当前位置:天才代写 > tutorial > 大数据教程 > 大数据时代,你如何成为超人

大数据时代,你如何成为超人

2018-05-17 08:00 星期四 所属: 大数据教程 浏览:1021

  欢迎各位阅读本篇文章,本篇文章讲述了教大家如何在Python中计划任务,课课家教育平台提醒各位:本篇文章纯干货~因此大家一定要认真阅读本篇文章哦!

  很多数据科学圈的大拿们说,大数据时代,数据来源不是问题,数据分析(建模)才是最关键的最值得考虑的,只有数据那只是数据而已,不会产生任何价值。

  先入门才是硬道理

大数据时代,你如何成为超人_大数据_大数据时代_数据分析_课课家

  但是我想说的是,对于想了解数据科学而又数学统计底子的人来说,他们必须先对数据有个直观的感受,让他们觉得其实数据科学也不是很难,才能让更多的人涌入到数据科学界。

  数据科学最终是要根据数据分析出知识进而预测未来。分析(建模)很难,这就会把很多小白,尤其是文科生小白吓到,反正我一开始是被吓到了。

  我们必须将学习变得有成就感,由易而难,让数据科学之路的开始变得有趣起来才行。

  爬虫-数据科学之路的第一站

  而这就是数据采集的重要意义,我就是这样,从一个文科生转变成python爱好者,再变成爬虫爱好者,现在正从爬虫爱好者开始朝着数据科学之路迈进(现在数据会采集了,想学更高深的东西)。

  虽然水平现在很low,但我已经迈过了文科生转编程这个大门槛,以后遇到再难,我也会觉得没什么大不了的,继续快乐的坚持下去即可。

  不远的未来,你也可以的

  人生在世几十年,照着一件事坚持下去,你也可以出彩的,绽放属于你的光彩。

  而python就是一个很不错的语言,是一门人看的懂得,说人话的语言。

  坚持一周你就可以入门,喜欢上python;

  耍一个月,你就会简单的爬虫;

  玩半年,什么抓包cookie都不在话下;

  再鼓捣一年,你就能做数据分析,为商务决策提供数据分析支持。

  Kafka提供了数据复制算法保证,如果leader发生故障或挂掉,一个新leader被选举并被接受客户端的消息成功写入。Kafka确保从同步副本列表中选举一个副本为leader,或者说follower追赶leader数据。leader负责维护和跟踪ISR(In-Sync Replicas的缩写,表示副本同步队列,具体可参考下节)中所有follower滞后的状态。当producer发送一条消息到broker后,leader写入消息并复制到所有follower。消息提交之后才被成功复制到所有的同步副本。消息复制延迟受最慢的follower限制,重要的是快速检测慢副本,如果follower“落后”太多或者失效,leader将会把它从ISR中删除。

  3.3 ISR

3.3 ISR

  上节我们涉及到ISR (In-Sync Replicas),这个是指副本同步队列。副本数对Kafka的吞吐率是有一定的影响,但极大的增强了可用性。默认情况下Kafka的replica数量为1,即每个partition都有一个唯一的leader,为了确保消息的可靠性,通常应用中将其值(由broker的参数offsets.topic.replication.factor指定)大小设置为大于1,比如3。 所有的副本(replicas)统称为Assigned Replicas,即AR。ISR是AR中的一个子集,由leader维护ISR列表,follower从leader同步数据有一些延迟(包括延迟时间replica.lag.time.max.ms和延迟条数replica.lag.max.messages两个维度, 当前最新的版本0.10.x中只支持replica.lag.time.max.ms这个维度),任意一个超过阈值都会把follower剔除出ISR, 存入OSR(Outof-Sync Replicas)列表,新加入的follower也会先存放在OSR中。AR=ISR+OSR。

  Kafka 0.10.x版本后移除了replica.lag.max.messages参数,只保留了replica.lag.time.max.ms作为ISR中副本管理的参数。为什么这样做呢?replica.lag.max.messages表示当前某个副本落后leaeder的消息数量超过了这个参数的值,那么leader就会把follower从ISR中删除。假设设置replica.lag.max.messages=4,那么如果producer一次传送至broker的消息数量都小于4条时,因为在leader接受到producer发送的消息之后而follower副本开始拉取这些消息之前,follower落后leader的消息数不会超过4条消息,故此没有follower移出ISR,所以这时候replica.lag.max.message的设置似乎是合理的。但是producer发起瞬时高峰流量,producer一次发送的消息超过4条时,也就是超过replica.lag.max.messages,此时follower都会被认为是与leader副本不同步了,从而被踢出了ISR。但实际上这些follower都是存活状态的且没有性能问题。那么在之后追上leader,并被重新加入了ISR。于是就会出现它们不断地剔出ISR然后重新回归ISR,这无疑增加了无谓的性能损耗。而且这个参数是broker全局的。设置太大了,影响真正“落后”follower的移除;设置的太小了,导致follower的频繁进出。无法给定一个合适的replica.lag.max.messages的值,故此,新版本的Kafka移除了这个参数。

  注:ISR中包括:leader和follower。

#p#分页标题#e#

  上面一节还涉及到一个概念,即HW。HW俗称高水位,HighWatermark的缩写,取一个partition对应的ISR中最小的LEO作为HW,consumer最多只能消费到HW所在的位置。另外每个replica都有HW,leader和follower各自负责更新自己的HW的状态。对于leader新写入的消息,consumer不能立刻消费,leader会等待该消息被所有ISR中的replicas同步后更新HW,此时消息才能被consumer消费。这样就保证了如果leader所在的broker失效,该消息仍然可以从新选举的leader中获取。对于来自内部broKer的读取请求,没有HW的限制。

  人生苦短,我玩python!!

人生苦短,我玩python!!

  相信最后大家阅读完毕本篇文章,肯定学到了不少知识吧?其实大家私下还得多多自学,当然如果大家还想了解更多方面的详细内容的话呢,不妨关注课课家教育平台,在这个学习知识的天堂中,您肯定会有意想不到的收获的!

 

    关键字:

天才代写-代写联系方式