一般我们在用到这种消息中件的时候,肯定会考虑要怎样才能保证数据不丢失,在面试中也会问到相关的问题。但凡遇到这种问题,是指3个方面的数据不丢失,即:producer consumer 端数据不丢失 broker端数据不丢失下面我们分别从这三个方面来学习,kafka是如何保证数据不丢失 ...
Kafka如何保证数据不丢失 .生产者数据的不丢失 kafka的ack机制:在kafka发送数据的时候,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,其中状态有 , , 。 如果是同步模式:ack机制能够保证数据的不丢失,如果ack设置为 ,风险很大,一般不建议设置为 。即使设置为 ,也会随着leader宕机丢失数据。 如果是异步模式:也会考虑ack的状态,除此之外,异步模式下的有 ...
2018-03-15 20:03 0 3666 推荐指数:
一般我们在用到这种消息中件的时候,肯定会考虑要怎样才能保证数据不丢失,在面试中也会问到相关的问题。但凡遇到这种问题,是指3个方面的数据不丢失,即:producer consumer 端数据不丢失 broker端数据不丢失下面我们分别从这三个方面来学习,kafka是如何保证数据不丢失 ...
一般我们在用到这种消息中件的时候,肯定会考虑要怎样才能保证数据不丢失,在面试中也会问到相关的问题。但凡遇到这种问题,是指3个方面的数据不丢失,即:producer consumer 端数据不丢失 broker端数据不丢失下面我们分别从这三个方面来学习,kafka是如何保证数据不丢失 ...
见:https://www.cnblogs.com/sabertobih/p/14092290.html 数据不丢失 1)从生产端:acks = -1,(ack应答机制)从生产端到节点端,当所有isr集合里的节点备份完毕后返回成功; 2)从节点端:每个partition至少需要一个isr节点 ...
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 ...
源文件放在github,随着理解的深入,不断更新,如有谬误之处,欢迎指正。原文链接https://github.com/jacksu/utils4s/blob/master/spark-knowledge/md/spark_streaming使用kafka保证数据零丢失.md spark ...
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 ...
背景 这里的kafka值得是broker,broker消息丢失的边界需要对齐一下: 1 已经提交的消息 2 有限度的持久化 如果消息没提交成功,并不是broke丢失了消息; 有限度的持久化(broker可用) 生产者丢失消息 producer.send(Object msg ...
kafka的结构如下: 一、生产者 1、生产者(Producer)使用send方法 发送消息是异步的,所以可以通过get方法或回调函数拿到调用的结果。如果失败了,可以重试。 重试次数可以稍微大些,比如5次。间隔可以稍微长些。 二、消费者 ...