- 既然是集群,必然有多个Kafka节点,只有单节点构成的Kafka伪集群只能用于日常测试,不可能满足线上生产需求。 真正的线上环境需要考量各种因素,结合自身的业务需求而制定。看一些考虑因素(以下顺序,可是分了顺序的哦) 1 操作系统 - OS 可能你会问Kafka不是JVM上的大数据框架吗?Java又是跨平台的语言,把Kafka安装到不同的操作系统上会有什么区别吗? ... 既然是集群,必然有多个Kafka节点,只有单节点构成的Kafka伪集群只能用于日常测试,不可能满足线上生产需求。 真正的线上环境需要考量各种因素,结合自身的业务需求而制定。看一些考虑因素(以下顺序,可是分了顺序的哦) 1 操作系统 - OS 可能你会问Kafka不是JVM上的大数据框架吗?Java又是跨平台的语言,把Kafka安装到不同的操作系统上会有什么区别吗? ...
- 两张图读懂kafka应用:Kafka 中的术语 broker:中间的kafka cluster,存储消息,是由多个server组成的集群。 topic:kafka给消息提供的分类方式。broker用来存储不同topic的消息数据。 producer:往broker中某个topic里面生产数据。 consumer:从broker中某个topic获取数据。Kafka 中的术语设计:1、Broke... 两张图读懂kafka应用:Kafka 中的术语 broker:中间的kafka cluster,存储消息,是由多个server组成的集群。 topic:kafka给消息提供的分类方式。broker用来存储不同topic的消息数据。 producer:往broker中某个topic里面生产数据。 consumer:从broker中某个topic获取数据。Kafka 中的术语设计:1、Broke...
- 一、背景企业中大量业务数据保存在各个业务系统数据库中,过去通常的同步数据的方法有很多种,比如:各个数据使用方在业务低峰期各种抽取所需数据(缺点是存在重复抽取而且数据不一致)由统一的数仓平台通过sqoop到各个系统中抽取数据(缺点是sqoop抽取方法时效性差,一般都是T+1的时效性)基于trigger或时间戳的方式获得增量的变更(缺点是对业务方侵入性大,带来性能损失等)这些方案都不能算完美,我... 一、背景企业中大量业务数据保存在各个业务系统数据库中,过去通常的同步数据的方法有很多种,比如:各个数据使用方在业务低峰期各种抽取所需数据(缺点是存在重复抽取而且数据不一致)由统一的数仓平台通过sqoop到各个系统中抽取数据(缺点是sqoop抽取方法时效性差,一般都是T+1的时效性)基于trigger或时间戳的方式获得增量的变更(缺点是对业务方侵入性大,带来性能损失等)这些方案都不能算完美,我...
- 实时数据平台(RTDP,Real-time Data Platform)是一个重要且常见的大数据基础设施平台。在上篇(设计篇)中,我们从现代数仓架构角度和典型数据处理角度介绍了RTDP,并探讨了RTDP的整体设计架构。本文作为下篇(技术篇),则是从技术角度入手,介绍RTDP的技术选型和相关组件,探讨适用不同应用场景的相关模式。RTDP的敏捷之路就此展开~ 实时数据平台(RTDP,Real-time Data Platform)是一个重要且常见的大数据基础设施平台。在上篇(设计篇)中,我们从现代数仓架构角度和典型数据处理角度介绍了RTDP,并探讨了RTDP的整体设计架构。本文作为下篇(技术篇),则是从技术角度入手,介绍RTDP的技术选型和相关组件,探讨适用不同应用场景的相关模式。RTDP的敏捷之路就此展开~
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- 什么是消息系统消息系统是专用的中间件,负责将数据从一个应用传递到另外一个应用。使应用只需关注于数据,无需关注数据在两个或多个应用间是如何传递的。消息系统一般基于可靠的消息队列来实现,使用点对点模式或发布订阅模式。数据实时在消息系统中传递,被看作流。为什么使用消息系统使用消息系统具有以下优势:解耦:发送方和接收方统一使用消息系统提供的接口进行通信,易修改易扩展。持久化:传递过程中消息存储到本地... 什么是消息系统消息系统是专用的中间件,负责将数据从一个应用传递到另外一个应用。使应用只需关注于数据,无需关注数据在两个或多个应用间是如何传递的。消息系统一般基于可靠的消息队列来实现,使用点对点模式或发布订阅模式。数据实时在消息系统中传递,被看作流。为什么使用消息系统使用消息系统具有以下优势:解耦:发送方和接收方统一使用消息系统提供的接口进行通信,易修改易扩展。持久化:传递过程中消息存储到本地...
- 目录一、RabbitMQ 1.1 RabbitMQ如何保证消息不丢失?1.2 RabbitMQ消息的重复消费问题如何解决?1.3 RabbitMQ中死信交换机了解吗?(RabbitMQ延迟队列有了解过吗?)1.4 如果有100万消息堆积在MQ,如何解决?1.5 RabbitMQ的高可用机制了解吗?二、Kafka2.1 Kafka是如何保证消息不丢失?2.2 Kafka中消息的重复消费问题如... 目录一、RabbitMQ 1.1 RabbitMQ如何保证消息不丢失?1.2 RabbitMQ消息的重复消费问题如何解决?1.3 RabbitMQ中死信交换机了解吗?(RabbitMQ延迟队列有了解过吗?)1.4 如果有100万消息堆积在MQ,如何解决?1.5 RabbitMQ的高可用机制了解吗?二、Kafka2.1 Kafka是如何保证消息不丢失?2.2 Kafka中消息的重复消费问题如...
- Kafka 控制生产者流量Kafka 是一个分布式流处理平台,广泛用于构建实时数据管道和流应用。在高并发场景下,生产者可能会产生大量数据,导致 Kafka 集群压力过大。因此,控制生产者流量是确保 Kafka 集群稳定性和性能的关键。 1. 控制生产者流量的作用防止过载:避免 Kafka 集群因生产者流量过大而崩溃。资源优化:合理分配系统资源,提高 Kafka 集群的吞吐量。流量整形:根据... Kafka 控制生产者流量Kafka 是一个分布式流处理平台,广泛用于构建实时数据管道和流应用。在高并发场景下,生产者可能会产生大量数据,导致 Kafka 集群压力过大。因此,控制生产者流量是确保 Kafka 集群稳定性和性能的关键。 1. 控制生产者流量的作用防止过载:避免 Kafka 集群因生产者流量过大而崩溃。资源优化:合理分配系统资源,提高 Kafka 集群的吞吐量。流量整形:根据...
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