kafka节点宕机数据会丢吗
社区干货
Kafka@记一次修复Kafka分区所在broker宕机故障引发当前分区不可用思考过程 | 社区征文
怀疑是Kafka某个节点有问题-失联-假死?## 思考过程从这个表象来看,某台机器有过宕机事件,宕机原因因环境而异,但Kafka的高可用性HA我们是耳熟能详的,为啥我们搭建的Kafka集群由多个节点组成,但其中某个节点宕掉... 这样当任意一台节点丢失,kafka集群仍会正常工作Working...)。## 解决方案当然,把这个宕掉的节点拉起来,查看该分区的信息leader:xxxx Isr:xxxx,保障生产者线程也能正常将数据入发送到Kafka中,消费者线程正常订阅...
字节跳动新一代云原生消息队列实践
因为数据存储是分散的,因此拷贝的 IO 也会分散在多台存储上。 **从故障影响角度分析** ,以两副本的配置为例,在 Kafka 场景下,任意两台 Broker 宕机都会造成某个 Partition 无法读写,且数据全部丢失。在 BMQ 的存储模型下,任意两台存储节点的异常都不会影响新写入的数据,因为只要存活的存储节点可以支持写入流量,新写入的数据就可以选择剩余健康的存储节点写入。对于已经存入的数据,两台存储节点宕机会导致同时存在这两台机...
干货|字节跳动流式数据集成基于Flink Checkpoint两阶段提交的实践和优化(1)
> > 字节跳动开发套件数据集成团队(DTS ,Data Transmission Service)在字节跳动内基于 Flink 实现了流批一体的数据集成服务。其中一个典型场景是 Kafka/ByteMQ/RocketMQ -> HDFS/Hive 。Kafka/ByteMQ/RocketMQ ->... 数据丢失问题的排查与优化,最后介绍了上线效果。 本文分两次连载,第一篇主要介绍Flink Checkpoint 以及 MQ dump 写入流程。HDFS 集群某个元数据节点由于硬件故障宕机。在该元数据节点终止半小时后,HDFS 手动运...
字节跳动流式数据集成基于 Flink Checkpoint 两阶段提交的实践和优化背景
# 背景字节跳动开发套件数据集成团队(DTS ,Data Transmission Service)在字节跳动内基于 Flink 实现了流批一体的数据集成服务。其中一个典型场景是 Kafka/ByteMQ/RocketMQ -> HDFS/Hive 。Kafka/ByteMQ/RocketMQ... 本文主要介绍 DTS MQ dump 在极端场景中遇到的数据丢失问题的排查与优化,最后介绍了上线效果。# 线上问题HDFS 集群某个元数据节点由于硬件故障宕机。在该元数据节点终止半小时后,HDFS 手动运维操作将 HDFS 切主...
特惠活动
kafka节点宕机数据会丢吗-优选内容
kafka节点宕机数据会丢吗-相关内容
数据一致性离不开的checkpoint机制 |社区征文
为了保证读写的效率,一般我们都会通过异步的方式来写数据,即先把数据写入内存,返回请求结果,然后再将数据异步写入。但是如果异步写入之前,系统宕机,会导致内存中的数据丢失。 **(write back)** 当系统出现故障重启... 事务对数据可进行操作时:先写运行日志;写成功后,在与数据库缓冲区进行信息交换。 。对于大部分内部用户而言,其数据体量偏大;所以用户更看重数据导入的性能、服务的稳定性以及导入能力的可扩展... 每个副本都会有一张相同的 HaKafka 表处于 Ready 的状态。但是只有通过 ZK 选主成功的 leader 节点上,HaKafka 才会执行对应的消费流程。当这个 leader 节点宕机以后, 副本 Replica 2 会自动再被选为一个新的 Leade...
火山引擎ByteHouse基于云原生架构的实时导入探索与实践
Kafka和物化MySQL两种实时导入技术为例,介绍了ByteHouse的整体架构演进以及基于不同架构的实时导入技术实现。# 架构整体的演进过程## 分布式架构概述ByteHouse是基于社区ClickHouse数据分析管理系统(下文简称... 再小的节点故障率也会导致一定量的故障处理单,而本地存储的运维门槛加剧了故障处理成本,尤其对于单副本集群,节点故障甚至会导致丢数据的风险;其次,分布式架构的读写耦合导致查询和导入存在资源竞争的问题;另外,由于...
字节跳动基于Apache Atlas的近实时消息同步能力优化 | 社区征文
文 | **洪剑**、**大滨** 来自字节跳动数据平台开发套件团队# 背景## 动机字节数据中台DataLeap的Data Catalog系统基于Apache Atlas搭建,其中Atlas通过Kafka获取外部系统的元数据变更消息。在开源版本中,每台... 作为Kafka官方提供的框架,对于流式处理的语义有较好的支持,也满足我们对于轻量的诉求。最终没有采用的主要考虑点是两个:- 对于Offset的维护不够灵活:我们的场景不能使用自动提交(会丢消息),而对于同一个Partit...
EMR-3.0.0版本说明
环境信息 系统环境版本 环境 OS veLinux(Debian 10兼容版) Python2 2.7.16 Python3 3.7.3 Java ByteOpenJDK 1.8.0_302 应用程序版本 Hadoop集群 Flink集群 Kafka集群 Presto集群 Trino集群 HBase集群 OpenSearch集... 已知问题高可用模式下master2节点宕机时,执行Hive、Spark等作业非常缓慢。临时解决方法:调整HDFS的配置参数dfs.ha.namenodes.emr-cluster中的master1和matser2顺序即可。 组件版本 下面列出了 EMR 和此版本一起...
EMR 1.1.1版本说明
环境信息 系统环境版本 环境 OS Debian 9.13 Python2 2.7.13 Python3 3.5.3 Java 1.8.0_312 应用程序版本组件 Hadoop集群 Flink集群 Kafka集群 Flume 1.9.0 1.9.0 1.9.0 OpenLDAP 2.4.58 2.4.58 2.4.58 Ranger 2.1... 已知问题HA集群的某个master节点ecs机器意外宕机后恢复,组件状态将无法自动恢复正常。此问题的解决方案是重启集群即可恢复集群状态。 Hue上对Hive执行操作,若使用Ranger对用户授权,Hue和Ranger对用户英文名称大...
高性能、高稳定、高扩展:解读 ByteHouse 实时导入技术演进
ByteHouse 主要还是以 Kafka 为实时导入的主要数据源(本文都以 Kafka 导入为例展开描述,下文不再赘述)。对于大部分内部用户而言,其数据体量偏大;所以用户更看重数据导入的性能、服务的稳定性以及导入能力的可扩展性... 每个副本都会有一张相同的 HaKafka 表处于 Ready 的状态。但是只有通过 ZK 选主成功的 leader 节点上,HaKafka 才会执行对应的消费流程。当这个leader节点宕机以后, 副本 Replica 2 会自动再被选为一个新的 Leader,...
干货|高性能、高稳定、高扩展:解读ByteHouse实时导入技术演进
基本每周都需要人工处理节点故障。对于单副本集群在某些极端 case 下,节点故障甚至会导致数据丢失。**●** **读写冲突:** 由于分布式架构的读写耦合,当集群负载达到一定程度以后,用户查询和实时导入就会出现资... 每个副本都会有一张相同的HaKafka表处于Ready的状态。但是只有通过ZK选主成功的 leader 节点上,HaKafka才会执行对应的消费流程。当这个leader节点宕机以后, 副本Replica 2会自动再被选为一个新的Leader,继续消费,从...
