em>数据</em><em>丢失</em>的<em>问题</em>我们排查结果如下。 第一：是否存在<em>数据</em><em>丢失</em>的<em>问题</em>？ 存在，且已重现。 第二：是在什么地方<em>丢失</em>的<em>数据</em>，是否是YDB的<em>问题</em>？ <em>数据</em><em>丢失</em>是在导入阶段，<em>数据</em>并没有写入到Kafka里面，所以YDB也就不会从Kafka里面消费到缺失的<em>数据</em>，<em>数据</em><em>丢失</em>与延云YDB无关。 第三：是如何发现有<em>数据</em><em>丢失</em>？ 1.测试<em>数据</em>会一共创建365个分区，
<em>数据</em><em>丢失</em>为大事，针对<em>数据</em><em>丢失</em>的<em>问题</em>我们排查结果如下。第一：是否存在<em>数据</em><em>丢失</em>的<em>问题</em>？ 存在，且已重现。第二：是在什么地方<em>丢失</em>的<em>数据</em>，是否是YDB的<em>问题</em>？ <em>数据</em><em>丢失</em>是在导入阶段，<em>数据</em>并没有写入到Kafka里面，所以YDB也就不会从Kafka里面消费到缺失的<em>数据</em>，<em>数据</em><em>丢失</em>与延云YDB无关。第三：是如何发现有<em>数据</em><em>丢失</em>？ 1.测试<em>数据</em>会一共创建365个分区，每个分区均是9亿<em>数据</em>，如果最终每...
1.案例：通过网络监听端口的方式，实现SparkStreaming的单词计数功能创建Maven项目：&lt;?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?&gt; &lt;project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchem...
WARN TaskSetManager: Lost task 9.0 in stage 26569.0 (TID 812602, 2, 2, 104-250-138-250.static.gorillaservers.com): k): k): ): ): <em>kafka</em>.common.NotLeaderForPForPForPartitionException 有两个groupID消费一个topic，出现上面的警告后，有一个groupID就消费不到<em>数据</em>了
一、receiver模式 receiver模式原理图 receiver模式理解： 在SparkStreaming程序运行起来后，Executor中会有receiver tasks接收<em>kafka</em>推送过来的<em>数据</em>。<em>数据</em>会被持久化，默认级别为MEMORY_AND_DISK_SER_2,这个级别也可以修改。receiver task对接收过来的<em>数据</em>进行存储和备份，这个过程会有节点之间的<em>数据</em>传输。...
说明Spark Streaming的原理说明的文章很多，这里不做介绍。本文主要介绍使用Kafka作为<em>数据</em>源的编程模型,编码实践,以及一些优化说明 spark streaming:http://spark.apache.org/docs/1.6.0/streaming-programming-guide.html streaming-<em>kafka</em>-integration:http://sp
<em>kafka</em>1.0–>spark streaming2.0 一、安装依赖包 spark-stream-<em>kafka</em>-0.10_2.11-2.0.0.jar <em>kafka</em>-2.11-1.0.2.jar 二、
转载请务必注明原创地址为：https://dongkelun.com/2018/06/20/sparkStreamingOffsetOnlyOnce/ 前言 本文讲Spark Streamming使用Direct方式读取Kafka，并在输出（存储）操作之后提交offset到Kafka里实现程序读写操作有且仅有一次，即程序重启之后之前消费并且输出过的<em>数据</em>不再重复消费，接着上次消费的位置继续消费K...
一、集成的方式 1、基于接收者方式；从<em>kafka</em>接收的<em>数据</em>，被放在spark执行器；然后stream处理<em>数据</em>；但在接收失败的情况下，可能会<em>丢失</em><em>数据</em>； 2、直接模式，没有接收者； 二、基于接收者方式 1、复制<em>kafka</em>依赖包 cp /opt/modules/spark-1.3.0-src/external/<em>kafka</em>/target/spark-streaming-<em>kafka</em>_2.10-1...
