这对于线性模型来说是是至关重要的，因为某些降维方法可以根据数据是否标准化以及对特征的大小敏感而改变其输出。...这说明在降维过程中可能丢失了一些信息。 当用于更大的数据集时，降维方法有助于显著减少数据集中的特征数量，从而提高机器学习模型的有效性。对于较小的数据集，改影响并不显著。...在SVD的情况下，模型的性能下降比较明显。这可能是n_components数量选择的问题，因为太小数量肯定会丢失数据。...降维技术在应用于更大的数据集时，可以极大地减少了数据集中的特征数量，这提高了机器学习模型的效率。在较小的数据集上，影响不是特别明显。...除了LDA（它在这些情况下也很有效），因为它们在一些情况下，如二元分类，可以将数据集的维度减少到只有一个。 当我们在寻找一定的性能时，LDA可以是分类问题的一个非常好的起点。
Kafka 不适合什么（或权衡是什么）？ 在不考虑权衡的情况下，很容易陷入 Kafka 可以用来做的所有事情。Kafka 配置也不是自动的。...如何配置 Kafka 以确保可靠地存储事件？ 以下对 Kafka 配置设置的建议使得数据丢失的发生极为困难。...如果您有 3 个以上的主机，您可以在需要更多数据丢失保护的主题上适当增加代理设置。 一旦我遵循了之前的所有建议，我的集群就永远不会丢失数据，对吗？ Kafka不保证永远不会发生数据丢失。...重新分配分区可能非常昂贵，因此过度配置比不足配置要好。 更改基于键的分区数量具有挑战性，并且涉及手动复制。 当前不支持减少分区数。相反，创建一个具有较少分区数量的新主题并复制现有数据。...这通常是一种管理功能，用于绕过损坏的记录、数据丢失或从代理或主机的故障中恢复。除了这些特殊情况外，不建议为此目的使用命令行工具。
数据格式向下转换有两个缺点： 丢失了 Kafka 数据零拷贝（zero-copy）的性能优势； 向下转换需要额外的大量内存，在极端情况下甚至会导致内存溢出。...丢失了 Kafka 数据零拷贝（zero-copy）的性能优势； 2. 向下转换需要额外的大量内存，在极端情况下甚至会导致内存溢出。...以前，在某些罕见情况下，如果代理从Zookeeper而不是集群的其余部分中进行了分区，则在最坏的情况下，复制分区的日志可能会分散并导致数据丢失（KIP-320）。...- 顺利扩展Kafka Streams应用程序 - Kafka Streams支持更改时发出 - 新指标可提供更好的运营洞察力 - 配置为进行连接时，Kafka Connect可以自动为源连接器创建主题...以下是一些重要更改的摘要： - **可配置的TCP连接超时并改善初始元数据获取** - 增强代理范围和每个侦听器的连接创建速率（KIP-612，第1部分） - 节流创建主题，创建分区和删除主题操作 -
使用者可以在多个并行实例中运行，每个实例都将从一个或多个Kafka分区中提取数据。 Flink Kafka Consumer参与了检查点，并保证在故障期间没有数据丢失，并且计算处理元素“恰好一次”。...此反序列化架构要求序列化记录不包含嵌入式架构。 还有一个可用的模式版本，可以在Confluent Schema Registry中查找编写器的模式（用于编写记录的 模式）。...它还允许覆盖目标主题，以便一个生产者实例可以将数据发送到多个主题。 3.8 Kafka消费者开始位置配置 Flink Kafka Consumer允许配置如何确定Kafka分区的起始位置。...默认情况下，该值设置为“0”，以避免重试导致目标主题中出现重复消息。对于经常更改代理的大多数生产环境，建议将重试次数设置为更高的值。...其次，在Flink应用程序失败的情况下，读者将阻止此应用程序编写的主题，直到应用程序重新启动或配置的事务超时时间过去为止。此注释仅适用于有多个代理/应用程序写入同一Kafka主题的情况。
