一般我們在用到這種消息中件的時候,肯定會考慮要怎樣才能保證數據不丟失,在面試中也會問到相關的問題。但凡遇到這種問題,是指3個方面的數據不丟失,即:producer consumer 端數據不丟失 broker端數據不丟失下面我們分別從這三個方面來學習,kafka是如何保證數據不丟失 ...
Kafka如何保證數據不丟失 .生產者數據的不丟失 kafka的ack機制:在kafka發送數據的時候,每次發送消息都會有一個確認反饋機制,確保消息正常的能夠被收到,其中狀態有 , , 。 如果是同步模式:ack機制能夠保證數據的不丟失,如果ack設置為 ,風險很大,一般不建議設置為 。即使設置為 ,也會隨着leader宕機丟失數據。 如果是異步模式:也會考慮ack的狀態,除此之外,異步模式下的有 ...
2018-03-15 20:03 0 3666 推薦指數:
一般我們在用到這種消息中件的時候,肯定會考慮要怎樣才能保證數據不丟失,在面試中也會問到相關的問題。但凡遇到這種問題,是指3個方面的數據不丟失,即:producer consumer 端數據不丟失 broker端數據不丟失下面我們分別從這三個方面來學習,kafka是如何保證數據不丟失 ...
一般我們在用到這種消息中件的時候,肯定會考慮要怎樣才能保證數據不丟失,在面試中也會問到相關的問題。但凡遇到這種問題,是指3個方面的數據不丟失,即:producer consumer 端數據不丟失 broker端數據不丟失下面我們分別從這三個方面來學習,kafka是如何保證數據不丟失 ...
見:https://www.cnblogs.com/sabertobih/p/14092290.html 數據不丟失 1)從生產端:acks = -1,(ack應答機制)從生產端到節點端,當所有isr集合里的節點備份完畢后返回成功; 2)從節點端:每個partition至少需要一個isr節點 ...
當我們正確地部署好Spark Streaming,我們就可以使用Spark Streaming提供的零數據丟失機制。為了體驗這個關鍵的特性,你需要滿足以下幾個先決條件: 1、輸入的數據來自可靠的數據源和可靠的接收器; 2、應用程序的metadata被application的driver持久化了 ...
源文件放在github,隨着理解的深入,不斷更新,如有謬誤之處,歡迎指正。原文鏈接https://github.com/jacksu/utils4s/blob/master/spark-knowledge/md/spark_streaming使用kafka保證數據零丟失.md spark ...
我們暫且不考慮寫磁盤的具體過程,先大致看看下面的圖,這代表了 Kafka 的核心架構原理。 Kafka 分布式存儲架構 那么現在問題來了,如果每天產生幾十 TB 的數據,難道都寫一台 ...
背景 這里的kafka值得是broker,broker消息丟失的邊界需要對齊一下: 1 已經提交的消息 2 有限度的持久化 如果消息沒提交成功,並不是broke丟失了消息; 有限度的持久化(broker可用) 生產者丟失消息 producer.send(Object msg ...
kafka的結構如下: 一、生產者 1、生產者(Producer)使用send方法 發送消息是異步的,所以可以通過get方法或回調函數拿到調用的結果。如果失敗了,可以重試。 重試次數可以稍微大些,比如5次。間隔可以稍微長些。 二、消費者 ...