首先需要的是环境，我安装的是spark2…1,<em>kafka</em>0-10,hadoop2.7,scala2.11,因为spark是Scala语言写的，所以这个必须的安装，大<em>数据</em>传输存储需要用到Hadoop，HDFS，所以Hadoop需要安装，streaming接受流<em>数据</em>源有两种大的方式，一种是文件和套接字，直接读取文件和通过套接字传输，另一种是高级API形式，可以通过额外的实用程序类获得诸如Kafka，F...
spark读取<em>kafka</em><em>数据</em> createStream和createDirectStream的区别
一、环境部署 hadoop集群2.7.1 zookeerper集群 <em>kafka</em>集群：<em>kafka</em>_2.11-0.10.0.0 spark集群：spark-2.0.1-bin-hadoop2.7.tgz 环境搭建可参考我前面几篇文章。不再赘述 三台机器：master，slave1,slave2 二、启动集群环境 1.启动hadoop集群 start-all.sh2.启动spark集群start-mas
-1,基于接收者的方法 算子：KafkaUtils.createStream 方法：PUSH，从topic中去推送<em>数据</em>，将<em>数据</em>推送过来 API：调用的Kafka高级API 效果：SparkStreaming中的Receivers，恰好Kafka有发布/订阅 ，然而：此种方式企业不常用，说明有BUG，不符合企业需求。因为：接收到的<em>数据</em>存储在Executor的内存，会出现<em>数据</em>漏处理或者多处理状...
<em>kafka</em>高级<em>数据</em>源拉取到spark，偏移量自我维护写入到redis,建立redis连接池。 需要导入 groupId>org.apache.sparkgroupId> artifactId>spark-streaming-<em>kafka</em>-0-10_2.11artifactId> version>2.2.1version> dependency> 导入redis的客户端的java的
(1)、如何实现sparkStreaming读取<em>kafka</em>中的<em>数据</em>在<em>kafka</em>0.10版本之前有二种方式与sparkStreaming<em>整合</em>，一种是基于receiver，一种是direct,然后分别阐述这2种方式分别是什么receiver：是采用了<em>kafka</em>高级api,利用receiver接收器来接受<em>kafka</em> topic中的<em>数据</em>，从<em>kafka</em>接收来的<em>数据</em>会存储在spark的executor中，之后...
本文实现<em>kafka</em>与Spark Streaming之间的通信，其中Kafka端producer实现使用Java，Spark Streaming端Consumer使用Python实现。 首先安装<em>kafka</em>与spark streaming环境，<em>kafka</em>测试连通测试参考上文，本文的实验环境都为本地单机版本。 Kafka import org.apache.<em>kafka</em>.clients.produc...
SparkStreaming 集成Kafka详解 1.概述 SparkStream集成Kafa有两种方式，Receiver-based Approach与Direct Approach，在集成的时候得注意spark版本与<em>kafka</em>的版本是否兼容。 2.Receiver-based Approach 1）概述 此种方式使用的是recevier 接收<em>数据</em>，recevier使用的是the Kafka h...
1.基于Receiver（接收器）的方式: 使用Receiver来接收Kafka中的<em>数据</em>。Receiver是一个基于Kafka高级消费者API实现的，对于所有接收器来说,这些接收器都是通过Receiver来接收Kafka中的<em>数据</em>并保存<em>数据</em>到 Spark的executor中,之后通过SparkStreaming启动Job来处理这些<em>数据</em>。 然而在默认的配置下,这种方式在某些异常情况下回出现<em>数据</em><em>丢失</em>情况...
直接贴代码，注释内都有详细解释： pom依赖： &lt;!--SparkStreaming <em>整合</em><em>kafka</em>0.10版本--&gt; &lt;dependency&gt; &lt;groupId&gt;org.apache.spark&lt;/groupId&gt; &lt;artifactId&gt;spark-streaming-...
最近工作中是做日志分析的平台，采用了sparkstreaming+<em>kafka</em>，采用<em>kafka</em>主要是看中了它对大<em>数据</em>量处理的高性能，处理日志类应用再好不过了，采用了sparkstreaming的流处理框架 主要是考虑到它本身是基于spark核心的，以后的批处理可以一站式服务，并且可以提供准实时服务到elasticsearch中，可以实现准实时定位系统日志。...
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
sparkStreaming接收<em>kafka</em><em>数据</em>的方式有两种： 1.利用Receiver接收<em>数据</em>； 2.直接从<em>kafka</em>读取<em>数据</em>（Direct 方式） 保证<em>数据</em>不<em>丢失</em> （1）Receiver方式为确保零<em>数据</em><em>丢失</em>，必须在Spark Streaming中另外启用预写日志（Write Ahead Logs）。这将同步保存所有收到的Kafka<em>数据</em>到分布式文件系统（例如HDFS）上，以便在发生故障时可以恢复所...
java操作Redis：http://blog.csdn.net/xyang81/article/details/51918129 <em>数据</em>order.txt A 202.106.196.115 手机 iPhone8 8000 B 202.106.0.20 服装 布莱奥尼西服 199 C 202.102.152.3 家具 婴儿床 2000 D 202.96.96.68 家电 电饭锅 1000 F...
