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kafka数据存储
kafka
入门:一个开源的、轻量级、高吞吐、高可用的分布式消息系统_百度...
答:
Kafka
是一款开源的、轻量级的、分布式、可分区和具有复制备份的(Replicated)、基于ZooKeeper协调管理的分布式流平台的功能强大的消息系统。作为一个流式处理平台,必须具备以下3个关键特性:1) 能够允许发布和订阅流
数据
。 2)
存储
流数据时提供相应的容错机制。 3) 当流数据到达时能够被及时处理。 消息流系统
kafka的
基本...
Kafka
设计详解之队列
答:
要实现一个队列有多种方式,
Kafka
作为一个消息队列中间件,在设计队列时主要要考虑两个问题: 乍一看到这个问题,我们会想,内存的读取速度远快于磁盘,如果追求性能,内存也充足的话,当然是将生产者产生的消息
数据
写到内存(比如用一个数组或者链表来
存储
队列数据),供消费者消费。真的是这样吗? 下面我们依次分析下写...
大
数据
有哪些框架
答:
Storm是一个分布式实时计算系统,它可以处理实时
数据
流。Storm的核心组件是拓扑结构(Topology),它可以将拓扑结构中的每个节点分配给不同的计算节点进行并行处理。Storm还提供了可扩展的API,可以方便地与其他框架集成。Kafka:Kafka是一个分布式流处理平台,它可以用于实时数据流的处理和
存储
。
Kafka的
核心组件...
消息队列之 MetaQ 和
Kafka
哪个更香!
答:
MetaQ的独特之处在于其队列与
存储
机制。CommitLog以物理文件顺序写入,利用磁盘性能,确保高吞吐量,而ConsumeQueue通过缓存加速读取。Kafka:均衡与可扩展的基石
Kafka的
设计强调逻辑与物理的分离,topic的分区是物理的,log文件存储消息,通过副本均衡分布和存储策略保证
数据
可靠。Kafka的主分区选举则依赖Zookeeper...
kafka
中的topic为什么要进行分区
答:
若没有分区,一个topic对应的消息集在分布式集群服务组中,就会分布不均匀,即可能导致某台服务器A记录当前topic的消息集很多,若此topic的消息压力很大的情况下,服务器A就可能导致压力很大,吞吐也容易导致瓶颈。 有了分区后,假设一个topic可能分为10个分区,
kafka
内部会根据一定的算法把10分区尽可能...
为什么要用
kafka
?kafka适用什么样的场景?
答:
接下来是老生常谈的问题:为什么要用kafka?kafka适用什么样的场景?我先和大家分享一下自己再项目中的使用总结,有其他想法的同学欢迎补充:使用
kafka的
理由:1.分布式,高吞吐量,速度快(kafka是直接通过磁盘
存储
,线性读写,速度快:避免了
数据
在JVM内存和系统内存之间的复制,减少耗性能的对象创建和...
kafka
记录hive中字段变化
答:
从数据上游到数据下游,大致可以分为:数据采集 -> 数据清洗 ->
数据存储
-> 数据分析统计 -> 数据可视化。安全正成为系统选型不得不考虑的问题,
Kafka
由于其安全机制的匮乏,也导致其在数据敏感行业的部署存在严重的安全隐患。本文将围绕Kafka,先介绍其整体架构和关键概念,再深入分析其架构之中存在的...
kafka
消息的管理
答:
segment包含索引文件index、消息文件log,分别
存储
消息的索引和内容,以.index和.log结尾,文件命名为当前segment第一个消息offset。index文件在log每隔一定
数据
量之间建立索引,可以通过参数index.interval.bytes配置。 通过
kafka
命令查看00000000000000000000.index内容如下:00000000000000000000.log内容如下:其中...
大
数据
时代最基础的技术平台是?
答:
数据仓库:数据仓库是用于存储和管理结构化数据的系统,用于支持在线分析处理(OLAP)和决策支持系统。常见的数据仓库平台包括Teradata、Oracle Exadata、Amazon Redshift等。这些技术平台和工具提供了高性能的
数据存储
、处理和分析能力,帮助企业有效地处理和利用大数据。根据实际需求和场景,可以选择合适的技术平台...
大
数据
方面核心技术有哪些?
答:
1、数据采集与预处理:FlumeNG实时日志收集系统,支持在日志系统中定制各类数据发送方,用于收集数据;Zookeeper是一个分布式的,开放源码的分布式应用程序协调服务,提供数据同步服务。2、
数据存储
:Hadoop作为一个开源的框架,专为离线和大规模数据分析而设计,HDFS作为其核心的存储引擎,已被广泛用于数据存储...
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