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kafka数据存储
AWS正式发布
Kafka
云服务,不用再为配置复杂操心了
答:
AWS表示,MSK与
Kafka
1.1.1和2.1.0版本完全兼容,因此用户可以在AWS直接执行原本的Kafka应用以及工具,而不需要修改任何的代码,用户能使用开源工具MirrorMaker,将
数据
从现有的Kafka集群直接迁移到MSK上。MSK的计价方式是以Kafka Broker以及配置
存储
每小时计价,MSK的数据传输费用与原本的AWS数据传输相同,...
分布式系统特点有哪些?
答:
分布式系统特点:1、分布性。分布式系统由多台计算机组成,它们在地域上是分散的,可以散布在一个单位、一个城市、一个国家,甚至全球范围内。整个系统的功能是分散在各个节点上实现的,因而分布式系统具有
数据
处理的分布性。2、自治性。分布式系统中的各个节点都包含自己的处理机和内存,各自具有独立的处理...
hadoop,spark在虚拟机集群里跑还有性能上的优势吗
答:
资源隔离。有些集群是专用的,比如给你三台设备只跑一个spark,那还算Ok。但在很多规模很小的团体中,在有限的硬件设备的情况下,又要跑spark,比如又要跑zookeeper、
kafka
等等,这个时候,我们希望它们之间是不会互相干扰的。假设你spark的配置没做好,内存占用太大了,你总不希望把你好端端zookeeper给...
如何成为一个
数据
分析师?需要具备哪些技能
答:
熟悉常用的数据挖掘算法:回归分析、决策树、分类、聚类方法; 高效的学习路径是什么?就是数据分析的流程。一般大致可以按“数据获取-
数据存储
与提取-数据预处理-数据建模与分析-数据可视化”这样的步骤来实现一个数据分析师的学成之旅。按这样的顺序循序渐进,你会知道每个部分需要完成的目标是什么,需要学习哪些知识点,...
有哪些常见的股票交易系统?
答:
软件架构设计中,
数据
处理是关键,无论是低频的API调用、爬虫获取,还是高频的socket实时数据,都需要借助消息队列、缓存、持久化
存储
以及数据管道管理工具如Airflow,确保数据的高效流动。股票数据本身为二维结构,ID映射和静态信息的处理是必不可少的。计算部分,交易系统通常采用计算图进行大规模运算,实盘...
kafka
重复消费的问题
答:
解决此类重复消费的方式:将能够唯一标识消息的信息
存储
在其他系统,比如redis,什么能够唯一标识消息呢?就是consumergroup+topic+partition+offset,更准确的应该是consumergroup+" "+topic+" "+partition+"_"+offset组成的key,value可以是处理时间存放在redis中,每次处理
kafka
消息时先从redis中根据key获取...
影响
数据
检索效率的几个因素
答:
影响数据检索效率的几个因素数据检索有两种主要形态。第一种是纯数据库型的。典型的结构是一个关系型数据,比如 mysql。用户通过 SQL 表达出所需要的数据,mysql 把 SQL 翻译成物理的数据检索动作返回结果。第二种形态是现在越来越流行的大数据玩家的玩法。典型的结构是有一个分区的
数据存储
,最初这种存储就是原始的 ...
用海豚调度器定时调度从
Kafka
到HDFS的kettle任务脚本
答:
经过多天的调整,我们最终发现,通过在Kettle任务中获取并使用
Kafka的
时间戳字段来生成文件名,可以实现每日
数据
文件的自动生成。尽管过程中遇到过HDFS
存储
问题和数据文件大小的限制,但通过调整文件路径和Kafka时间戳处理,现在Kettle任务无需定时调度,只须持续运行即可。9月5日的数据文件已成功生成,并且后续...
spark读取
kafka数据
createStream和createDirectStream的区别_百度...
答:
使用了receivers来接收
数据
,利用的是
Kafka
高层次的消费者api,对于所有的receivers接收到的数据将会保存在spark executors中,然后通过Spark Streaming启动job来处理这些数据,默认会丢失,可启用WAL日志,该日志
存储
在HDFS上 A、创建一个receiver来对kafka进行定时拉取数据,ssc的rdd分区和
kafka的
topic分区不是...
Zookeeper和Etcd的对比
答:
存储数据
时,zookeeper 使用树形结构,其中的每个节点称作 ZNode,访问一个 ZNode 时,需要提供从 root 开始的绝对路径。每个 ZNode 可以存储最多 1MB 的数据,用户可以:zookeeper 还提供了一个非常重要的特性:watcher API。用户可以对一个 ZNode 设置 watch,当这个 ZNode 发生了变化时,例如 创建、...
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