Kafka：输入 Spark Streaming：伪实时流处理 batch批次 1s :&gt; = 0 0，1...100... DB：输出 Redis/ES 雪崩效应 Job全部hung在那里 解决一般是手工kill ==&gt; 如何保证<em>数据</em>0<em>丢失</em> 流处理程序 bug =&gt; 挂了 =&gt; 下次再启动，也要保证<em>数据</em>0<em>丢失</em> 生产上如何确认spark和<em>kafka</em>的版本...
sparkStreaming与<em>kafka</em>集成，保证<em>数据</em>完整性、不重复
一、Kafka简介 Kafka是一个高吞吐量、低延迟分布式的消息队列系统。<em>kafka</em>每秒可以处理几十万条消息，它的延迟最低只有几毫秒， 1.4 Kafka的使用场景： - 日志收集：一个公司可以用Kafka可以收集各种服务的log，通过<em>kafka</em>以接口服统一务的方式开放给各种consumer，例如hadoop、Hbase、Solr等。 - 消息系统：解耦和生产者和消费者、缓存消息等。 -...
Spark Streaming和Kafka<em>整合</em>保证<em>数据</em>零<em>丢失</em> 当我们正确地部署好Spark Streaming，我们就可以使用Spark Streaming提供的零<em>数据</em><em>丢失</em>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<em>数据</em>来自可靠的<em>数据</em>源和可靠的接收器； 2、应用程序的metadata被application的driver持久化了(checkpointed ); ...
对于SparkStreaming+Kafka的组合，有两种方法。 Approach 1: Receiver-based Approach Approach 2: Direct Approach (No Receivers) 实例1----KafkaReceive ------------------------------------------------------
1、At most once - 每条<em>数据</em>最多被处理一次（0次或1次），这种语义下会出现<em>数据</em><em>丢失</em>的<em>问题</em>； 2、At least once - 每条<em>数据</em>最少被处理一次 (1次或更多)，这个不会出现<em>数据</em><em>丢失</em>，但是会出现<em>数据</em>重复； 3、Exactly once - 每条<em>数据</em>只会被处理一次，没有<em>数据</em>会<em>丢失</em>，并且没有<em>数据</em>会被多次处理，这种语义是大家最想要的，但是也是最难实现的。 spark streami...
Kafka如何保证<em>数据</em>不重复消费，不<em>丢失</em><em>数据</em> 不重复消费： 1.幂等操作，重复消费不会产生<em>问题</em> 2. dstream.foreachRDD {(rdd, time) = rdd.foreachPartition { partitionIterator => val partitionId = TaskContext.get.partitionId() val ...
今天在测试 Storm 程序过程中，想通过运行在 idea 的 Kafka Producer 生产一条<em>数据</em>来验证一下 Storm 程序，发现居然没有成功将<em>数据</em>生产到 Kafka 集群中，于是进行了一番测试，最终找到了原因！ 注：下面程序测试中使用的 <em>kafka</em> 的版本为 0.10.2.0，zookeeper 的版本为 3.4.5 一、情景再现 在 linux 中运行如下命令来监控...
DStream是一个rdds的集合，里面储存多个rdd。 而通过 KafkaUtils.createDirectStream来生成InputDStream，自己测试发现，DStream 中只有一个RDD，这个有没有高手可以指导一下，生成rdd的个数的依据是什么
<em>kafka</em>如何保证<em>数据</em>的不<em>丢失</em>1.生产者<em>数据</em>的不<em>丢失</em><em>kafka</em>的ack机制：在<em>kafka</em>发送<em>数据</em>的时候，每次发送消息都会有一个确认反馈机制，确保消息正常的能够被收到。 如果是同步模式：ack机制能够保证<em>数据</em>的不<em>丢失</em>，如果ack设置为0，风险很大，一般不建议设置为0 producer.type=sync request.required.acks=1 如果是异步模式：通过buffer来进行控制<em>数据</em>的
啥也不说了,直接贴代码: KafkaOffsetManager.java package net.icsoc.bigdata.utils; import <em>kafka</em>.common.TopicAndPartition; import <em>kafka</em>.utils.ZKGroupDirs; import <em>kafka</em>.utils.ZKGroupTopicDirs; import <em>kafka</em>.utils....
