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 ...
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,難道都寫一台機器的磁盤上嗎 這明顯是不靠譜的啊 所以說,這里就得考慮數據的分布式存儲了,我們結合 Kafka 的具體情況來說說。 在 Kafka 里面,有一個核心的概念叫做 Topic ,這個 Topic 你就姑且認為是一個數據集合吧。 舉個例子,如果你現在有一份網站的用戶行為數據要寫入 K ...
2020-07-01 17:13 0 520 推薦指數:
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 ...
kafka.serializer.StringDecoderimport org.apache.spark.SparkConfim ...
Kafka如何保證數據不丟失 1.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0,1,-1。 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0,風險很大,一般不建議設置 ...
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 ...
(1)生產者概覽 (1)不同的應用場景對消息有不同的需求,即是否允許消息丟失、重復、延遲以及吞吐量的要求。不同場景對Kafka生產者的API使用和配置會有直接的影響。 例子1:信用卡事務處理系統,不允許消息的重復和丟失,延遲最大500ms,對吞吐量要求較高。 例子2:保存網站的點擊信息,允許 ...
數據丟失是一件非常嚴重的事情事,針對數據丟失的問題我們需要有明確的思路來確定問題所在,解決思路如下: 是否真正的存在數據丟失問題,比如有很多時候可能是其他同事操作了測試環境,所以首先確保數據沒有第三方干擾。 理清你的業務流程,數據流向,數據到底是在什么地方丟失的數據,在kafka ...