副本机制是Kafka实现数据高可靠性的基础：同一个分区下的多个副本分散在不同的Broker机器上，它们保存相同的消息数据以实现高可靠性。那如何确保所有副本上的数据一致性呢？最常见方案当属Leader/Follower备份机制（Leader/Follower Replication）。Kafka分区的：
（1）Producer ：消息生产者，就是向 kafka broker 发消息的客户端；
什么是Kafka Apache Kafka是一个基于分布式日志提交机制设计的发布订阅系统。数据在kafka中持久化，用户可以随时按需读取。另外数据以分布式的方式存储，提高容错性，易于扩展。 Message和Batches Kafka中最基本的数据单元是消息message，如果使用过数据库，那么可以把Kafka中的消息理解成数据库里的一条行或者一条记录。消息是由字符数组组成的，kafka并不关系它内部是什么，索引消息的具体格式与Kafka无关。消息可以有一个可选的key，这个key也是个字符数组，与消息
分布式实时消息队列Kafka（四） 知识点01：课程回顾 Kafka中生产者的数据分区规则是什么？ 先判断是否指定了分区 指定分区：写入对应分区 没有指定：判断是否指定了Key 指定了Key：按照Key的Hash分区 没有指定Key：按照黏性分区 特点：优先将所有数据构建一个Batch，提交到一个分区中，尽量保证数据分配均衡 自定义分区规则 step1：开发一个类实现Partitioner step2：实现一个partition方法 ste
当消息写入不同分区时需要可控，可以用到键，如对键进行一致性hash。第3章将详细介绍键的用法。
这只是一个人随意的一些分享， 你大概可以放宽心的当休闲的东西来看， 看完你大概也许会对Spark会有一些不一样的想法。
消费者读取消息。在其他基于发布与订阅的消息系统中，消费者可能被称为订阅者 或 读者。
kafka提供了两套consumer API：高级Consumer API和低级Consumer API。
Kafka 由一个或多个节点组成的工作集群，这些节点可以位于不同的数据中心，我们可以在 Kafka 集群的不同节点之间分布数据/负载，并且它天生具有可扩展性、可用性和容错性。
Kafka 的基本数据单元被称为 message(消息)，为减少网络开销，提高效率，多个消息会被放入同一批次 (Batch) 中后再写入。
kafka提供了两套consumer API：高级Consumer API和低级API。
磁盘的组成：主要由盘片、机械手臂、磁头、与主轴马达所组成。而数据的写入其实是在盘片上面。盘片上面又可细分出扇区（Sector）与柱面（Cylinder）两种单位，其中扇区每个为512bytes那么大。假设磁盘只有一个盘片，那么盘片如图所示：
用生产者客户端 API 向 Kafka 生产消息，用消费者客户端 API 从 Kafka 读取这些消息。
Flink使用HiveCatalog可以通过批或者流的方式来处理Hive中的表。这就意味着Flink既可以作为Hive的一个批处理引擎，也可以通过流处理的方式来读写Hive中的表，从而为实时数仓的应用和流批一体的落地实践奠定了坚实的基础。本文将以Flink1.12为例，介绍Flink集成Hive的另外一个非常重要的方面——Hive维表JOIN(Temporal Table Join)与Flink读写Hive表的方式。以下是全文，希望本文对你有所帮助。
数据库通常有着完善的事务支持，但是局限于单机的存储和性能，于是就出现了各种分布式解决方案。最近读了《Designing Data-Intensive Applications》这本书，所以做一个总结，供大家做个参考，有什么不对的请大家指正，一起讨论。
可靠的含义在百度百科的解释是：可以信赖、可以相信、可靠的朋友。那Kafka究竟是不是一个可靠的朋友呢？既然全世界绝大部分高可用系统都有Kafka的支持，Kafka必定有其过人之处，跟着我来分析分析。
Kafka 里消费者从属于消费者群组，一个群组里的消费者订阅的都是同一个主题，每个消费者接收主题一部分分区的消息。
作者Michael G. Noll是瑞士的一位工程师和研究员，效力于Verisign，是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施（基础Hadoop）的技术主管。本文，Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中。期间，Michael还提到了将Kafka整合到Spark Streaming中的一些现状，非常值得阅读，虽然有一些信息在Spark 1.2版本中已发生了一些变化，比如HA策略：通过Spark Contributor、Spark布道者陈超我们了解到，在Spar
