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好程序员大数据培训分享关于kafka的几个重要问题

 好程序员大数据培训分享关于kafka的几个重要问题:

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 1.segment的概念

 topic中会有一个到多个分区,每个分区中会有多个segment,segment的大小在kafka的配置文件里可以设置,segment的大小是相等的,每个segment有多个index文件和对应的数据文件组成的

 2.数据存储机制?(数据写入快的原因)

 首先是broker接收到数据,将数据放到操作系统(linux)的缓存里(pagecache)

 pagecache 会尽可能多的使用空闲内存,会使用sendfile技术尽可能多的减少操作系统和应用程序之间进行重复缓存,写入数据的时候还会用到顺序写入的方式,写入数据的速度可达600m/s

 3.consumer是怎么解决负载均衡问题的?

 当同一个group 的consumer的数量发生改变时,会触发kafka的负载均衡,首先获取consumer消费的起始分区号,再计算出consumer要消费的分区数量,最后用起始分区号的hashcode值模余分区数

1、数据的分发策略

 kafka默认调用自己的分区器(DefaultPartitioner)进行分区,也可以自定义分区器,自定义分区器需要实现Partitioner特质,实现partition方法

2、kafka是怎么保证数据不丢失的?
kafka接收数据以后会根据创建的topic指定的副本数来储存,副本数据是由kafka自己进行同步,多副本机制保证了数据的安全性

3、kafka可以保证topic里的数据全局有序吗

 kafka可以做到分区内有序,分区之间是无序的

 怎么做到全局有序呢?最简单方式是创建分区topic时指定分区数为1

4、如果想消费已经被消费过的数据

 1.采用不同的group。

 2.通过一些配置,就可以将线上产生的数据同步到镜像中去,然后再由特定的集群区处理大批量的数据。


本文题目:好程序员大数据培训分享关于kafka的几个重要问题
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