测试的升级环境为cdh4.3 升级到社区版 Hadoop2.2/HBase0.96。一、验证HDFS和Zookeeper已正常运行（HDFS and ZooKeeper must be up!）二、在集群中任一服务器上执行 hbase upgrade -check &
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2024-04-03 20:14:54
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HDFS中的数据按照一定策略分布在集群中的多个数据节点上，但在某些情况下，数据的分布也会出现不均衡的情况，比如说集群新增加了节点，在新增加的节点上就没有数据存在，虽说之后新增的数据会分配到新节点上，不过，对于已有数据，新节点和原有节点上的分布很不均衡，而且这还会导致在分配MapReduce任务的时候新机器分配不到可执行的任务分配，白白浪费了新增节点的计算能力。而对于一个真实的生产环境来
1 CDH环境，HDFS无法做任何操作，报错信息连接Namenode节点失败，处于safemode。2 查看HDFS 实例，红色警告，不能创建/tmp/.cloudera.....3 查看 namenode日志: /var/log/hadoop-hdfs/hadoop-cmf-hdfs-NAMENODE-cdh00.log.out报错信息：org.a
一、前言我们上一篇分析了 Consumer 如何加入 Consumer Group，其实上一篇是一个很宏观的东西，主要讲 ConsumerCoordinator 怎么与 GroupCoordinator 通信。等等，老周，ConsumerCoordinator 和 GroupCoordinator 是个啥玩意？这两个组件分别是 Consumer、Kafka Broker 的协调器，说白了就是我们设
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2024-10-21 16:36:43
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Kafka Replication High-level DesignReplication是0.8里面加入的新功能，保障当broker crash后数据不会丢失设计目标， 提供可配置，需要保障stronger durability可以enable这个功能，如果想要更高的效率而不太在乎数据丢失的话，可以disable这个功能 自动replica管理，当cluster发生变化时，即broker se
本人今天上午参考了不少博文，发现不少博文不是特别好，不是因为依赖冲突问题就是因为版本问题。于是我结合相关的博文和案例，自己改写了下并参考了下，于是就有了这篇文章。希望能够给大家帮助，少走一些弯路。 一、KafKa的介绍1.主要功能根据官网的介绍，ApacheKafka®是一个分布式流媒体平台，它主要有3种功能： a.发布和订阅消息流，这个功能类似于消息队列，这也是kafka
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2024-10-08 18:46:41
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概述Redis：REmote DIctionary Server(远程字典服务器) 是完全开源免费的，用C语言编写的，高性能的(key-value)分布式内存数据库，基于内存运行并支持持久化的NoSQL服务器，也被人们称作数据结构服务器。Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用Redis不仅仅支持简单的key-value类型数据，同时还提供list
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2024-09-23 20:08:53
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Redis Cluster集群 Rebalance 解决方案
在现代分布式系统中，Redis Cluster是一个非常流行的选择，尤其是在高可用和可扩展性方面。然而，随着数据的不断增长和节点的动态变动，Redis Cluster可能会面临rebalancing的问题。本文将详细介绍如何有效地解决Redis Cluster集群的rebalancing问题，涵盖环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理
from:http://www.jianshu.com/p/5aa8776868bbkafka系列之(3)——Coordinator与offset管理和Consumer Rebalance
时之结绳 关注
2017.05.11 23:04* 字数 1556 阅读 922评论 3喜欢 41、Consumer与Consumer Groupconsumer g
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2024-10-07 16:12:41
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谁来执行Rebalance以及管理consumer的group呢coordinator来执行对于consumer group的管理，当consumer group的第一个consumer启动的时候，它会去和kafka server确定谁是它们组的coordinator。之后该group内的所有成员都会和该coordinator进行协调通信如何确定coordinator?consumer group
场景介绍在DMS提供的原生Kafka SDK中，消费者可以自定义拉取消息的时长，如果需要长时间的拉取消息，只需要把poll(long)方法的参数设置合适的值即可。但是这样的长连接可能会对客户端和服务端造成一定的压力，特别是分区数较多且每个消费者开启多个线程的情况下。如图1所示，Kafka队列含有多个分区，消费组中有多个消费者同时进行消费，每个线程均为长连接。当队列中消息较少或者没有时，连接不断开，