Spark 支持以下六个核心数据源，同时 Spark 社区还提供了多达上百种数据源的读取方式，能够满足绝大部分使用场景。
我们对节点1写入状态$S_{1}$，然后立刻从节点2进行读取，如果读取的状态也是$S_{1}$，那么我们认为这个系统是满足一致性要求的。
U盘是我们日常生活和工作中经常使用的存储设备之一，但有时候我们会遇到U盘拒绝访问无法读取的情况，这时候该怎么办呢？本文将具体分析U盘拒绝访问无法读取的原因和解决方法。
Iceberg项目2017年由Netflix发起， 它是在2018年被Netflix捐赠给Apache基金会的项目。在2021年Iceberg的作者Ryan Blue创建Tabular公司，发起以Apache Iceberg为核心构建一种新型数据平台。
在描述消息的写入和读取流程之前，首先要弄清楚消息队列的模型是怎么样的，包括消息是怎么存储的。
在我们的用例中1-10% 是对历史记录的更新。当记录更新时，我们需要从之前的 updated_date 分区中删除之前的条目，并将条目添加到最新的分区中，在没有删除和更新功能的情况下，我们必须重新读取整个历史表分区 -> 去重数据 -> 用新的去重数据覆盖整个表分区
Hive表是一种依赖于结构化数据的大数据表。数据默认存储在 Hive 数据仓库中。为了将它存储在特定的位置，开发人员可以在创建表时使用 location 标记设置位置。Hive 遵循同样的 SQL 概念，如行、列和模式。
Mifare 是最常用的射频卡,具体介绍网上太多,我就不说了.,很多城市的最早的地铁公交卡都是用这种卡,后来被破解后都换成智能卡了. 但是由于技术成熟,使用方便,成本低,现在很多小区门禁卡,停车卡,食堂饭卡,包括很多医院的就诊卡都用的这种卡.
kafka是用来干嘛的？ 一个系统通常拥有许多的应用场景，比如聊天，购物，前端交互等，每个场景的数据进行单独分析的时候需要有各自的队列来搜集数据，然后分发给各自的后台来处理数据，各自的维护成本大，kafka则可以用来解决这些问题，它提供了多个数据的入口，并可以分发给下游多个地方消费
这篇文章来讲Hive优化规则PartitionPruneRule，其主要功能是对Predicate谓词中识别出分区字段值谓词列表，直接定位到分区目录读取，而不是从全量数据中过滤相关谓词条件数据，从而避免了不必要IO。熟悉Hive的童鞋会知道，Hive表数据是根目录及表名称等多级目录存储在HDFS上的。如表交易明细表transaction_detail按天分区，分区字段为day，分区格式为yyyy-MM-dd
在分布式系统中，可能会发生不同类型的故障，例如，服务器可能会崩溃或永久故障，磁盘可能会损坏导致数据丢失，或者网络连接可能会丢失，导致系统的一部分无法访问。分布式系统如何对自身进行建模以从不同的可用资源中获得最大收益？帮助分布式系统在各种分布式特性之间选择理想平衡的指导原则是什么？ 检查 Grokking the System Design Interview 以了解重要的分布式系统概念。
NiFi使用预写日志来跟踪FlowFiles（即数据记录）在系统中流动时的变化。该预写日志跟踪FlowFiles本身的更改，例如FlowFile的属性（组成元数据的键/值对）及其状态，再比如FlowFile所属的Connection /Queue。
在 Kafka 中，消费者通常是消费者群组的一部分，多个消费者群组共同读取同一个主题时，彼此之间互不影响。Kafka 之所以要引入消费者群组这个概念是因为 Kafka 消费者经常会做一些高延迟的操作，比如把数据写到数据库或 HDFS ，或者进行耗时的计算，在这些情况下，单个消费者无法跟上数据生成的速度。此时可以增加更多的消费者，让它们分担负载，分别处理部分分区的消息，这就是 Kafka 实现横向伸缩的主要手段。
AutoMQ 作为一款使用对象存储作为主要存储介质的消息系统，在写入链路，会将所有 Partition 的数据在内存中进行攒批（同时持久化至 EBS），当攒批大小达到一定阈值则将该批次的数据上传至对象存储，通过这种方式，使得对象存储的 API 调用成本和文件数量仅和吞吐相关，且不会随着分区数量的增加而线性增大，如下图：
所以这个ROM系统也叫作BIOS Basic Input/Output System
在这篇文章中我们将结合例子逐步讲解 Flink 是如何与 Kafka 工作来确保将 Kafka Topic 中的消息以 Exactly-Once 语义处理。
