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
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
转载
2024-10-21 16:36:43
24阅读
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
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
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
转载
2024-10-08 18:46:41
55阅读
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
转载
2024-09-23 20:08:53
6阅读
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
转载
2024-10-07 16:12:41
32阅读
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
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 &
转载
2024-04-03 20:14:54
53阅读
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，
转载
2024-03-16 07:48:41
67阅读
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
转载
2024-07-18 17:47:40
21阅读
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
转载
2024-03-15 10:11:27
0阅读
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
转载
2024-03-15 08:11:35
153阅读
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
转载
2023-12-13 04:06:10
32阅读
本文概要 本文主要讨论Kafka新版本reblance机制的优缺点，通过这篇文章，你可以了解到以下内容：什么是ReblanceReblance过程Kafka1.1对Reblance的优化Kafka2.3对Reblance的优化新版本Reblance存在的问题什么是ReblanceReblance是Kafka协调者把partition分配给Consumer-group下每个consumer实例的过程
转载
2024-03-21 08:50:57
56阅读
目录一、Reblance是什么二、Reblance触发的时机三、Reblance的执行流程第一阶段：选择组协调器第二阶段：加入消费组JOIN GROUP第三阶段（ SYNC GROUP)四、分区分配的策略有哪些一、Reblance是什么 今天主要分享一下 kafka 的 rebalance，在 kafka
文章目录1. 概述2. 生产2.1 partition分配与Leader选举2.1.1 partition分配2.1.2 Leader选举2.2 多副本同步3. 消费3.1 offset保存3.2 分配partition--reblance3.2.1 选coordinator3.2.2 交互流程3.2.3 reblance流程4. 消息投递语义4.1 At least once4.2 At mo
转载
2024-09-03 10:04:14
83阅读
环境介绍： 一共有两个磁盘组：crs和data；crs使用normal冗余；data使用外部冗余。 添加新的asm磁盘过程(略) 1.迁移前 2.迁移CRS磁盘组#向CRS磁盘组添加新的磁盘 #查看磁盘reblance进度，并等待同步结束 #删除老的磁盘 #查看磁盘reblance进度，并等待同步结
转载
2015-12-26 16:33:00
339阅读
2评论