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2024-03-16 07:48:41
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什么是 Rebalance? Rebalance 为什么会发生？Rebalance 的情况下 consumer 是否还能正确消费消息呢？记得之前在一段时间密集面试的时候总会问候选人这些问题。重平衡 Rebalance 就是让整个 Consumer Group 下的所有的 Consumer 实例久如何消费订阅主题的所有分区达成共识的过程。在 Rebalance 的过程中，所有 Consum
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2024-07-18 17:47:40
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概念Rebalance 本质上是一种协议，规定了一个 Consumer Group 下的所有 consumer 如何达成一致，来分配订阅 Topic 的每个分区。例如：某 Group 下有 20 个 consumer 实例，它订阅了一个具有 100 个 partition 的 Topic 。正常情况下，kafka 会为每个 Consumer 平均的分配 5 个分区。这个分配的过程就是 Rebala
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2024-03-15 10:11:27
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在使用了最新版的 kafka-python 1.4.6 在 broker 对 topic 进行默认配置的情况下报出类似错误 CommitFailedError
CommitFailedError: Commit cannot be completed since the group has already
rebalanced and assigned the
rocketMq中，消费者消费一条消息后，需要回复broker消息的消费状态，消费状态共有两种，consume_success表示消费成功，reconsume_later表示稍后重新消费，在实现消费逻辑时，如果消费失败，并希望可以重新消费，应该返回一个reconsume_later状态，本文旨在说明返回该状态后rocketMq中的处理流程，也就是rocketMq是如何进行失败消息重试的我们以top
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2024-03-15 08:11:35
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# Java终止循环 终止判断
在Java中，循环结构是常用的编程技术之一，它允许我们重复执行一段代码，直到满足某个条件为止。通常情况下，循环会一直执行，直到条件不再成立。但有时候，我们需要在循环中提前终止执行，这就需要用到终止循环的技巧。
## 如何终止循环
在Java中，我们可以使用`break`语句来终止循环的执行。当`break`语句被执行时，程序会跳出当前循环，继续执行循环之后的代
原创
2024-05-28 05:13:06
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文章目录前言一、Redis集群1.1 Redis集群介绍1.2 Redis集群的优势1.3 Redis集群的实现方法1.4 Redis-Cluster数据分片1.5 Redis-Cluster的主从复制模型二、Redis集群搭建2.1 实验环境2.2 搭建过程2.3 验证集群功能2.4 模拟master服务器宕机情况2.5 总结 前言上一篇介绍了单节点Redis服务器的搭建，但是单节点Redis
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2023-12-13 04:06:10
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线程的终止
JDK中提供了stop()[不建议使用] 和 interrupt()两种方式，
同时抛出一个未实现的destroy()[不能使用]方法，
目前stop已经被废弃了，因为stop是暴力停止会存在安全问题
正确的结束线程运行的方式：
1、使用interrupt时 配合isInterruptedd()方法，可有效避免线程中断异常
2、采用标
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2023-06-08 19:26:59
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终止运行Python应用程序(Terminate Running Python Apps)我有一个Raspberry Pi运行Raspbian控制家庭自动化系统作为大学项目的一部分。 为了控制这一点，我使用ASP.NET Web应用程序在Pi上启动SSH命令以启动各种Python应用程序。 在开始新的应用程序之前，我需要一种通过SSH终止另一个应用程序的方法例如：a.py和b.py正在运行用户从W
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2024-02-27 17:01:07
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1.创建和运行线程
在Java中，多线程的实现有两种方式：
扩展java.lang.Thread类
实现java.lang.Runnable接口
(1)扩展Thread类
Thread Test = new Thread();
Test.start();
(2)实现Runnable接口
将实现Runnable接口的类实例化
Test impelements Runnab
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2023-09-12 17:45:55
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