使用者可以在多个并行实例中运行，每个实例都将从一个或多个Kafka分区中提取数据。 Flink Kafka Consumer参与了检查点，并保证在故障期间没有数据丢失，并且计算处理元素“恰好一次”。...它还允许覆盖目标主题，以便一个生产者实例可以将数据发送到多个主题。 3.8 Kafka消费者开始位置配置 Flink Kafka Consumer允许配置如何确定Kafka分区的起始位置。...默认情况下，该值设置为“0”，以避免重试导致目标主题中出现重复消息。对于经常更改代理的大多数生产环境，建议将重试次数设置为更高的值。...如果Flink应用程序崩溃和完成重启之间的时间较长，那么Kafka的事务超时将导致数据丢失（Kafka将自动中止超过超时时间的事务）。考虑到这一点，请根据预期的停机时间适当配置事务超时。...其次，在Flink应用程序失败的情况下，读者将阻止此应用程序编写的主题，直到应用程序重新启动或配置的事务超时时间过去为止。此注释仅适用于有多个代理/应用程序写入同一Kafka主题的情况。
经过上次 Kafka 日志集群某节点重启失败导致某个主题分区不可用的事故之后，这篇文章专门对分区不可用进行故障重现，并给出我的一些骚操作来尽量减少数据的丢失。...我的建议 在遇到分区不可用时，是否可以提供一个选项，让用户可以手动设置分区内任意一个副本作为 leader？...在这种情况下，能不能让用户自己选择 leader 副本呢？尽管这么做也是会有数据丢失，但相比整个分区的数据都丢失而言，情况还是会好很多的。...经过一系列的测试与实验，我总结出了以下骚操作，可以强行把 broker2 的副本选为 leader，尽量减少数据丢失： 1、使用 kafka-reassign-partitions.sh 脚本对该主题进行分区重分配...，当然你也可以使用 kafka-manager 控制台对该主题进行分区重分配，重分配之后如下： ?
Kafka集群中保留期的目的是什么？ 保留期限保留了Kafka群集中的所有已发布记录。它不会检查它们是否已被消耗。此外，可以通过使用保留期的配置设置来丢弃记录。而且，它可以释放一些空间。...ISR 的方式很好的均衡了确保数据不丢失以及吞吐率。...但是，通过配置主题可以生成或使用数据，可以启用多租户。此外，它还为配额提供操作支持。 什么情况下一个 Broker 会从ISR中踢出去?...group内的worker可以使用多线程或多进程来实现，也可以将进程分散在多台机器上，worker的数量通常不超过partition的数量，且二者最好保持整数倍关系，因为Kafka在设计时假定了一个partition...Kafka 中的消息是否会丢失和重复消费？ 要确定Kafka的消息是否丢失或重复，从两个方面分析入手：消息发送和消息消费。
最终 Kafka 还是选取了传统的 pull 模式。 Pull 模式的另外一个好处是 consumer 可以自主决定是否批量的从 broker 拉取数据 。...5、讲一下主从同步 Kafka允许topic的分区拥有若干副本，这个数量是可以配置的，你可以为每个topci配置副本的数量。...Kafka会自动在每个个副本上备份数据，所以当一个节点down掉时数据依然是可用的。 Kafka的副本功能不是必须的，你可以配置只有一个副本，这样其实就相当于只有一份数据。...1：服务端会等待 ack 值 leader 副本确认接收到消息后发送 ack 但是如果 leader挂掉后他不确保是否复制完成新 leader 也会导致数据丢失。...17、kafka 如何减少数据丢失 Kafka到底会不会丢数据(data loss)? 通常不会，但有些情况下的确有可能会发生。
Connector API，它允许构建和运行将 Kafka 主题连接到现有应用程序或数据系统的可用生产者和消费者。...， 该节点上的 partition 数据不丢失，且 Kafka仍然能够继续工作， Kafka 提供了副本机制，一个 topic 的每个分区都有若干个副本，一个 leader 和若干个 follower...即消费点位标识消费到的位置。每个消费组都会维护订阅的Topic 下每个队列的offset 五、QA Q:如何保证数据高可靠、不丢失?...这种情况下，如果是在leader完成同步消息给follower前发生故障，则可能发生消息丢失。...默认情况下，当leader副本发生故障时，只有在 ISR 集合中的follower副本才有资格被选举为新的leader，而在 OSR 集合中的副本则没有任何机会（不过这个可以通过配置来改变）。
