【赵渝强老师】大数据生态圈中的组件
本文介绍了大数据体系架构中的主要组件,包括Hadoop、Spark和Flink生态圈中的数据存储、计算和分析组件。数据存储组件包括HDFS、HBase、Hive和Kafka;计算组件包括MapReduce、Spark Core、Flink DataSet、Spark Streaming和Flink DataStream;分析组件包括Hive、Spark SQL和Flink SQL。文中还提供了相关组件的详细介绍和视频讲解。
【赵渝强老师】Kafka的主题与分区
Kafka 中的消息按主题分类,生产者发送消息到特定主题,消费者订阅主题消费。主题可分多个分区,每个分区仅属一个主题。消息追加到分区时,Broker 分配唯一偏移量地址,确保消息在分区内的顺序性。Kafka 保证分区有序而非主题有序。示例中,Topic A 有 3 个分区,分区可分布于不同 Broker 上,支持负载均衡和容错。视频讲解及图示详见原文。
【赵渝强老师】Kafka分区的副本机制
在Kafka中,每个主题可有多个分区,每个分区有多个副本。其中仅有一个副本为Leader,负责对外服务,其余为Follower。当Leader所在Broker宕机时,Follower可被选为新的Leader,实现高可用。文中附有示意图及视频讲解。
【赵渝强老师】Kafka的体系架构
Kafka消息系统是一个分布式系统,包含生产者、消费者、Broker和ZooKeeper。生产者将消息发送到Broker,消费者从Broker中拉取消息并处理。主题按分区存储,每个分区有唯一的偏移量地址,确保消息顺序。Kafka支持负载均衡和容错。视频讲解和术语表进一步帮助理解。
FlinkKafkaConsumer相同group.id多个任务消费kafka问题
当使用FlinkKafkaConsumer消费Kafka时,即使设置了相同的group.id,由于Flink内部管理partition的消费offset,两个程序仍能同时消费所有数据。这与KafkaConsumer不同,后者严格遵循消费组隔离原则,避免重复消费同一分区的数据。Flink为实现exactly-once语义,需要独立管理offset,这导致了上述现象。
风险数据集市整体架构及技术实现
【11月更文挑战第11天】在当今大数据时代,风险数据集市作为金融机构的核心基础设施之一,扮演着至关重要的角色。它不仅为银行、保险等金融机构提供了全面、准确的风险数据支持,还帮助这些机构实现了风险管理的精细化和智能化。本文将深入探讨一种基于大数据Lambda架构设计的风险数据集市整体架构,并详细介绍其底层实现原理及实现方式。