Kafka如何保证数据可靠性1、可靠性策略为保证 producer发送的数据，能可靠的发送到指定的 topic，topic的每个partition收producer发送的数据后，都需要向producer发送ack确认收到，如果producer收到ack，就会进行下一轮的发送，否则重新发送数据。2、同步策略的问题Partition到底什么时候发送这个ack？确保有follower与leader同步完
转载
2024-04-12 09:19:32
23阅读
1. Kafka Partition Replication 功能：增加Topic分区的可用性 每个Partition分为leader和follower两部分(前提是replication factor大于1的)eg: Topic: hadoop2 Partition: 0 Leader: 3 Replicas:
转载
2024-04-12 09:19:21
146阅读
什么叫可靠性？大家都知道，系统架构有三高：「高性能、高并发和高可用」，三者的重要性不言而喻。对于任意系统，想要同时满足三高都是一件非常困难的事情，大型业务系统或者传统中间件都会搭建复杂的架构来保证。除以上三种模式之外，还有一个指标方向也很重要，那就是高可靠，甚至你可能会将它和「高可用」混淆起来。事实上两者并不一样，高可用会更偏向于整体服务的可用性，防止系统宕机等等。而高可靠是指数据的可靠性保证嘛，
常常想如果让你去设计一个高可用的系统，你怎么去做？这里要回答两个问题：如何保证宕机的时候数据不丢失? 答：副本多副本之间数据如何同步? 答：同步；异步；半同步；ISR这里我们看一下kafka是怎么设计做到高可用的，学习一下它：如何保证宕机的时候数据不丢失？对于每一个Topic，我们都可以设置它包含几个Partition，每个Partition负责存储这个Topic一部分的数据。然后Kafka的Br
转载
2024-03-10 22:49:08
46阅读
面试大厂时，一旦简历上写了 Kafka，几乎必然会被问到一个问题：说说 Acks 参数对消息持久化的影响? 这个 Acks 参数在 Kafka 的使用中，是非常核心以及关键的一个参数，决定了很多东西。所以无论是为了面试还是实际项目使用，大家都值得看一下这篇文章对 Kafka 的 Acks 参数的分析，以及背后的原理。如何保证宕机的时候数据不丢失?如果想理解这个 Acks 参数的含义，首先
转载
2024-08-06 21:13:30
51阅读
名词介绍AR分区中的所有副本ISR与 leader 保持同步状态的副本合集，LEO每个分区中最
原创
2023-04-22 07:29:00
68阅读
CDH版本HADOOP2.6.0高可用集群搭建一、安装包准备hadoop-2.6.0-cdh5.16.2.tar jdk-8u45-linux-x64 zookeeper-3.4.5-cdh5.16.2.tar二、集群规划hadoop01 hadoop02 hadoop03三、搭建过程1、3台虚拟机配置，以第一台为例**1.1 ip设置[root@hadoop01 ~]# vi /etc/sysc
转载
2023-09-03 16:25:18
94阅读
对于一个复杂的分布式系统，如果没有丰富的经验和牛逼的架构能力，很难把系统做得简单易维护，我们都知道，一个软件的生命周期中，后期维护占了70%，所以系统的可维护性是极其重要的， kafka 能成为大数据领域的事实标准，很大原因是因为运维起来很方便简单，今天我们来看下 kafka 是怎么来简化运维操作的。kafka 使用多副本来保证消息不丢失，多副本就涉及到kafka的复制机制，在一个超大规模的集群中
转载
2024-04-01 16:06:05
24阅读
CentOS7搭建CDH5.16.2集群 HA高可用机器准备：(这里HA是对HDFS和YARN的高可用)主机名cpu内存bigdata-master018c32Gbigdata-master028c32Gbigdata-datanode018c16Gbigdata-datanode028c16Gbigdata-datanode038c16G基本软件目录（/usr/local/soft）自定义创建一
转载
2024-05-21 12:44:05
202阅读
此方案包含部分实施要点，作为部署实施参考。主要针对RHEL/Centos7.x系统，其他系统可能会有不同。 主机配置章节包含了部分针对Hadoop的操作系统优化。服务版本操作系统CentOS 7Cloudera Manager6.3.1CDH6.3.2前言如果要启用FreeIPA，最好先安装ipa-server。当然在部署好集群后安装也可以。 Cloudera Manager Server节点需要
转载
2024-06-12 23:18:08
234阅读
# 实现 CDH YARN 高可用性指南
作为一名经验丰富的开发者，我将为你详细介绍如何在CDH（Cloudera Distribution including Apache Hadoop）中实现YARN的高可用性（HA）。这能确保在一台主节点出现故障时，集群中的其他节点仍然可以正常提供服务。下面是整个过程的简化步骤和详细说明。
