当在分布式系统中引入状态时，自然也引入了一致性问题。一致性实际上是"正确性级别"的另一种说法，也就是说在成功处理故障并恢复之后得到的结果，与没有发生任何故障时得到的结果相比，前者到底有多正确？举例来说，假设要对最近一小时登录的用户计数。在系统经历故障之后，计数结果是多少？如果有偏差，是有漏掉的计数还是重复计数？ 1.一致性级别在流处理中，一致性可以分为3个级别：（1）at-most-on
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2024-07-28 15:08:55
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应用一致性保障在Flink中，会自动做检查点，用于故障时恢复一个应用。在恢复时，application的state信息可以根据最近完成的检查点进行重建，并继续运行。不过，仅将一个application的state进行重置并不足以满足exactly-once的保证。为了给一个应用提供exactly-once保证，在应用根据检查点重置state时，它的每个source connector都应该有能力将
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2023-11-06 22:43:09
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# Hive 数据一致性保障方案
## 引言
在大数据处理领域，数据的一致性是确保数据准确性和可靠性的关键。然而，由于Hive是一个基于Hadoop的数仓工具，它的传统处理方式并不能保证强一致性。因此，我们必须采取一些策略来确保数据的一致性。本方案将讨论如何在使用Hive时保障数据一致性，并通过示例代码和序列图来说明。
## 问题描述
假设我们有一个电商平台，每天会将交易数据写入Hive表
原创
2024-10-24 04:43:50
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缓存数据一致性如何保证最近在思考的一个问题，如何保证缓存和数据库数据的一致性，防止出现类似于余额这种数据，在缓存里是1，而数据库修改为0后，用户再次发起扣费操作时，由于每次先会去判断缓存内余额的数据，缓存数据不一致，导致本应失效的一次请求被判断通过。这种情况在并发低的时候不太容易产生，当并发增大极有可能发生。我在项目中主要靠两种方式来保证数据一致性：数据必须设置随机过期时间缓存数据最重要的目的是提
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2024-10-18 10:58:52
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一 数据一致性简介1 产生数据一致性的原因分布式系统中，存在多个服务节点，每份数据都有多份副本，每份副本对应一个服务节点如果网络、服务器或者软件出现故障，会导致部分节点写入成功，部分节点写入失败，最终导致各个节点之间的数据不一致 2 数据一致性的定义和分类数据一致性是指任一时刻，所有副本中的数据都保持一致强一致性：更新操作完成之后，任何时刻，所有副本中的数据都是更新后的数据。强一致性是程
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2023-11-24 22:33:42
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一、认识canal1、是什么？canal，中文翻译为 水道/管道/沟渠/运河，主要用途是用于 MySQL 数据库增量日志（binlog）数据的订阅、消费和解析，是阿里巴巴开发并开源的，采用Java语言开发；历史背景是早期阿里巴巴因为杭州和美国双机房部署，存在跨机房数据同步的业务需求，实现方式主要是基于业务 trigger（触发器） 获取增量变更。从2010年开始，阿里巴巴逐步尝试采用解析数据库日志
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2023-07-06 19:49:46
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ZAB（Zookeeper Atomic Broadcast） 协议是为分布式协调服务 ZooKeeper 专门设计的一种支持崩溃恢复的原子广播协议。在 ZooKeeper 中，主要依赖 ZAB 协议来实现分布式数据一致性，基于该协议，ZooKeeper 实现了一种主备模式的系统架构来保持集群中各个副本之间的数据一致性。ZAB协议包括两种基本模式，分别是：崩溃恢复和消息广播。崩溃恢复：当整个集群在
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2024-02-26 12:04:04
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一、概述数据一致性是指关联数据之间的逻辑关系是否正确和完整。问题可以理解为应用程序自己认为的数据状态与最终写入到磁盘中的数据状态是否一致。比如一个事务操作，实际发出了五个写操作，当系统把前面三个写操作的数据成功写入磁盘以后，系统突然故障，导致后面两个写操作没有写入磁盘中。此时应用程序和磁盘对数据状态的理解就不一致。当系统恢复以后，数据库程序重新从磁盘中读出数据时，就会发现数据再逻辑上存在问题，数据
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精选
2014-11-10 13:44:34
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6.5数据一致性6.5.1 SAP LUW与DB LUW 1.LUW概念:在SAP系统中,两个数据一致状态中的时间间隔为LUW(Logical Unit of Work),每一个L
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2023-09-18 12:02:10
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作者就职于京东,在稳定性保障、敏捷开发、高级JAVA、微服务架构有深入的理解1、一致性常见问题这些问题离我们并不遥远,数据分散在多处会导致数据不一致，必须尽可能地解决此问题，才能保证良好的用户体验，最终的期望是任何人、任何时间、任何地点、任何接入方式、任何服务，数据都是一致的2、一致性模式1)、顺序一致性(Sequencial Consistency)每个线程内部的指令都是按照程序规定的顺序执行的
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2023-10-03 09:02:25