【消息ack机制】 ack=0:生产者消息发送后立即返回，不用确认消息是否发送成功。（性能最好，可靠性最差。发过去就完事了，不关心broker是否处理成功，可能丢<em>数据</em>。） ack=1:（默认）生产者消息发送后，等待leader写入成功返回ack,则生产者才返回。（性能和可靠性相对平衡。当写Leader成功后就返回,其他的replica都是通过fetcher去同步的,所以<em>kafka</em>是异步写，主备...
<em>kafka</em><em>数据</em><em>丢失</em>分为两个部分，分别是生产者和<em>kafka</em>应用交互时<em>丢失</em>，消费者<em>丢失</em> 1.生产者和<em>kafka</em>应用交互 <em>kafka</em>存储一个topic中的<em>数据</em>至<em>kafka</em>时，会存储至不同的partion，每个partion又会有多个副本，当某一个broker宕机时，<em>kafka</em>会去重新选举partion的leader，如果此时follower中的<em>数据</em>没有和leader中保持一致的话，就会导致<em>数据</em><em>丢失</em>。 解...
针对Spark Streaming,为了保证<em>数据</em>尽量不<em>丢失</em>，自己管理offset 采用手动提交offset to zk的方案： 2017-10-26 11:46:22 Executor task launch worker-3 org.apache.spark.streaming.<em>kafka</em>.MyKafkaRDD INFO:Computing topic datamining, par
package com.terry.<em>kafka</em>stream; import org.apache.<em>kafka</em>.streams.KafkaStreams; import org.apache.<em>kafka</em>.streams.StreamsConfig; import org.apache.<em>kafka</em>.streams.Topology; import org.apache.<em>kafka</em>.stre...
1）消费端弄丢了<em>数据</em> 唯一可能导致消费者弄丢<em>数据</em>的情况，就是说，你那个消费到了这个消息，然后消费者那边自动提交了offset，让<em>kafka</em>以为你已经消费好了这个消息，其实你刚准备处理这个消息，你还没处理，你自己就挂了，此时这条消息就丢咯。 这不是一样么，大家都知道<em>kafka</em>会自动提交offset，那么只要关闭自动提交offset，在处理完之后自己手动提交offset，就可以保证<em>数据</em>不会丢。但是此时...
<em>数据</em><em>丢失</em>原因：<em>数据</em>已经被消费但是offset没有提交。 原因1：强行kill线程，导致消费后的<em>数据</em>，offset没有提交。 原因2：设置offset为自动提交，关闭<em>kafka</em>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。 原因3（重复消费最常见的原因）：消费后的<em>数据</em>，当offset还没有提交时，partiti...
<em>问题</em>：Kafka如何处理消息<em>丢失</em>的<em>问题</em>? 对于一般相当重要的<em>数据</em>的传输，对于Kafka 而言，需要考虑<em>数据</em><em>丢失</em>性的<em>问题</em>的了。因此，如果保证Kafka 处理<em>数据</em><em>丢失</em>的<em>问题</em>尤为重要。 从 Kafka学习笔记 可以知道：Kafka是由三个部分组成：生产者 Producer、Broker节点服务器和 消费者 Consumer。 Producer：消息生产者，向Broker推送消息的客户端。 Broker：...
maxwell发送binlog到<em>kafka</em>消费者中，<em>kafka</em>在把消息写到另一个<em>数据</em>库（<em>kafka</em>）中去，因为<em>数据</em>库错误的<em>问题</em>，导致写入（<em>kafka</em>）时<em>丢失</em>了一些<em>数据</em>，这些<em>数据</em>在，错误日志中已经找到。
首先这个是我的原创文章,也参考了网络上的各位大神的文章加上自己的总结,欢迎各位大神指出错误!我们共同进步！ 1.<em>kafka</em>的<em>数据</em>交换是在哪里完成？ <em>kafka</em>设计的初衷是尽一切努力在内存中完成<em>数据</em>交换,无论是对外的系统,或是内部存底层的操作系统的交互.如果Producer和Consumer之间生产和消费进度上配合得当，完全可以实现<em>数据</em>交换零I/O,但是这个几乎 不可能 2.<em>kafka</em>缓
<em>kafka</em>常见<em>问题</em>
前言填别人的坑again。<em>数据</em>不正常，追到<em>kafka</em>这里了，分析了很久的程序，做一个总结，关于丢<em>数据</em>和重复<em>数据</em>。丢<em>数据</em>先说丢<em>数据</em>。目前遇到一种丢<em>数据</em>的情况。如果auto.commit.enable=true，当consumer fetch了一些<em>数据</em>但还没有完全处理掉的时候，刚好到commit interval出发了提交offset操作，接着consumer crash掉了。这时已经fetch的<em>数据</em>还
