********************* 部署过程 ************************** 一:场景描述 对于线上大流量服务或者需要上报日志的nginx服务,每天会产生大量的日志,这些日志非常有价值.可用于计数上报.用户行为分析.接口质量.性能监控等需求.但传统nginx记录日志的方式数据会散落在各自nginx上,而且大流量日志本身对磁盘也是一种冲击. 我们需要把这部分nginx日志统一收集汇总起来,收集过程和结果需要满足如下需求: 支持不同业务获取数据,如监控业务,数据分析统计

数据丢失是一件非常严重的事情事,针对数据丢失的问题我们需要有明确的思路来确定问题所在,针对这段时间的总结,我个人面对kafka 数据丢失问题的解决思路如下: 是否真正的存在数据丢失问题,比如有很多时候可能是其他同事操作了测试环境,所以首先确保数据没有第三方干扰. 理清你的业务流程,数据流向,数据到底是在什么地方丢失的数据,在kafka 之前的环节或者kafka之后的流程丢失?比如kafka的数据是由flume提供的,也许是flume丢失了数据,kafka 自然就没有这一部分数据. 如何发现有数据

Kafka作为当下流行的高并发消息中间件,大量用于数据采集,实时处理等场景,我们在享受他的高并发,高可靠时,还是不得不面对可能存在的问题,最常见的就是丢包,重发问题. 1.丢包问题:消息推送服务,每天早上,手机上各终端都会给用户推送消息,这时候流量剧增,可能会出现kafka发送数据过快,导致服务器网卡爆满,或者磁盘处于繁忙状态,可能会出现丢包现象. 解决方案:首先对kafka进行限速, 其次启用重试机制,重试间隔时间设置长一些,最后Kafka设置acks=all,即需要相应的所有处于ISR的分区

原创声明:作者:Arnold.zhao 博客园地址:https://www.cnblogs.com/zh94 背景 上一篇文章记录了kafka的副本机制和容错功能的说明,本篇则主要在上一篇文章的基础上,验证多分区Topic的消费者的功能验证: 目录: 消费组功能验证 消费者与分区的对应关系总结 消费者数据重复问题说明 生产者的可靠性保证 Kafka 生产者CP系统 Kafka 生产者AP系统 命令汇总 消费组功能验证 新建1副本,2分区的Topic做测试验证 ./kafka-topics.sh

(1)Customer和Customer Group (1)两种常用的消息模型 队列模型(queuing)和发布-订阅模型(publish-subscribe). 队列的处理方式是一组消费者从服务器读取消息,一条消息只由其中的一个消费者来处理. 发布-订阅模型中,消息被广播给所有的消费者,接收到消息的消费者都可以处理此消息. (2)Kafka的消费者和消费者组 Kafka为这两种模型提供了单一的消费者抽象模型: 消费者组 (consumer group). 消费者用一个消费者组名标记自己. 一个

KafkaConsumer概念 消费者和消费者群组 Kafka 消费者从属于消费者群组.一个群组里的消费者订阅的是同一个主题,每个消费者接收主题一部分分区的消息. 往群组里增加消费者是横向伸缩消费能力的主要方式. 我们有必要为主题创建大量的分区,在负载增长时可以加入更多的消费者.不要让消费者的数量超过主题分区的数量,多余的消费者只会被闲置.  除了通过增加消费者来横向伸缩单个应用程序外,还经常出现多个应用程序从同一个主题读取数据的情况. Kafka 设计的主要目标之一 ,就是要让 Kafka 主

来自: https://community.qingcloud.com/topic/344/spark-streaming使用kafka保证数据零丢失 spark streaming从1.2开始提供了数据的零丢失,想享受这个特性,需要满足如下条件: 数据输入需要可靠的sources和可靠的receivers 应用metadata必须通过应用driver checkpoint WAL(write ahead log) 可靠的sources和receivers spark streaming可以通过

应用程序使用 KafkaConsumer向 Kafka 订阅主题,并从订阅的主题上接收消息 . 从 Kafka 读取数据不同于从其他悄息系统读取数据,它涉及一些独特的概念和想法.如果不先理解 这些概念,就难以理解如何使用消费者 API.所以我们接下来先解释这些重要的概念,然 后再举几个例子,横示如何使用消费者 API 实现不同的应用程序. 消费者和消费者群组 假设我们有一个应用程序需要从-个 Kafka主题读取消息井验证这些消息,然后再把它们 保存起来.应用程序需要创建一个消费者对象,订阅主题并

有两种:Direct直连方式.Receiver方式 1.Receiver方式: 使用kafka高层次的consumer API来实现,receiver从kafka中获取的数据都保存在spark excutor的内存中,然后由Spark Streaming启动的job来处理数据.因此一旦数据量暴增,很容易造成内存溢出. 并且,在默认配置下,这种方式可能会因为底层失败而造成数据丢失,如果要启用高可靠机制,确保零数据丢失,要启用Spark Streaming的预写日志机制(Write Ahead Lo

http://www.dengshenyu.com/%E5%88%86%E5%B8%83%E5%BC%8F%E7%B3%BB%E7%BB%9F/2017/11/14/kafka-consumer.html https://www.cnblogs.com/sodawoods-blogs/p/8969774.html (1)Customer和Customer Group (1)两种常用的消息模型 队列模型(queuing)和发布-订阅模型(publish-subscribe). 队列的处理方式是一组

