在 Twitter 上，我们每天都要实时处理大约 4000 亿个事件，生成 PB 级的数据。我们使用的数据的事件源多种多样，来自不同的平台和存储系统，例如 Hadoop、Vertica、Manhattan 分布式数据库、Kafka、Twitter Eventbus、GCS、BigQuery 和 PubSub。
导语 本文介绍了 Kafka 跨数据中心的两种部署方式，简要分析两种方式下的不同架构以及优缺点，对这些架构可能碰到的问题也提供了一些解决思路；同时也说明了 Kafka 跨数据中心部署的社区解决方案和商业化解决方案。 背景 Kafka 作为世界上最流行的消息中间件之一，一般是客户数据链路中的核心组件，高可用性是客户很关注的因素。近期在对接云上客户时发现，客户对 Kafka 的高可用也有需求，行业架构师也想了解 Kafka 高可用的方案细节；有些客户是需要云上 Kafka 的高可用能力，有些客户需要 IDC
1. Hub架构。一个中心的kafka集群做中央调度，对应多个本地的kafka集群。
最近在看Apache pulsar这个被誉为下一代消息队列的相关的，我之前其实已经写过很多kafka,rocketmq相关的文章，本来以为消息队列的技术大体花样都差不多，但是当我看到了pulsar的确被他的一些设计给惊艳到了。这篇文章是我看pulsar的时候觉得不错的一篇英文文章，在网上找了一下译文，直接转载给大家看。
Kafka的应用场景 1 消息队列 比起大多数的消息系统来说，Kafka有更好的吞吐量，内置的分区，冗余及容错性，这让Kafka成为了一个很好的大规模消息处理应用的解决方案。消息系统 一般吞吐量相对较低，但是需要更小的端到端延时，并尝尝依赖于Kafka提供的强大的持久性保障。在这个领域，Kafka足以媲美传统消息系统，如ActiveMR或RabbitMQ。 2 行为跟踪 Kafka的另一个应用场景是跟踪用户浏览页面、搜索及其他行为，以发布-订阅的模式实时记录到对应的topic里。那么这些结果被订阅者
Kafka是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、支持分区的（partition）、多副本的（replica），基于zookeeper协调的分布式消息系统，它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景：比如基于hadoop的批处理系统、低延迟的实时系统、storm/Spark流式处理引擎，web/nginx日志、访问日志，消息服务等等，用scala语言编写，Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源 项目。
数据保护最昂贵的成本之一是所有数据副本的存储成本。备份存储容量可能是主存储容量的10倍或更多。备份存储需要企业具有极高的IT预算和数据中心机房空间。 而数据压缩和重复数据删除效率自身的特点，可以降低备
如今，公共云供应商正在开发尖端产品，以使基于云计算的备份产品更有效地备份公共云的存储数据。 数据是当今大多数企业的命脉。而备份数据可能是IT行业人士最不喜欢做的工作，但在IT运营中却是最重要的过程。 由于大多数现代软件都具有备份功能，其中包括快照管理，灾难恢复元素，支持云计算，虚拟机保护等，这么多功能并不是简单地在存储器中或服务器发生故障时恢复数据。 如今，几乎每个组织每天都在使用电子邮件和办公软件，更何况产生重要数据（当前的和归档的）的那些应用程序。而且在另一方面，各行业领域的业务部门，例如金融行业，如果
bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181
在2016年国家广域网报告调查中，有要求受访者表明对其WAN影响最大的因素。考虑到与局域网不同，广域网有一些性能限制特征，如包丢失和延迟程度高，因此受访者表示的前五个因素中有两个与性能相关并不奇怪。由于我们正在经历从传统WAN到SD-WAN的根本转变，因此现在是了解SD-WAN解决方案如何提高网络性能的重要时刻。
在多个数据中心中需要大量的虚拟机备份存储，这可能会产生巨大的成本。企业运营和维护数据中心的成本非常高，因此很多企业将其业务迁移到云端。
2. IOC 的意思是控制反转，是指创建对象的控制权的转移，以前创建对象的主动权和时机是由自己把控的，而现在这种权力转移到 Spring 容器中，并由容器根据配置文件去创建实例和管理各个实例之间的依赖关系，对象与对象之间松散耦合，也利于功能的复用。最直观的表达就是，IOC 让对象的创建不用去 new 了，可以由 spring 根据我们提供的配置文件自动生产，我们需要对象的时候，直接从 Spring 容器中获取即可.