## 1. 高可用性部署流程概述
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-08 06:22:37
60阅读
# 实现CDH MySQL高可用的流程
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 安装MySQL |
| 2 | 配置MySQL主从复制 |
| 3 | 安装CDH |
| 4 | 配置CDH和MySQL的集成 |
| 5 | 测试高可用性 |
## 步骤1：安装MySQL
首先，你需要安装MySQL数据库。可以使用以下命令进行安装：
```shell
sudo ap
原创
2023-07-21 20:55:41
91阅读
# CDH Spark 高可用
## 什么是CDH Spark？
CDH（Cloudera Distribution Including Apache Hadoop）是由Cloudera提供的一套基于Apache Hadoop的大数据处理解决方案。而Spark则是一种基于内存计算的大数据处理框架，具有高效的数据处理能力。
## 为什么需要高可用性？
在生产环境中，数据处理系统需要保证高可用
原创
2024-05-19 03:35:17
66阅读
Redis如何保证高可用1. Redis本身决定的1.1. 基于单线程的IO多路复用~解释：快的原因主要是IO多路复用什么是IO多路？简单说，redis就是我们的一个"用户线程"，在读写操作等待用户输入或输出都是阻塞的，一直等待肯定是不合理的。我们就在“用户线程”在于操作系统层面请求数据的时候，只需要监听一个Select事件就行。一定周期，我们就去问一次“select”：“有没有数据来啊？”当用户
转载
2023-10-03 18:09:38
15阅读
一、kafka一个最基本的架构认识 由多个broker组成，每个broker就是一个节点；创建一个topic，这个topic可以划分为多个partition，每个partition可以存在于不同的broker上，每个partition存放放一部分数据。 kafka就是一个分布式消息队列，就是说一个t
原创
2021-07-19 15:14:35
570阅读
Table of ContentsHDFS高可用性介绍背景HA实现Quorum-based存储自动故障转移关于HDFS HA的一般问题“Operation category READ/WRITE is not supported in state standby”是什么意思?为HDFS HA配置硬件开启HDFS HA使用 Cloudera 管理器启用 HDFS HA启用高可用性和自动故障转移Fen
转载
2024-03-18 10:40:23
138阅读
HA集群的搭建可以在完全分布式的基础上搭建目的：减少单点故障的发生规划配置图NN1NN2DNzKZKFCJNNRMhadoop100******hadoop101******hadoop102***图中的 NN、DN、ZK、ZKFC、JNN、RM是以下简称 NN： NameNode DN：DataNode ZK：Zookeeper ZKFC：Zookeeper客户端 JNN：Journalnode
转载
2023-08-18 15:03:48
136阅读
kafka主要作用Kafka 为实时日志流而生，要处理的并发和数据量非常大。可见，Kafka 本身就是一个高并发系统，它必然会遇到高并发场景下典型的三高挑战：!!#ff0000 高性能、高可用和高扩展。!!为了简化实现的复杂度，Kafka 最终采用了很巧妙的消息模型：它将所有消息进行了持久化存储，让消费者自己各取所需，想取哪个消息，想什么时候取都行，只需要传递一个消息的 offset 进行拉取即可
转载
2023-10-31 20:10:43
127阅读
# 保证 Redis 高可用性
Redis 是一个非常流行的开源内存数据库，用于支持各种类型的应用程序。它以其高性能和可扩展性而闻名，但也需要谨慎配置以确保高可用性。在实际部署中，我们需要采取一些措施来确保 Redis 服务器的高可用性，以防止单点故障。
## Redis 高可用性架构
为了实现 Redis 的高可用性，我们通常会采用主从复制（Master-Slave Replication
原创
2024-06-21 03:21:07
9阅读
概念在Kafka在0.8以前的版本中，是没有Replication的，一旦某一个Broker宕机，则其上所有的Partition数据都不可被消费，这与Kafka数据持久性及Delivery Guarantee的设计目标相悖;所以,0.8 以后就引入了副本机制;引入副本机制后带来的问题引入Replication之后，同一个Partition可能会有多个Replica，而这时需要在这些Replica中
转载
2024-04-12 03:32:24
28阅读