这个<em>问题</em>，在线上集群环境一般不容易出现，因为相关的日志文件参数都已经配置好了，而且经受住时间的的验证了。 作为新手，我在本地配置了一个单机<em>kafka</em>，用得是<em>kafka</em>自带的zookeeper服务。 <em>kafka</em>安装很简单如下： 1).下载<em>kafka</em>: wget http://apache.fayea.com/<em>kafka</em>/0.10.1.0/<em>kafka</em>_2.10-0.10.1.0.tgz
Kafka重复消费原因、<em>数据</em><em>丢失</em> 底层根本原因：已经消费了<em>数据</em>，但是offset没提交。 原因1：强行kill线程，导致消费后的<em>数据</em>，offset没有提交。 原因2：设置offset为自动提交，关闭<em>kafka</em>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.un
<em>kafka</em> <em>数据</em><em>丢失</em>和速度优化 <em>问题</em>的几点思考： producer端： 1，首先宏观上看保证<em>数据</em>的可靠安全性，肯定是依据分区数做好<em>数据</em>备份，设立副本数。 2，push<em>数据</em>的方式：同步异步推送<em>数据</em>：权衡安全性和速度性的要求，选择相应的同步推送还是异步推送方式。 1)同步就能较准确的保证<em>数据</em>的安全性，但是在速度上就会略逊一筹； =>若<em>数据</em>的安全级别较高，可采用同步写入的方式，并设置ack
1、<em>kafka</em>集群中常见错误的解决方法：<em>kafka</em>.common.KafkaException: Should not set log end offset on partition <em>问题</em>描述：<em>kafka</em>单台机器做集群操作是没有<em>问题</em>的，如果分布多台机器并且partitions或者备份的个数大于1都会报<em>kafka</em>.common.KafkaException: Should not se
在之前的基础上，基本搞清楚了Kafka的机制及如何运用。这里思考一下：Kafka中的消息会不会<em>丢失</em>或重复消费呢？为什么呢？ 要确定Kafka的消息是否<em>丢失</em>或重复，从两个方面分析入手：消息发送和消息消费 1、消息发送 Kafka消息发送有两种方式：同步（sync）和异步（async），默认是同步方式，可通过producer.type属性进行配置
消息的完整性和系统的吞吐量是互斥的，为了确保消息不<em>丢失</em>就必然会损失系统的吞吐量producer：1、ack设置-12、设置副本同步成功的最小同步个数为副本数-13、加大重试次数4、同步发送5、对于单条<em>数据</em>过大，要设置可接收的单条<em>数据</em>的大小6、对于异步发送，通过回调函数来感知丢消息7、配置不允许非ISR集合中的副本当leader8、客户端缓冲区满了也可能会丢消息；或者异步情况下消息在客户端缓冲区还未...
一、<em>kafka</em> replica 当某个topic的replication-factor为N且N大于1时，每个Partition都会有N个副本(Replica)。 Replica的个数小于等于Broker的个数，也就是说，对于每个Partition而言，每个Broker上最多只会有一个Replica，因此可以使用Broker id 指定Partition的Replica。 所有Partition...
有这么几种可能的delivery guarantee：At most once 消息可能会丢，但绝不会重复传输 At least one 消息绝不会丢，但可能会重复传输 Exactly once 每条消息肯定会被传输一次且仅传输一次，很多时候这是用户所想要的。当Producer向broker发送消息时，一旦这条消息被commit，因数replication的存在，它就不会丢。但是如果Produce...
设置参数 props.put("bootstrap.servers", "10.176.2.170:9092,10.176.1.97:9092,10.176.7.57:9092"); //producer用于压缩<em>数据</em>的压缩类型。默认是无压缩 props.put("compression.type", "gzip"); //增加延迟 ...
<em>kafka</em>最初是被LinkedIn设计用来处理log的分布式消息系统，因此它的着眼点不在<em>数据</em>的安全性（log偶尔丢几条无所谓），换句话说<em>kafka</em>并不能完全保证<em>数据</em>不<em>丢失</em>。 尽管<em>kafka</em>官网声称能够保证at-least-once，但如果consumer进程数小于partition_num，这个结论不一定成立。 考虑这样一个case，partiton_num=2，启动一个cons...
1.生产者：往Broker写入消息时，发生网络错误，消息不可达。 2.Broker：分区leader收到消息，同步分区复制到新消息之前，分区leader崩溃。 3.消费者：读取到一批消息，消费者提交了偏移量却未能处理读到的消息（如<em>数据</em>需要的算力很大，处理时间会很长），这是消费者丢消息的主要原因。...
