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大数据实时流处理零数据丢失

大数据实时流处理零数据丢失 1.整体流程: a)kafka:作为流处理程序的生产者 b)sparkStreaming:作为消费者,设置合理batch c)DB:输出到redis/ES 2.存在问题: 雪崩效应: kill 出现,导致的数据丢失 sparkStreaming程序挂掉了,到知道的数据丢失 解决: 1.使用checkpoint。维护太麻烦,流程序修改后需要删除checkpoint下的数据才可以,但是这回导致数据丢失或者重复。 2.官方建议:同时启动新旧两个流程序,然后认为关掉旧的,并记录偏移量,然后新的流程序从指定的偏移量消费。 3.自己保存偏移量到外部设备,每次启动流程序先读取外设,然后判断,offset的读取方式是earliest 还是指定偏移量 4.配置kafak限速参数,以及流程序的序列化方式。 5.关于偏移量的存储,可以存mysql,redis,HBASE,kafka,zk。。。 6.关于数据重复,为了达到exactly once, 需要跟实际的业务结合。例如最后的结果如果是写入到HBase,可以将偏移量作为HBase对应的业务表中的一个列,实现事务性,幂等。 代码...

Elasticsearch 索引的映射配置详解

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