1 规模10台物理机中，3台生产Flume和3台消费Flume，1.7版本。 生产flume：把日志服务器中的数据上传到kafka 消费flume：把kafka中的数据上传到HDFS 日志服务器设置默认保存30天。2 Source、channel，sink生产flume：（1）source使用的是tair dir source，具有断点续传和多目录的功能，在flume1.7产生，1.6版本以前，没
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2024-05-18 13:14:50
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1. flume定义distributed, reliable, and available service for efficiently collecting, aggregating, and moving large amounts of log data. It has a simple and flexible architecture based on streaming
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2024-06-22 17:30:37
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Flume的特性可靠性：事务型的数据传递，保证数据的可靠性。一个日志交给flume来处理，不会出现此日志丢失或未被处理的情况 ；消息（批量）通过每个Agent的channel，然后发送给下一个Agent或者最终的存储平台。只有当下一个agent或者最终的存储平台接收并保存后，才会从Channel中移除。这也是Flume（单跳，single-hop）传送语义中如何提供端对端的数据流可靠性的。Flum
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2024-03-29 06:49:53
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一、什么是flumeFlume是一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力。二、flume特点flume的数据流由事件(Event)贯穿始终。事件是Flume的基本数据单位，它携带日志数据(字节数组形式)并且携带有头信息，这些Event由Ag
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2024-08-02 09:10:31
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一、Flume事务1.事务机制Flume的事务机制（类似数据库的事务机制）：Flume使用两个独立的事务分别负责从Soucrce到Channel，以及从Channel到Sink的事件传递。比如spooling directory source 为文件的每一行创建一个事件，一旦事务中所有的事件全部传递到Channel且提交成功，那么Soucrce就将该文件标记为完成。同理，事务以类似的方式处理从Ch
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2024-05-04 17:56:07
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Producer根据指定的partition方法（默认round-robin(轮询)、hash等），将消息发布到指定topic的partition里面；kafka集群接收到Producer发过来的消息后，将其持久化到硬盘，并保留消息指定时长（可配置），而不关注消息是否被消费；Consumer从kafka集群pull数据，并控制获取消息的offset。producer 的deliver guaran
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2024-02-16 17:57:40
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文章目录8.1 Flume 是什么8.2 Flume 架构，Put事务，Take事务8.3 Flume 工作流程8.4 Flume 拦截器8.5 Flume 可靠性保证1. 负载均衡2. 多层代理 8.1 Flume 是什么Flume用于将多种来源的日志以 流 的方式传输至Hadoop或者其它目的地。Flume特点：可靠性：Flume的核心是把数据从数据源收集过来，再送到目的地。为了保证输送一定
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2024-04-09 09:42:26
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# 项目方案：MySQL数据不丢失的保障方案
## 1. 引言
在一个数据库管理系统中，数据的安全性是至关重要的。MySQL作为一个常用的关系型数据库管理系统，如何保证数据不丢失是一个非常重要的问题。本文将提出一个项目方案，从多个方面来保障MySQL数据库中的数据不丢失。
## 2. 数据备份
数据备份是保障数据不丢失的基本手段之一。MySQL提供了多种备份方法，可以根据需求选择合适的备份
原创
2023-09-10 08:50:07
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目录如何保证数据写入过程中不丢直接落盘的 translog 为什么不怕降低写入吞吐量？如何保证已写数据在集群中不丢in-memory buffer总结LSM Tree的详细介绍参考资料如何保证数据写入过程中不丢数据写入请求达到时，以需要的数据格式组织并写入磁盘的过程叫做数据提交，对应es就是创建倒排索引，维护segment文件如果我们同步的方式，来处理上述过程，那么系统的吞吐量将很低如果我们以异步
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2021-02-01 09:49:09
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目录如何保证数据写入过程中不丢直接落盘的 translog 为什么不怕降低写入吞吐量？如何保证已写数据在集群中不丢in-memory buffer总结LSM Tree的详细介绍参考资料如何保证数据写入过程中不丢数据写入请求达到时，以需要的数据格式组织并写入磁盘的过程叫做数据提交，对应es就是创建倒排索引，维护segment文件如果我们同步的方式，来处理上述过程，那么系统的吞吐量将很低如果我们以异步
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2021-02-07 21:24:35
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MySQL是如何保证数据不丢失的？binlog的写入机制redo log的写入机制 只要redo log和binlog能够持久化到磁盘中，就能确保MySQL在异常重启后，数据可以恢复。下面一起来了解下MySQL中binlog和redo log的写入流程。 binlog的写入机制事务执行过程中，先把日志写到binlog cache,事务提交的时候，再把binlog cache写到binlog文件
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2023-08-28 14:09:00
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1、数据丢失: acks=1的时候(只保证写入leader成功)，如果刚好leader挂了。数据会丢失。 acks=0的时候，使用异步模式的时候，该模式下kafka无法保证消息，有可能会丢。2、brocker如何保证不丢失: acks=all: 所有副本都写入成功并确认。 retries = 一个合理值。 min.insync.replica...