昨天面试中被问到<em>kafka</em>怎么做到对于<em>数据</em>的不<em>丢失</em>，不重复。 首先怎么做到不重复消费呢？ 在<em>kafka</em>的消费中，我们一般使用zookeeper充当<em>kafka</em>的消费者，去消费<em>kafka</em>中的<em>数据</em>。那么怎么做到不重复消费呢？假如消费了一段时间之后，<em>kafka</em>挂掉了，这时候需要将sparkstreaming拉起来，然后继续进行消费。那么这时候是不是又进行从头开始消费了呢？不是的，因为<em>kafka</em>中有一个...
<em>kafka</em>防止<em>数据</em><em>丢失</em>采用的是同步和异步 -1,0,1 设置ack的参数 保证<em>数据</em>不<em>丢失</em>： 1、保证生产者<em>数据</em>不<em>丢失</em> 2、保证消费者<em>数据</em>不<em>丢失</em>
Kafka到底会不会丢<em>数据</em>(data loss)? 通常不会，但有些情况下的确有可能会发生。下面的参数配置及Best practice列表可以较好地保证<em>数据</em>的持久性(当然是trade-off，牺牲了吞吐量)。笔者会在该列表之后对列表中的每一项进行讨论，有兴趣的同学可以看下后面的分析。 block.on.buffer.full = true acks = all retries = MAX_VAL...
1.为什么会发生消息<em>丢失</em>和消息重复？ 消息发送 Kafka消息发送有两种方式：同步（sync）和异步（async），默认是同步方式，可通过producer.type属性进行配置。Kafka通过配置request.required.acks属性来确认消息的生产： 0—表示不进行消息接收是否成功的确认； 1—表示当Leader接收成功时确认； -1—表示Leader和Follower都接收成功时确认；...
一、不<em>丢失</em><em>数据</em> 1.生产者<em>数据</em>不<em>丢失</em> 同步模式：配置=1（只有Leader收到，-1所有副本成功，0不等待）。leader partition挂了，<em>数据</em>就会<em>丢失</em>。 解决：设置为-1保证produce写入所有副本算成功 producer.type=sync request.required.acks=-1 异步模式，当缓冲区满了，如果配置为0（没有收到确认，一...
<em>kafka</em>丢<em>数据</em>的原因 当ack =1 的时候，leader收到消息并把它写入到分区<em>数据</em>文件(不一定同步到磁盘上)时会返回成功，但此时follower还没有同步到最新消息，如果此时leader挂了，则消息<em>丢失</em> 在Linux系统上，消息会被写到文件系统缓存里，并不保证他们何时会被刷新到磁盘上，<em>kafka</em>不会一直等待<em>数据</em>被写到磁盘上--它依赖复制功能来保证消息的持久性 详解： 一个 parti...
转载：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1583469327946027281&wfr=spider&for=pc 消息发送方式 想清楚Kafka发送的消息是否<em>丢失</em>，需要先了解Kafka消息的发送方式。 Kafka消息发送分同步(sync)、异步(async)两种方式 默认是使用同步方式，可通过producer.type属性进行配...
1.1 Receiver-based Approach这种方式利用接收器（Receiver）来接收<em>kafka</em>中的<em>数据</em>，其最基本是使用Kafka高阶用户API接口。对于所有的接收器，从<em>kafka</em>接收来的<em>数据</em>会存储在spark的executor中，之后spark streaming提交的job会处理这些<em>数据</em>。Receiver-based的Kafka读取方式是基于Kafka高阶(high-level) ...
在使用Spark streaming消费<em>kafka</em><em>数据</em>时，程序异常中断的情况下发现会有<em>数据</em><em>丢失</em>的风险，本文简单介绍如何解决这些<em>问题</em>。 在<em>问题</em>开始之前先解释下流处理中的几种可靠性语义： 1、At most once - 每条<em>数据</em>最多被处理一次（0次或1次），这种语义下会出现<em>数据</em><em>丢失</em>的<em>问题</em>； 2、At least once - 每条<em>数据</em>最少被处理一次 (1次或更多)，这个不会出现数...