Kafka是分布式发布-订阅消息系统。它最初由LinkedIn公司开发，之后成为Apache项目的一部分。Kafka是一个分布式的，可划分的，冗余备份的持久性的日志服务。它主要用于处理活跃的流式数据。
Kafka是分布式发布-订阅消息系统。它最初由LinkedIn公司开发，之后成为Apache项目的一部分。Kafka是一个分布式的，可划分的，冗余备份的持久性的日志服务。它主要用于处理活跃的流式数据。 在大数据系统中，常常会碰到一个问题，整个大数据是由各个子系统组成，数据需要在各个子系统中高性能，低延迟的不停流转。传统的企业消息系统并不是非常适合大规模的数据处理。为了已在同时搞定在线应用（消息）和离线应用（数据文件，日志）Kafka就出现了。Kafka可以起到两个作用： 1.降低系统组网复杂度。 2.降低编
本书大部分内容都在讨论单个kafka集群的配置、维护和使用。但是，在一些场景中，可能需要多集群架构。 在某些情况下，集群是完全分离的，他们属于不同部门的不同实例，没有理由将数据从一个集群复制到另外一个集群。有时，不同的SLA或者工作负载使得单个集群提供多个用例服务的集群很难调优。在某些时候，还有不同的安全需求。这些场景非常容易管理多个不同的集群，就像多次允许单个集群一样。 在其他场景中，不同的集群是互相依赖的，管理有要不断地在集群之间复制数据。在大多数数据库中，在数据库服务之间持续复制数据称为复制。由于我们使用复制来描述属于同一集群的kafka节点之间的数据移动，因此我们将把kafak集群之间的数据复制称之为镜像。Apache kafka内置的跨集群 的复制器称为mirrormaker。 在本章中，我们将讨论所有或者部分数据的跨集群镜像。我们将首先讨论跨集群的镜像的一些常用用例。然后我们将展示一些用于实现这些用例的架构，并讨论每种架构的优缺点。然后我们将讨论MirrorMaker本书以及如何使用它。我们将分享一些操作技巧，包括部署的性能调优。最后我们将讨论mirrorMaker的一些替代方案。
最近项目中遇到各种输出数据监控，数据校验等逻辑，一个个实现很是麻烦。项目是中途接手的，不是很熟悉，偶然一天发现项目中对 Filter 的使用扩展起来很是方便，所以，今天楼主来分享下，也为自己学习做个记录。下面我们从三方面来阐述。
最近，我一直在研究 Pulsar 及其与 Kafka 的比较。通过快速搜索，你会看到这两个最著名的开源消息传递系统之间正在进行的"战争"。
幂等（idempotent、idempotence）是一个数学与计算机学概念，常见于抽象代数中。
MergeTree在写入一批数据时，数据总会以数据片段的形式写入磁盘，且数据片段不可修改。为了避免片段过多，ClickHouse会通过后台线程，定期合并这些数据片段，属于相同分区的数据片段会被合成一个新的片段。
首先，比如 RabbitMQ、RocketMQ、Kafka，都有可能会出现消息重复消费的问题，正常。因为这问题通常不是 MQ 自己保证的，是由我们开发来保证的。挑一个 Kafka 来举个例子，说说怎么重复消费吧。
消息重复和幂等问题是很常见的问题，这俩问题基本可以放在一起。 既然是消费消息，那肯定要考虑考虑会不会重复消费？能不能避免重复消费？或者重复消费了也别造成系统异常可以吗？这个是MQ领域的基本问题，其实本质上还是问你使用消息队列如何保证幂等性，这个是你架构里要考虑的一个问题即实际生产上的系统设计问题。
总结：Apache Kafka Mirrormaker V1的解决方案在提供企业管理的灾难恢复方面存在局限性。MM V2（KIP-382）针对MM V1 进行了扩展，并修复了MM V1的局限性，使其能够动态修改配置，并且能够将Topic在群集之间保持同步，同时尽可能地降低触发Rebalance的情况以提高性能。此外，Active-Active群集和Disaster Recover在MM V2中已经属于开箱即用（Out-of-the-box）功能。
其实这是很常见的一个问题，这俩问题基本可以连起来问。既然是消费消息，那肯定要考虑会不会重复消费？能不能避免重复消费？或者重复消费了也别造成系统异常可以吗？这个是 MQ 领域的基本问题，其实本质上还是问你使用消息队列如何保证幂等性，这个是你架构里要考虑的一个问题。