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java缓存一致性问题及解决方案：使用缓存，肯定会存在一致性问题； 读取缓存步骤一般没有什么问题，但是一旦涉及到数据更新：数据库和缓存更新，就容 易出现缓存(Redis)和数据库（MySQL）间的数据一致性问题。
一、讨论一致性问题之前，先来看一个更新的操作顺序问题： 先删除缓存，再更新数据库 问题：同时有一个请求 A 进行更新操作，一个请求 B 进行查询操作。可能
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2023-08-16 19:31:10
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Hello,大家好，今天跟大家分享下4种数据核对的方法，从初级到高级，学会了能快速的提高工作效率，话不多说，让我们直接开始吧。1仅核对一列数据(初级核对)仅仅核对一列数据我们最常用的就是利用vlookup函数将一个表中的数据引用过来，然后我们再使用exact函数分别选择两个单元格中的数据，向下填充true就表示数据相同，false就表示数据不同，如下动图2核对多行多列的数据(中极核对)1.如果需要
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2024-08-25 21:29:36
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一、flink分析结果写入redis1、下载link-hadoop整合包，放入所有节点2、KafkaToRedisWordCountpackage cn._51doit.flink.day08;import cn._51doit.flink.day02.RedisSinkDemo;import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunct
原创
2022-03-23 15:03:11
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目录1、es5.0前，采用写入前检查存活shard的方式(1)consistency(2)quorum机制(3)quorum不齐全时不会直接拒绝写入2、es5.0后，采用写入后才确认的方式简单说就是primary shard写完，会同步到replica shard上，两者最终可能会出现不一致的情况。那es是如何确定主副分片的写一致性的呢？1、es5.0前，采用写入前检查存活shard的方式(1)c
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2024-02-15 16:38:42
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一、flink分析结果写入redis1、下载link-hadoop整合包，放入所有节点2、KafkaToRedisWordCountpackage cn._51doit.flink.day08;import
原创
2022-04-22 09:49:03
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背景可用性（Availability）和一致性（Consistency）是分布式系统的基本问题，先有著名的CAP理论定义过分布式环境下二者不可兼得的关系，又有神秘的Paxos协议号称是史上最简单的分布式系统一致性算法并获得图灵奖，再有开源产品ZooKeeper实现的ZAB协议号称超越Paxos。在大数据场景下，分布式数据库的数据一致性管理是其最重要的内核技术之一，也是保证分布式数据库满足数据库最基
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2023-08-01 19:33:06
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副本集基础 Replica Set是mongodb提供的一个去中心化的备份模式(同时mongodb还提供了主从部署和分片模式)，每个mongod都可以是master，且副本集内会自动选举出一个primary，其他都暂时为seconary，primary挂掉后会自动选举出新的primary。副本集内所有mongod存储的都是数据全集，secondary节点会从primary同步数据操作以保证自己的
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2023-12-11 09:51:05
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Kafka数据可靠性及一致性的机制初探 目录Kafka数据可靠性及一致性的机制初探1.数据可靠性1.1 Topic 分区副本1.2 Producer 往 Broker 发送消息1.3 Leader 选举2.数据一致性 Apache Kafka是大数据项目中使用较多的一个消息中间件,是分布式消息订阅系统，有非常好的横向扩展性，可实时存储海量数据,并且Kafka的数据可靠新以及一致性做的非常好,本文
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2024-04-03 15:27:20
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1.介绍主从一致性主要是通过 Percona-Toolkit 这个工具来实现的，Percona Toolkit 是一组高级的命令行工具，用来管理 MySQL 和系统任务，主要功能包括:验证主节点和复制数据的一致性有效的对记录进行归档找出重复的索引总结MySQL服务器从日志和tcpdump中分析查询问题发生时收集重要的系统信息。现在，使用这个工具来完成一致性检查和数据同步。官网:https://ww
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2023-06-30 10:43:47
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HDFS作为一种分布式文件存储系统，数据完整性是最重要的性能指标之一。HDFS是用CRC-32(32位循环冗余校验，4个字节大小)作为其数据完整性校验方式，下面分两种常态情况介绍其校验过程：IO操作 在通过client向DataNode节点写数据时，会先在client端针对写的数据每个io.bytes.per.checksum(默认512字节)字节创建一个单独的校验和，并将该校验和同数据本身一起
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2024-04-19 13:05:53
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