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Kafka可靠性的思考

首先kafka的throughput 很牛逼,参考:http://engineering.linkedin.com/kafka/benchmarking-apache-kafka-2-million-writes-second-three-cheap-machines 接着主要谈一下,Kafka的可靠性问题,有哪些机会可能丢数据? 从producer,broker,consumer的角度,分别看看 a. Producer到broker 把request.required.acks设为1,丢会重发,丢的概率很小 b. Broker b.1 对于broker,落盘的数据,除非磁盘坏了,不会丢的 b.2 对于内存中没有flush的数据,broker重启会丢 可以通过log.flush.interval.messages和log.flush.interval.ms来配置flush间隔,interval大丢的数据多些,小会影响性能 但在0.8版本,可以通过replica机制保证数据不丢,代价就是需要更多资源,尤其是磁盘资源,kafka当前支持GZip和Snappy压缩,来缓解这个问题...

《Spark大数据分析:核心概念、技术及实践》一2.3 一个单独的Scala应用程序

本节书摘来自华章出版社《Spark大数据分析:核心概念、技术及实践》一书中的第2章,第2.3节,作者[美] 穆罕默德·古勒(Mohammed Guller),更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 2.3 一个单独的Scala应用程序 到目前为止,你看到不少Scala代码片段。在这一节,我们将会编写一个完整的Scala应用程序,你可以编译它,运行它。 一个单独的Scala应用程序需要一个具有main方法的单例对象。这个main方法以一个Array[String]类型的参数作为输入。它并不返回任何值。它是这个Scala应用程序的入口。这个有main方法的单例可以随意起名。 下面展示的是一个输出Hello World!的Scala应用程序。 你可以把上面的代码写到文件中,编译并运行它。Scala源代码文件以.Scala作为后

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