将服务器的 ACK 级别设置为-1，可以保证 Producer 到 Server 之间不会丢失数据，即 At Least Once 语义；
在过去的一年里，我一直是负责Wix的事件驱动消息基础设施（基于Kafka之上）的数据流团队的一员。该基础设施被 1400 多个微服务使用。 在此期间，我已经实现或目睹了事件驱动消息传递设计的几个关键模式的实现，这些模式有助于创建一个健壮的分布式系统，可以轻松处理不断增长的流量和存储需求。
现在我们对生产者和消费者的工作方式有了一些了解，让我们来讨论 Kafka 在生产者和消费者之间提供的语义保证。 显然，可以提供多种可能的消息传递保证：
ReplacingMergeTree是另外一个常用的表引擎，ReplacingMergeTree和MergeTree的不同之处在于它会删除排序键值相同的重复项。
精确一次处理语义(exactly onece semantic–EOS)，Kafka的EOS主要体现在3个方面：
在Kafka中，存在数据过期的机制，称为data expire。如何处理过期数据是根据指定的policy（策略）决定的，而处理过期数据的行为，即为log cleanup。
Python按照某些列去重，可用drop_duplicates函数轻松处理。本文致力用简洁的语言介绍该函数。
加利福尼亚州圣何塞，2023年6月——高性能FPGA芯片和嵌入式FPGA硅知识产权（eFPGA IP）领域的领导性企业Achronix半导体公司日前宣布：Achronix网络基础架构代码（ANIC）现已包括400 GbE的连接速度。ANIC是一套灵活的FPGA IP模块，专为提升高性能网络传输速度而进行了优化，可用于Speedster®7t FPGA芯片和基于该芯片的VectorPath®加速卡。Achronix的FPGA产品和IP网络解决方案为要求最苛刻的应用提供最高的性能。
消息发送流程 因为Kafka内在就是分布式的，一个Kafka集群通常包括多个代理。为了均衡负载，将话题分成多个分区，每个代理存储一或多个分区。多个生产者和消费者能够同时生产和获取消息。 过程： 1.Producer根据指定的partition方法（round-robin、hash等），将消息发布到指定topic的partition里面 2.kafka集群接收到Producer发过来的消息后，将其持久化到硬盘，并保留消息指定时长（可配置），而不关注消息是否被消费。 3.Consumer从kafka集群pu
RabbitMQ基于主从模式实现高可用。RabbitMQ有三种模式：单机模式，普通集群模式，镜像集群模式。 （1）单机模式： 单机模式就是demo级别的，生产中不会有人使用。 （2）普通集群模式 普通集群模式就是在多台机器上启动多个rabbitmq实例，每个机器启动一个。但是创建的queue只会放在一个rabbitmq实例上面，但是其他的实例都同步了这个queue的元数据。在你消费的时候，如果连接到了另一个实例，他会从拥有queue的那个实例获取消息然后再返回给你。
首先看下数仓架构。数仓的数据接入主要有两个来源，一个是客户端的上报，还有一个是业务后台 DB 的上报，这两份数据都会通过一个消息队列接入数仓。我们的数据仓库采用lambda架构，总体分为离线和实时两套体系，分别有自己的计算和存储体系。离线主要是以 Hive 作为存储载体，计算以 Spark 为主，Map Reduce为辅。实时数据处理主要用了 Flink，再辅以Kafka和OLAP。
本文由网易互娱计费数据中心实时业务负责人林佳老师分享，主要介绍网易数据中心在处理实时业务时为什么选择 Flink 和 TiDB，以及两者的结合应用情况。
在了解了生产者和消费者的工作方式之后，我们来讨论Kafka在生产者和消费者之间提供的语义保证。 显然，有多个可能的消息专题保证可以提供：