目录1、需求2、步鄹3、日志格式4、代码展示5、运行结果展示6、Kafka Manager 和 Zookeeper展示———————————————————————————————1、需求1、SparkStreaming读取Kafka<em>数据</em>，且将offset存储到Zookeeper中 2、控制每次读取<em>数据</em>的最大值 3、将读取出来的<em>数据</em>，转为DataFrame2、步鄹1、通过zkClient.rea
方式二： 方法二就是每次streaming 消费了<em>kafka</em>的<em>数据</em>后，将消费的<em>kafka</em> offsets更新到zookeeper。当你的程序挂掉或者升级的时候，就可以接着上次的读取，实现<em>数据</em>的令<em>丢失</em>和 at most once。而且使用checkpoint的方式可能会导致<em>数据</em>重复消费，spark streaming维护的offset和zookeeper维护的偏移量不同步导致<em>数据</em><em>丢失</em>或者重复消费等。
场景分析Sparkstream读取<em>kafka</em>消息队列<em>数据</em>时，如果Sparkstream突然由于一些非代码原因挂掉，重启Spark集群如何能确保Sparkstream能不<em>丢失</em><em>kafka</em>队列内的<em>数据</em>。主要利用了<em>kafka</em>集群的offset值。offset记录了<em>kafka</em>每个分区<em>数据</em>读取到了哪里，类似于游标。有三种解决方案操作offset：1.Checkpoints详情参考http://spark.apa
大学四年，看课本是不可能一直看课本的了，对于学习，特别是自学，善于搜索网上的一些资源来辅助，还是非常有必要的，下面我就把这几年私藏的各种资源，网站贡献出来给你们。主要有：电子书搜索、实用工具、在线视频学习网站、非视频学习网站、软件下载、面试/求职必备网站。 注意：文中提到的所有资源，文末我都给你整理好了，你们只管拿去，如果觉得不错，转发、分享就是最大的支持了。 一、电子书搜索 对于大部分程序员...
今年，我也32了 ，为了不给大家误导，咨询了猎头、圈内好友，以及年过35岁的几位老程序员……舍了老脸去揭人家伤疤……希望能给大家以帮助，记得帮我点赞哦。 目录： 你以为的人生 一次又一次的伤害 猎头界的真相 如何应对互联网行业的「中年危机」 一、你以为的人生 刚入行时，拿着傲人的工资，想着好好干，以为我们的人生是这样的： 等真到了那一天，你会发现，你的人生很可能是这样的： ...
程序员在一个周末的时间，得了重病，差点当场去世，还好及时挽救回来了。
昨天早上通过远程的方式 review 了两名新来同事的代码，大部分代码都写得很漂亮，严谨的同时注释也很到位，这令我非常满意。但当我看到他们当中有一个人写的 switch 语句时，还是忍不住破口大骂：“我擦，小王，你丫写的 switch 语句也太老土了吧！” 来看看小王写的代码吧，看完不要骂我装逼啊。 private static String createPlayer(PlayerTypes p...
互联网公司工作，很难避免不和黑客们打交道，我呆过的两家互联网公司，几乎每月每天每分钟都有黑客在公司网站上扫描。有的是寻找 Sql 注入的缺口，有的是寻找线上服务器可能存在的漏洞，大部分都...
“亚马逊丛林里的蝴蝶扇动几下翅膀就可能引起两周后美国德州的一次飓风……” 这句人人皆知的话最初用来描述非线性系统中微小参数的变化所引起的系统极大变化。 而在更长的时间尺度内，我们所生活的这个世界就是这样一个异常复杂的非线性系统…… 水泥、穹顶、透视——关于时间与技艺的蝴蝶效应 公元前3000年，古埃及人将尼罗河中挖出的泥浆与纳特龙盐湖中的矿物盐混合，再掺入煅烧石灰石制成的石灰，由此得来了人...
loonggg读完需要3分钟速读仅需 1 分钟大家好，我是你们的校长。我之前讲过，这年头，只要肯动脑，肯行动，程序员凭借自己的技术，赚钱的方式还是有很多种的。仅仅靠在公司出卖自己的劳动时...
最近有个老铁，告诉我说，上班一个月，后悔当初着急入职现在公司了。他之前在美图做手机研发，今年美图那边今年也有一波组织优化调整，他是其中一个，在协商离职后，当时捉急找工作上班，因为有房贷供着，不能没有收入来源。所以匆忙选了一家公司，实际上是一个大型外包公司，主要派遣给其他手机厂商做外包项目。**当时承诺待遇还不错，所以就立马入职去上班了。但是后面入职后，发现薪酬待遇这块并不是HR所说那样，那个HR自...
昨天看到一档综艺节目，讨论了两个话题：（1）中国学生的数学成绩，平均下来看，会比国外好？为什么？（2）男生的数学成绩，平均下来看，会比女生好？为什么？同时，我又联想到了一个技术圈经常讨...
