在分布式系统中,数据镜像是一项重要的功能,它可以将数据从一个集群复制到另一个集群,以保证数据的高可用性和容错性。Apache Kafka是一个流处理平台,它提供了一种跨集群数据镜像的解决方案,可以让用户轻松地将数据从一个Kafka集群复制到另一个Kafka集群。
Kafka的备份的单元是partition,也就是每个partition都都会有leader partiton和follow partiton。其中leader partition是用来进行和producer进行写交互,follow从leader副本进行拉数据进行同步,从而保证数据的冗余,防止数据丢失的目的。如图:
MirrorMaker 为Kafka 内置的跨集群/机房数据复制工具,二进制包解压后bin目录下有kafka-mirror-maker.sh,Mirror Maker启动后,包含了一组消费者,这些消费者属于同一个group,并从多个topic上读取数据,所有的topic均使用该group.id,每个MirrorMaker 进程仅有一个生产者,该生产者将数据发送给目标集群的多个topic;
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。
上个月Cloudera发布Cloudera Stream Processing,这个解决方案让所有Cloudera客户都能获得最新的,安全版本的Apache Kafka以及Schema Registry和Kafka Streams。我们很自豪能够通过Kafka的实施为数百名活跃客户提供支持,现在我们渴望为更多的客户提供服务。
通过上一篇文章Kafka:MirrorMaker-V1我们已经知道了MirrorMaker-V1的基本概念,这篇文章我们来给Kafka-cluster搭建一个mirror。
MirrorMaker是Kafka附带的一个用于在Kafka集群之间制作镜像数据的工具。该工具从源集群中消费并生产到目标群集。这种镜像的常见用例是在另一个数据中心提供副本。
在上篇文章中我们介绍了MirrorMaker-V1(MM1),本质上MM1是Kafka的消费者和生产者结合体,可以有效地将数据从源群集移动到目标群集,但没有提供太多其他功能。
Kafka 是最广泛使用的大数据消息分发组件,由于各种原因,大部分 Kafka 的用户都在不同的环境下保有多个集群,而数据整合分析的需求又要求这些集群的数据可以汇聚到一起。于是集群间的数据镜像成为了 Kafka 的一个重要需求。本文将详细描述集群间信息复制的场景和方案。
自2006年以来,曾就职于SonyEricsson、SAP等多家公司,历任软件开发工程师,数据开发工程师,解决方案架构师
Kakfa MirrorMaker是Kafka 官方提供的跨数据中心的流数据同步方案。其实现原理,其实就是通过从Source Cluster消费消息然后将消息生产到Target Cluster,即普通的消息生产和消费。用户只要通过简单的consumer配置和producer配置,然后启动Mirror,就可以实现准实时的数据同步
最近在搞spark streaming,很自然的前端对接的就是kafka。不过在kafka的使用中还是遇到一些问题,比如mirrormaker莫名其妙的丢失数据[原因稍后再说],消费数据offset错乱[之后介绍spark streaming的时候再解释] 总之,还是遇到了不少的问题。本篇就从下面几个方面介绍一下kafka: 基本介绍 安装与helloworld producer consumer mirror maker跨集群同步 控制台 基本介绍 Kafka是一款分布式的消息队列框架,它由三个重要
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。
kafka代理,最近一直在搞kafka,上线前有个将kafka 集群暴露到外网的需求。那么问题来了,在内网时我们有足够的IP资源,但是在公网上时,不可能给每个broker都分配一个IP。那么就需要有一个代理用来转发。
Apache Kafka 是一个分布式开源流平台,被广泛应用于各大互联网公司。Kafka 设计之初被用于消息队列,自 2011 年由 LinkedIn 开源以来,Kafka 迅速从消息队列演变为成熟的事件流处理平台。
Kafka 设计之初被用于消息队列,自 2011 年由 LinkedIn 开源以来,Kafka 迅速从消息队列演变为成熟的事件流处理平台。
Kafka 具有四个核心 API,借助这些 API,Kafka 可以用于以下两大类应用:
把CDH集群的kafka数据同步到TBDS的kafka集群做测试,可以使用自带的mirrormaker工具同步
Apache Kafka 是一个分布式流平台,具有四个核心 API。借助这些 API,Kafka 可以用于以下两大类应用:建立实时流数据管道,可靠地进行数据传输,在系统或应用程序之间获取数据;构建实时流媒体应用程序,以改变系统或应用程序之间的数据或对数据流做出反应。
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
3. CKafka 消费端新起消费者,配置新的 CKafka 集群的 bootstrap-server,消费新的 CKafka 集群。
3.1.0 版本包含许多改进和新功能。我们将在这篇博文中重点介绍一些更突出的功能,但请参阅发行说明以获取完整的更改列表。
Kafka在目前的大数据技术生态体系当中,是尤其得到重用的,尤其是针对于实时消息流处理,Kafka的性能是值得称赞的。Kafka学习,也是大数据学习当中的重要一课。今天的大数据开发学习分享,我们就主要来讲讲Kafka入门须知的几组核心概念。
说是图解,其实不是用正规的UML, 不是流程图, 不是时序图, 不是... Mirror Maker 逻辑简单, 代码不多, 就一个 sacala文件: core/src/scala/kafka/tools/MirrorMaker.scala文件,里面使用了producer和consumer的java客户端SDK Mirror Maker 这东西在使用中发现对同步的机房间网络质量要求还是比较高的, 特别是异地机房间 使用Mirror Maker作同步需要加上对consumer lag的监控, 如果lag一直