原创
2022-05-16 09:40:27
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MySQL数据如何保证不丢失一、概述MySQL关系型数据库，是日志先行策略（Write-Ahead Logging），只要binlog和redo log日志能保证持久化到磁盘，我们就能确保MySQL异常重启后，数据不丢失。二、redo log日志redo log重做日志文件，只记录事务对数据页做了哪些修改，它记录的是数据修改之后的值，支持崩溃恢复crash-safe。随便说下undo log日志，
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2023-09-27 16:56:59
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目录1 binlog的写入机制2 redo log的写入机制3 组提交3.1 日志逻辑序列号（log sequence number，LSN）3.2 组提交1 binlog的写入机制binlog的写入逻辑比较简单：事务执行过程中，先把日志写到binlog cache，事务提交的时候，再把binlog cache写到binlog文件中。一个事务的binlog是不能被拆开的，不论事
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2024-02-19 10:36:52
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本文内容主要介绍了MySQL是如何保证数据的完整性，帮助大家更好的理解和学习MySQL，感兴趣的朋友可以了解下！！！数据的一致性和完整性对于在线业务的重要性不言而喻，如何保证数据不丢呢？今天我们就探讨下关于数据的完整性和强一致性，MySQL做了哪些改进。一. MySQL的二阶段提交 在Oracle和MySQL这种关系型数据库中，讲究日志先行策略（Write-Ahead Logging
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2023-06-21 18:00:09
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文章目录分布式NoSQL列存储数据库HBASE（一）知识点01：知识点02：知识点03：数据存储需求及HBASE诞生知识点04：Hbase介绍知识点05：HBASE设计思想知识点06：HBASE中的对象概念知识点07：HBASE中的存储概念知识点08：HBASE中的按列存储知识点09：HBASE集群架构知识点10：HBASE集群部署知识点11：HBASE开发场景知识点12：HBASE命令行：DD
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2023-07-14 15:56:34
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一致性的划分通常来说，状态一致性分为三个级别at-most-once：至多一次，发生故障恢复后数据可能丢失at-least-once：至少一次，发生故障恢复后数据可能多算，绝对不会少算exactly-once：精确一次，发生故障恢复后数据不会丢失也不会多算端到端的状态一致性 Flink 中使用的是一种轻量级快照机制——检查点（checkpoint）来保证 exactly-once 语义。但是我们的
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2024-04-24 21:30:41
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kafka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数据的安全性（log偶尔丢几条无所谓），换句话说kafka并不能完全保证数据不丢失。 尽管kafka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
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2020-08-25 16:19:00
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Redis 保证数据不丢失的主要手段有两个：持久化集群运行我们分别来看它们两的具体实现细节。1.Redis 持久化持久化是指将数据从内存中存储到持久化存储介质中（如硬盘）的过程，以便在程序重启或者系统崩溃等情况下，能够从持久化存储介质中恢复数据。Redis 4.0 之后支持以下 3 种持久化方案：RDB（Redis DataBase）持久化：快照方式持久化，将某一个时刻的内存数据，以二进制的方式写
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2024-05-21 13:50:24
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1.简介在分布式流处理引擎中，高吞吐 低延迟，是最核心的需求。 与此同时数据一致性在分布式应用中也很重要。（在精确场景下，精确一致性往往要求也很高） 2.flink的数据一致性flink如何保证计算状态的一致性。异步屏障快照机制，来实现数据的精确一致性。当任务崩溃或取消后，可以通过检查点或保存点，来实现恢复，实现数据流的重放，从而达到任务的一致性。（这种机制是不会牺牲系统性能
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2024-02-20 19:38:53
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