提到“程序员”，多数人脑海里首先想到的大约是：为人木讷、薪水超高、工作枯燥…… 然而，当离开工作岗位，撕去层层标签，脱下“程序员”这身外套，有的人生动又有趣，马上展现出了完全不同的A/B面人生！ 不论是简单的爱好，还是正经的副业，他们都干得同样出色。偶尔，还能和程序员的特质结合，产生奇妙的“化学反应”。 @Charlotte：平日素颜示人，周末美妆博主 大家都以为程序媛也个个不修边幅，但我们也许...
文章目录<em>数据</em>库基础知识为什么要使用<em>数据</em>库什么是SQL？什么是MySQL?<em>数据</em>库三大范式是什么mysql有关权限的表都有哪几个MySQL的binlog有有几种录入格式？分别有什么区别？<em>数据</em>类型mysql有哪些<em>数据</em>类型引擎MySQL存储引擎MyISAM与InnoDB区别MyISAM索引与InnoDB索引的区别？InnoDB引擎的4大特性存储引擎选择索引什么是索引？索引有哪些优缺点？索引使用场景（重点）...
有个好朋友ZS，是技术总监，昨天问我：“有一个老下属，跟了我很多年，做事勤勤恳恳，主动性也很好。但随着公司的发展，他的进步速度，跟不上团队的步伐了，有点...
私下里，有不少读者问我：“二哥，如何才能写出一份专业的技术简历呢？我总感觉自己写的简历太烂了，所以投了无数份，都石沉大海了。”说实话，我自己好多年没有写过简历了，但我认识的一个同行，他在阿里，给我说了一些他当年写简历的方法论，我感觉太牛逼了，实在是忍不住，就分享了出来，希望能够帮助到你。 01、简历的本质 作为简历的撰写者，你必须要搞清楚一点，简历的本质是什么，它就是为了来销售你的价值主张的。往深...
不说了，字节跳动也反手把我挂了。
场景 日常开发，if-else语句写的不少吧？？当逻辑分支非常多的时候，if-else套了一层又一层，虽然业务功能倒是实现了，但是看起来是真的很不优雅，尤其是对于我这种有强迫症的程序"猿"，看到这么多if-else，脑袋瓜子就嗡嗡的，总想着解锁新姿势：干掉过多的if-else！！！本文将介绍三板斧手段： 优先判断条件，条件不满足的，逻辑及时中断返回； 采用策略模式+工厂模式； 结合注解，锦...
有小伙伴问松哥这个<em>问题</em>，他在上海某公司，在离职了几个月后，前公司的领导联系到他，希望他能够返聘回去，他很纠结要不要回去？ 俗话说好马不吃回头草，但是这个小伙伴既然感到纠结了，我觉得至少说明了两个<em>问题</em>：1.曾经的公司还不错；2.现在的日子也不是很如意。否则应该就不会纠结了。 老实说，松哥之前也有过类似的经历，今天就来和小伙伴们聊聊回头草到底吃不吃。 首先一个基本观点，就是离职了也没必要和老东家弄的苦...
不知道是不是只有我这样子，还是你们也有过类似的经历。 上学的时候总有很多光辉历史，学年名列前茅，或者单科目大佬，但是虽然慢慢地长大了，你开始懈怠了，开始废掉了。。。 什么？你说不知道具体的情况是怎么样的？ 我来告诉你： 你常常潜意识里或者心理觉得，自己真正的生活或者奋斗还没有开始。总是幻想着自己还拥有大把时间，还有无限的可能，自己还能逆风翻盘，只不是自己还没开始罢了，自己以后肯定会变得特别厉害...
往往，我们看不进去大段大段的逻辑。深刻的哲理，往往短而精悍，一阵见血。问：产品经理挺漂亮的，有点心动，但不知道合不合得来。男生更看重女生的身材脸蛋，还是...
二哥，有个事想询问下您的意见，您觉得应届生值得去外包吗？公司虽然挺大的，中xx，但待遇感觉挺低，马上要报到，挺纠结的。
当HR压你价，说你只值7K时，你可以流畅地回答，记住，是流畅，不能犹豫。 礼貌地说：“7K是吗？了解了。嗯~其实我对贵司的面试官印象很好。只不过，现在我的手头上已经有一份11K的offer。来面试，主要也是自己对贵司挺有兴趣的，所以过来看看……”（未完） 这段话主要是陪HR互诈的同时，从公司兴趣，公司职员印象上，都给予对方正面的肯定，既能提升HR的好感度，又能让谈判气氛融洽，为后面的发挥留足空间。...
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