由于我们还没有为源主题生成任何数据，因此复制的主题也是空的。 集群 A：为了检查复制是否正常工作，我们需要开始为集群A中的Kafka 主题global_iot生成数据。...双击新处理器打开配置 在SETTINGS选项卡上，将Name属性更改为“Publish to Kafka topic: global_iot” 仍在设置选项卡上，检查自动终止关系部分中的成功属性 在属性选项卡上...不要将这个 Kafka 客户端主题白名单与我们之前讨论的 SRM 主题白名单混淆；它们用于不同的目的。 让消费者从主题中读取一些数据，然后在屏幕上显示几行数据后按 CTRL+C。...请注意，我们使用的两个消费者组的偏移量现在被 SRM 复制： 现在让我们首先尝试在不遵循偏移转换的推荐步骤的情况下对消费者进行故障转移。...如果没有消息丢失，我们应该看到它们之间的间隔不超过 1 秒。
在 Kafka 0.8 版本以前，是没有多副本冗余机制的，一旦一个节点挂掉，那么这个节点上的所有 Partition 的数据就无法再被消费。这就等于发送到 Topic 的有一部分数据丢失了。...在 0.8 版本后引入副本记者则很好地解决宕机后数据丢失的问题。...进一步思考，Asks=All 就不会出现丢失消息的情况吗？答案是否。...当 ISR 列表只剩 Leader 的情况下，Asks=All 相当于 Asks=1，这种情况下如果节点宕机了，还能保证数据不丢失吗？...因此只有在 Asks=All 并且有 ISR 中有两个副本的情况下才能保证数据不丢失。
我们可以通过检查输出文件的内容来验证数据是否已通过整个流水线传送： >cat test.sink.txt foo bar 注意，该数据被存储在卡夫卡主题中connect-test，所以我们也可以执行控制台消费者看到主题中的数据...对API，ZooKeeper数据结构，协议和配置进行了主要更改，以便添加复制（在0.7中缺失）。从0.7到更高版本的升级需要特殊的工具进行迁移。此迁移可以在不停机的情况下完成。 2....批处理可以配置为累积不超过固定数量的消息，并且等待不超过一定的固定等待时间（例如64k或10ms）。这允许累积更多的字节发送，并且在服务器上几乎没有更大的I / O操作。...修改主题 您可以使用相同的主题工具更改主题的配置或分区。...EXT4注释 EXT4是用于Kafka数据目录的文件系统的可服务选择，然而获得最佳性能将需要调整几个装载选项。此外，这些选项在故障情况下通常是不安全的，并且将导致更多的数据丢失和损坏。
，在一个分区中消息的顺序就是producer发送消息的顺序，一个主题中可以有多个分区（partition），具体分区数量也是可配置的。...减少网络消耗，从而提升性能Kafka如何保证消息不丢失正常情况下，消息丢失大概分为三种情况：生产者消息丢失（Producer端发送消息到Kafka Broker时丢失）Kafka（MQ）本身将消息弄丢了...这意味着消息在写入Kafka时将被写入磁盘，这种方式可以防止消息因为节点宕机而丢失。ISR复制机制：Kafka使用ISR机制来确保消息不会丢失，Kafka使用复制机制来保证数据的可靠性。...每个分区都有多个副本，副本可以分布在不同的节点上。当一个节点宕机时，其它节点上的副本仍然可以提供服务，保证消息不丢失。...，保证消息不丢失unclean.leader.election.enable = false # 是否可以把非 ISR 集合中的副本选举为 Leader副本消费者角度消息丢失（Consumer） 消费者消费消息的时候
支持更改时发出 新指标可提供更好的运营洞察力 配置为进行连接时，Kafka Connect可以自动为源连接器创建topic 改进了Kafka Connect中接收器连接器的错误报告选项 -Kafka Connect...-8147] - 向KTable隐藏添加更改日志主题配置 [KAFKA-8164] - 通过重新运行片状测试来提高测试通过率 [KAFKA-8470] - 状态更改日志不应处于TRACE级别 [KAFKA...[KAFKA-9539] - 在StopReplicaRequest中添加领导者时代 [KAFKA-9561] - 主题元数据更改时更新任务输入分区 [KAFKA-9573] - TestUpgrade...[KAFKA-9888] -REST扩展可以更改工作程序配置状态快照中的连接器配置 [KAFKA-9891] - 使用完全复制和备用副本进行任务迁移后，无效的状态存储内容 [KAFKA-9896]...3.5.8，以解决安全漏洞 [KAFKA-10001] - 应在商店更改日志读取器中触发商店自己的还原侦听器 [KAFKA-10004] - ConfigCommand在没有ZK的情况下无法找到默认代理配置