Hi,大家好,我是Mic 一个工作5年的粉丝找到我. 他说: "Mic老师,你要是能回答出这个问题,我就佩服你" 我当场就懵了,现在打赌都这么随意了吗? 我问他问题是什么,他说"Kafka如何避免重复消费的问题!" 下面看看普通人和高手的回答! 普通人: Kafka怎么避免重复消费就是我们可以通过 我们可以在那个消息消费的这一端就是我们可以用类似于分布式锁的这样一个设计吧. 我消费一个消息的时候我可以直接用比如说redis里面的setNx这样一个指令,然后去把那个消

我们主要解决如下几个问题: 转载注明出处:http://www.cnblogs.com/zisou/p/cocos2dx-lua2.html 1,C++如何获取Lua里面的一个变量值? 2,C++如何获取Lua里面一个Table(Lua利用Table实现面向对象,那就能调用Lua里面的比较高级的引用方法) 3,C++如何访问Lua里面的一个方法? 4,C++如何访问Lua里面的一个带参数的方法? 5,C++如何访问Lua里面的一个带参数的方法并且带返回值? 如果以上问题都解决了,基本能满足我们游

一.推荐关注模块(一个控制器控制两个tableView) -- 数据的显示 刚开始加载数据值得注意的有以下几点 导航控制器会自动调整scrollView的contentInset,最好是取消系统的设置,自己设置contentInset 请求数据的时候用到了MJExtension来字典转模型,切记一定看好用模型类调用mj_**方法.自己当时手贱敲错了,系统总报错某某方法找不到.解决错误搞了很久. 请求完数据界面没有数据怎么办? -- 自己又忘了刷新表格啦!! 二.解决数据重复请求的问题 如上图:用

select p.*,g.roleName,pg.srcType from t_gold_pay_add p left join gRole g on p.roleID=g.roleID left join gPay pg on pg.roleID=p.roleID 这上面那边语句,容易造成数据重复 select distinct p.id,p.*,g.roleName,pg.srcType from t_gold_pay_add p left join gRole g on p.roleID=

开发Kafka通用数据平台中间件 (含本次项目全部代码及资源) 目录: 一. Kafka概述 二. Kafka启动命令 三.我们为什么使用Kafka 四. Kafka数据平台中间件设计及代码解析 五.未来Kafka开发任务 一. Kafka概述 Kafka是Linkedin于2010年12月份创建的开源消息系统,它主要用于处理活跃的流式数据.活跃的流式数据在web网站应用中非常常见,这些活动数据包括页面访问量(Page View).被查看内容方面的信息以及搜索情况等内容. 这些数据通常以日志的形

Mybatis oracle多表联合查询分页数据重复的问题 多表联合查询分页获取数据时出现一个诡异的现象:数据总条数正确,但有些记录多了,有些记录却又少了甚至没了.针对这个问题找了好久,最后发现是由于多个排序字段不唯一,同样的排序顺序每次运行返回的结果顺序不一致,导致这样的现象出现. SELECT TEMP_.* FROM (select temp.*, ROWNUM ROWNUM_ from (SELECT t2.ID FROM tableA t, tableB t2 WHERE t.ID =

一.拦截器简要概述 拦截器,在AOP(Aspect-Oriented Programming)中用于在某个方法或字段被访问之前,进行拦截然后在之前或之后加入某些操作.拦截是AOP的一种实现策略. 在Webwork的中文文档的解释为--拦截器是动态拦截Action调用的对象.它提供了一种机制可以使开发者可以定义在一个action执行的前后执行的代码,也可以在一个action执行前阻止其执行.同时也是提供了一种可以提取action中可重用的部分的方式. 谈到拦截器,还有一个词大家应该知道--拦截器链

最近在做项目的时候发现一个问题,oracle 在查询分页数据的时候,有几条数据重复查询了,并且有几条数据在分页的时候消失了.百度了一下发现,ORACLE 在查询数据的时候返回的行不是固定的,他只是按照顺序从数据中读取符合条件的数据返回到客户端,给用户误解为默认排序. 然而,当我加上排序的时候,还是查询有重复的数据,(指第一页数据在第二页也查询出来了),这是我就疑问了,当我检查数据的时候,发现我排序的字段有空的情况,而且有很多条,导致排序返回的 伪列并不是唯一的. 总结: oracle 分页查询数

问题描述:稿件附件表数据时出现多条重复数据. 介绍: 表:稿件实体Manuscripts (数据库表MANUSCRIPTS),稿件附件实体ManuscriptsAtt(表MANUSCRIPTS_ATT),稿件审核实体:ManuscriptsQuotes 表关系:稿件与稿件附件 一对多:稿件与稿件审核一对多: 代码: 稿件实体 Manuscripts : @Entity@Table(name = "MANUSCRIPTS") public class Manuscripts implem

1. Kafka全部数据清空 kafka全部数据清空的步骤为: 停止每台机器上的kafka: 删除kafka存储目录(server.properties文件log.dirs配置,默认为“/tmp/kafka-logs”)全部topic的数据目录: 删除zookeeper上与kafka相关的znode节点: 重启kafka.如果删除topic还在则需要重启zookeeper: 这里以192.168.187.201 node1.192.168.187.202 node2.192.168.187.20

最近用Maxwell解析MySQL的Binlog,发送到Kafka进行处理,测试的时候发现一个问题,就是Kafka的Offset严重倾斜,三个partition,其中一个的offset已经快200万了,另外两个offset才不到两百.Kafka数据倾斜的问题一般是由于生产者使用的Partition接口实现类对分区处理的问题,一般是对key做hash之后,对分区数取模.当出现数据倾斜时,小量任务耗时远高于其它任务,从而使得整体耗时过大,未能充分发挥分布式系统的并行计算优势(参考Apache Kaf