Apache Kafka 3.0 迎来发布! 📷 Apache Kafka 3.0 是一个涉及多方面的大版本。Apache Kafka 3.0 引入了各种新功能、突破性的 API 更改以及对 KRaf
zookeeper:3.6.0 kafka:2.4.1 四台虚拟机(vm1\vm2\vm3\vm4)
Kafka 是一个消息系统,原本开发自 LinkedIn,用作 LinkedIn 的活动流(Activity Stream)和运营数据处理管道(Pipeline)的基础。现在它已被多家不同类型的公司 作为多种类型的数据管道和消息系统使用。
Zookeeper:保存集群元数据和消费者信息,broker和主题元数据、消费者元数据分区偏移量
2021年9月21日,随着Kafka3.0的发布,Kafka在「分布式流处理平台」这个目标上的努力进一步得到加强!Kafka不满足于「消息引擎」的定位,正式基于这样的定位,Kafka 社区于 0.10.0.0 版本正式推出了流处理组件 Kafka Streams,也正是从这个版本开始,Kafka 正式"变身"为分布式的流处理平台,而不仅仅是消息引擎系统了。
随着数据湖概念的流行,涌现了很多关于Apache Hudi的文章,但很多文章在阐述时仅仅将Hudi当做一种表格式,这引发了社区的思考,思考Hudi的愿景到底是什么,并且在Hudi社区发起了讨论重新审视Hudi。
Apache Kafka 是一款开源的消息系统。可以在系统中起到“肖峰填谷”的作用,也可以用于异构、分布式系统中海量数据的异步化处理。 系统包括四个主要API:
本文盘点下到Kafka 2.4.1版本以来的一些亮点,这些亮点或笔者实际中踩过的坑、或可能将来会在实践中使用、或个人关注的,点击官方发布日志连接查看全貌。
Pulsar 是类似于 Kafka 的一个消息中间件,是 Yahoo 开源的,可以说 Pulsar 就是针对 Kafka 的痛点而来的。
每个分区日志记录是顺序的, 不可变的串行offset, 追加到结构化的commit log, 每个offset 在分区中唯一标识一条记录
https://github.com/tree1123/Kafka-Demo-2.4
在Kafka中,客户端和服务器之间的通信是通过一种简单的,高性能的,语言不可知的TCP协议完成的。
温馨提示:要看高清无码套图,请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github:https://github.com/fayson/cdhproject 提示:代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- 基于Hadoop部署企业数据中心(EDH)一个最主要的好处就是利用其横向扩展的能力。单个集群可以扩展到数千个节点。此外,根据一些生产系统的需要,此集群还包括数据的多级备份策略以及故障/错误保护,从而保证数据不丢以及系统的容错。然而,很多企业依旧需要多个集群来保证真正的容灾,为什么需
1、集群管理 前台启动broker bin/kafka-server-start.sh <path>/server.properties Ctrl + C 关闭 后台启动broker bin/kafka-server-start.sh -daemon <path>/server.properties 关闭broker bin/kafka-server-stop.sh 2、Topic管理 创建topic bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:21
提到Kafka很多人的第一印象就是它是一个消息系统,但Kafka发展至今,它的定位已远不止于此,而是一个分布式流处理平台。对于一个流处理平台通常具有三个关键能力:
在Kafka中,每一个客户端和服务器的连接都以一种简单的,高性能的,语言无关的TCP协议完成。这个协议的版本能够向后维护来兼容旧版本。我们提供了一个Java客户端,但是客户端其实在很多语言中都可用。
Client和Server之间的通讯,是通过一条简单、高性能并且和开发语言无关的TCP协议。并且该协议保持与老版本的兼容。Kafka提供了Java Client(客户端)。除了Java Client外,还有非常多的其它编程语言的Client。
Client和Server之间的通讯,是通过一条简单、高性能并且和开发语言无关的TCP协议。并且该协议保持与老版本的兼容。Kafka提供了Java Client(客户端)。除了Java客户端外,还有非常多的其它编程语言的客户端。
上一篇文章,我们详细介绍了开发基于 PaaSTA 的新部署模型的架构和动机。现在想分享我们将现有 Kafka 集群从 EC2 无缝迁移到基于 Kubernetes 的内部计算平台的策略。为了帮助促进迁移,我们构建了与集群架构的各种组件接口的工具,以确保该过程是自动化的,并且不会影响用户读取或写入 Kafka 记录的能力。
本译文自Jean-Paul Azar 在 https://dzone.com 发表的 Kafka Detailed Design and Ecosystem ,文中版权,图像代码的数据均归作者所有。为
数据中心宕机和数据丢失能导致企业损失很多收入或者完全停摆。为了将由于事故导致的宕机和数据丢失带来的损失最小化,企业需要制定业务可持续性计划和灾难恢复策略。
Kafka生态-Kafka Core,Kafka Streams,Kafka Connect,Kafka REST Proxy和Schema Registry Kafak的核心主要有Broker,Topic,日志,分区和集群。该核心还包括相关的工具,如MirrorMaker。 Kafka生态系统由Kafka Core,Kafka Streams,Kafka Connect,Kafka REST Proxy和Schema Registry组成。Kafka生态系统的大多数附件来自Confluent,而不是Apa
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云