，在一个分区中消息的顺序就是producer发送消息的顺序，一个主题中可以有多个分区（partition），具体分区数量也是可配置的。...减少网络消耗，从而提升性能 Kafka如何保证消息不丢失 正常情况下，消息丢失大概分为三种情况： 生产者消息丢失（Producer端发送消息到Kafka Broker时丢失） Kafka（MQ）本身将消息弄丢了...这意味着消息在写入Kafka时将被写入磁盘，这种方式可以防止消息因为节点宕机而丢失。 ISR复制机制：Kafka使用ISR机制来确保消息不会丢失，Kafka使用复制机制来保证数据的可靠性。...每个分区都有多个副本，副本可以分布在不同的节点上。当一个节点宕机时，其它节点上的副本仍然可以提供服务，保证消息不丢失。...副本执行替换，保证消息不丢失 unclean.leader.election.enable = false # 是否可以把非 ISR 集合中的副本选举为 Leader副本 消费者角度消息丢失（Consumer
Topic（主题）：在Kafka中消息以主题为单位进行归类，每个主题都有一个Topic Name，生产者根据Topic Name将消息发送到特定的Topic，消费者则同样根据Topic Name从对应的...Offset（偏移量）：分区可以看作是一个只进不出的队列（Kafka只保证一个分区内的消息是有序的），消息会往这个队列的尾部追加，每个消息进入分区后都会有一个偏移量，标识该消息在该分区中的位置，消费者要消费该消息就是通过偏移量来识别...进一步思考，Acks=All就不会出现丢失消息的情况吗？答案是否。当ISR列表只剩Leader的情况下，Acks=All相当于Acks=1，这种情况下如果节点宕机了，还能保证数据不丢失吗？...因此只有在Acks=All并且有ISR中有两个副本的情况下才能保证数据不丢失。...并不会，而是从Partition存活的副本中选择一个作为Leader，不过这就有潜在的数据丢失的隐患了。
缓冲是可配置的，并允许您在更好的吞吐量之间进行额外延迟之间的权衡。或者在大量使用的系统的情况下，它可能是更好的平均吞吐量，并减少总体延迟。...基于推送或流式传输的系统可以立即发送请求，或者累积请求并批量发送（或基于反压的组合）。基于推送的系统总是在推送数据。消费者可以在处理已经发送的数据的同时累积消息，这有利于减少消息处理的延迟。...如果有错误，那么修复错误，倒回消费者并重播主题。这个倒带功能是Kafka的一个杀手功能，因为Kafka可以保存很长一段时间的主题日志数据。...Kafka关于数据丢失的保证只有在至少一个副本同步的情况下才有效。 如果所有正在复制分区领导者的追随者都立即死亡，那么数据丢失Kafka保证是无效的。...配额数据存储在ZooKeeper中，所以更改不需要重新启动Kafka代理。 Kafka低级设计和体系结构回顾 你如何防止从一个写作不好的消费者的拒绝服务攻击？ 使用配额限制消费者的带宽。
不可以，会丢失数据 Kafka 使用 问题 Kafka 有哪些命令行工具？你用过哪些？ Kafka Producer 的执行过程？ Kafka Producer 有哪些常见配置？...如何让 Kafka 的消息有序？ Producer 如何保证数据发送不丢失？ 如何提升 Producer 的性能？...只对 async 模式起作用，这个参数的调整是数据不丢失和发送效率的 tradeoff，如果对数据丢失不敏感而在乎效率的场景可以考虑设置为 0，这样可以大大提高 producer 发送数据的效率。...当分区丢失，leader 不可用时 producer 也会主动获取元数据，如果为 0，则每次发送完消息就获取元数据，不推荐。如果为负值，则只有在失败的情况下获取元数据。...Kafka 在 Topic 级别本身是无序的，只有 partition 上才有序，所以为了保证处理顺序，可以自定义分区器，将需顺序处理的数据发送到同一个 partition Producer 如何保证数据发送不丢失
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