云爆发技术可为用户提供在应用高峰时期所需的能力，但是这一切都要求用户能够正确地管理好私有云和公共云中的数据。复制等其他策略可帮助用户做到这一点。 在云爆发策略制订中，IT团队会对他们的私有云部署的规模进行规模设计以便能够支持企业的日常平均工作负载，然后可以使用公共云来处理负载高峰。但是，开发一个高效云爆发架构还有着几个不小的障碍——其中最大的问题之一就是广域网。 广域网中高速链接的部署状况要远远落后于局域网。其直接后果是，私有云与公共云之间文件传输的速度通常是比较慢的，这就严重地影响了企业实施云爆发措施中较
边缘就是非中心、非主流，它会给数据中心带来何种变革？ 目前，云计算是行业的大势所趋，而对于云计算来说，所有的数据都要汇总到后端的数据中心完成。在“云、管、端”三者的角色中，云计算更侧重于“云”，是实现最终数据分析与应用的场所。 在边缘计算中，强调了“边缘”也就是“端”所在的物理区域。在这个区域，如果能够为“端”就近提供网络、计算、存储等资源，显然实时性等业务需求能够容易满足，这是“边缘计算”相比于“云计算”最大的不同。 这给数据中心带来的变革将是“革命性”的，尽管大规模数据中心基础设施具有弹性、可扩
GeaFlow(品牌名TuGraph-Analytics) 已正式开源，欢迎大家关注！！！ 欢迎给我们 Star 哦! GitHub👉https://github.com/TuGraph-family/tugraph-analytics
◆ ClickHouse概念 clickhouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)，由俄罗斯最大的搜索公司Yandex开发，于2016年开源，采用c++开发。 ◆ OLAP 和 OLTP 这两个概念 OLAP（On-Line Analytical Processing）：联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing),仓库型数据库，主要是读取数据，做复杂数据分析（多维），侧重技术决策支持，提供直观简单的结果,开源OLAP引擎包含Hive、Sp
大数据文摘翻译:于丽君／ 校对:瑾儿小浣熊(转载请保留) 摘要： 谷歌近期发表了一篇关于最新大数据系统的论文，是关于Mesa这一全球部署的数据仓库，它可以在数分钟内提取上百万行，甚至可以在一个数据中心发生故障时依然运作。 谷歌正在为其一项令人兴奋的产品揭开面纱，它可能成为数据库工程史上的又一个壮举，这就是一个名为Mesa的数据仓库系统，它可以处理几乎实时的数据，并且即使一整个数据中心不幸脱机也可以发挥它的性能。谷歌工程师们正在为下个月将在中国举行的盛大的数据库会议准备展示其关于Mesa的论文。 该篇论文的
有这样一句话：所有人都关心你飞得高不高，却没有人关心你飞得累不累，这句话映衬了当下存储行业的现状。
如果靠人眼来一个个的对比excel的两列数据来去重的话，数据量少还能勉强对比一下，如果几千、几万条数据肯定就需要进行程式化处理，excel对于这个问题给我们提供了很方便的解决方案，这里主要用到excel的“条件格式”这个功能来筛选对比两列数据中心的重复值，并将两列数据中的相同、重复的数据按规则进行排序方便选择，甚至是删除。
十几年前，独立存储设备还是稀罕物，我们的一个客户花了一百多万买了台EMC磁盘阵列，客户跟我说：“EMC的设备太贵了，一百多万都可以买一屋子硬盘了。”
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 大数据文摘翻译 翻译/于丽君 校对/瑾儿小浣熊 转载请保留 摘要：谷歌近期发表了一篇关于最新大数据系统的论文，是关于Mesa这一全球部署的数据仓库，它可以在数分钟内提取上百万行，甚至可以在一个数据中心发生故障时依然运作。 谷歌正在为其一项令人兴奋的产品揭开面纱，它可能成为数据库工程史上的又一个壮举，这就是一个名为Mesa的数据仓库系统，它可以处理几乎实时的数据，并且即使一整个数据中心不幸脱机也可以发挥它的性能。谷歌工程师们正在为下个月将在中国举行的盛大的数据库会议准备展示
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