本文将从另一个角度为大家介绍 iceberg（结合之前推送的Iceberg快速入门，可以更深入的理解），然后分享 iceberg 在网易云音乐的一些实践，希望对大家能有所帮助。
Kafka是目前非常流行的消息队列中间件，常用于做普通的消息队列、网站的活性数据分析（PV、流量、点击量等）、日志的搜集（对接大数据存储引擎做离线分析）。 全部内容来自网络，可信度有待考证！如有问题，还请及时指正。 概念介绍 在Kafka中消息队列分为三种角色: producer，即生产者，负责产生日志数据。 broker，存储节点，负责按照topic中的partition分区，均匀分布式的存储分区。 consumer，即消费者，负责读取使用broker中的分区。 producer Kafka系统中的
分布式实时消息队列Kafka（五） 知识点01：课程回顾 一个消费者组中有多个消费者，消费多个Topic多个分区，分区分配给消费者的分配规则有哪些？ 分配场景 第一次消费：将分区分配给消费者 负载均衡实现：在消费过程中，如果有部分消费者故障或者增加了新的消费 基本规则 一个分区只能被一个消费者所消费 一个消费者可以消费多个分区 分配规则 范围分配 规则：每个消费者消费一定范围的分区，尽量均分，如果不能均分，优先分配给标号小的 应用：消费比较少的Top
Kafka是一个高性能、高吞吐量的分布式消息系统，被广泛应用于大数据领域。在Kafka中，分区是一个重要的概念，它可以将数据分发到不同的节点上，以实现负载均衡和高可用性。在分区中，有一些重要的偏移量指标，包括AR、ISR、OSR、HW和LEO。下面我们来详细解释一下这些指标的含义和作用。
Apache Kafka 是一个分布式的流处理平台（分布式的基于发布/订阅模式的消息队列【Message Queue】）。
Kafka是⼀个分布式、分区的、多副本的、多⽣产者、多订阅者，基于zookeeper协调的分布式⽇志系统（也可以当做MQ系统），常⻅可以⽤于web/nginx⽇志、访问⽇志，消息服务等等。 Kafka主要应⽤场景：⽇志收集系统和消息系统
无论是读取副本还是写入副本，都是通过底层的Partition对象完成的，而这些分区对象全部保存在上节课所学的allPartitions字段中。可以说，理解这些字段的用途，是后续我们探索副本管理器类功能的重要前提。
导语 Apache Pulsar 是一个多租户、高性能的服务间消息传输解决方案，数据持久化依赖 Apache BookKeeper 实现，支持多租户、低延时、读写分离、跨地域复制、快速扩容、灵活容错等特性。本文将从以下几个方面为大家介绍 Apache Pulsar的设计原理和特性。 1、Apache Pulsar 架构 2、架构设计的优势 3、Pulsar 特性 4、总结 Apache Pulsar 架构 存储计算分离 Apache Pulsar 是 Pub/Sub 模型的消息系统，并且从设计上做了存储和
对于这个学派的新手来说，我会尝试用非常简单的方式去解释。基于海量写入的扇出架构尝试在写入时使用所有业务逻辑。初衷是为了给每个用户及用例准备好视图；当有人想要读取数据时，他们不必应用复杂的逻辑。于是读取就会变得轻松简单且通常可以保证恒定的读取时间。Twitter就基于海量写入的扇出架构。
1、RDD 全称 弹性分布式数据集 Resilient Distributed Dataset 它就是一个 class。
作为快速入门Kafka系列的第四篇博客，本篇为大家带来的是Kafka的主要组件说明~
shuffle中环形缓冲区使用于map shuffle阶段存放map的缓存数据，当缓冲区的数据达到一定比率（80%）就会将缓冲区的数据刷写到磁盘文件中，在刷盘之前，会对数据分区、排序、合并，对缓冲区的操作是边写入边读取的过程，二者互不影响，提升写入的速率，读写过程就是一个生产者、消费者模式，生产者向环形缓冲区中写入数据，消费者从环形缓冲区中读取数据并且写入磁盘。环形缓冲区在物理上是一组连续的空间地址，在逻辑上是首尾相连的环形空间，通过使用下标实现环形，初始read=write=index=0,read下一个读取位置，write下一次写入位置，index 刷盘的结束位置，每一次写入write++,当缓存达到一定比率，执行读取线程开启，将index=write,那么将读取read~index-1区间的数据写入磁盘，此时write继续接受数据写入，当数据读取完read=index,继续进行下一次读取操作，需要注意当下标达到临界点即缓冲区数组的大小时需要进行下标索引的转换，例如当read=array.length,需要read=0。
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