kafka数据写到hbase，kafka写入数据

数据倾斜导致子任务积压

1、一个流程中，有两个重要子任务：一是数据迁移，将kafka实时数据落Es，二是将kafka数据做窗口聚合落hbase，两个子任务接的是同一个Topic GroupId。上游Topic的 tps高峰达到5-6w。

2、数据倾斜 表现： 任务进度长时间维持在99%（或100%），查看任务监控页面，发现只有少量（1个或几个）reduce子任务未完成。因为其处理的数据量和其他reduce差异过大。

3、可以通过设备管理器更新驱动程序，或者从官方网站下载最新的驱动程序。检查打印机队列：如果打印任务积压在队列里，也会导致新的任务无法传输。可以打开“打印机和扫描仪”，检查当前打印任务的状态，并尝试取消积压的任务。

4、首先，要让孩子认识到这种行为的危害。孩子通常不会意识到拖延的恶习对他们的影响，因此家长应该向孩子解释这种行为的危害，例如会导致任务的积压、影响孩子的成绩等等。

相关问答

Q1: 两台服务器手动部署大数据平台

这种部署方式都需要一个前端代理服务器，前端代理有很多是用squid或者nginx做的，超有钱的会用netscaler。

可以的，两台服务器同样的部署方法，域名就行一下智能解析 到两台服务器的IP上。

在生产实践应用中，Hadoop非常合适应用于大数据存储和大数据的剖析应用，合适服务于几千台到几万台大的服务器的集群运行，支撑PB级别的存储容量。

Q2: Kafka的特性

1、思想：孤独意识，恐惧意识，障碍意识，负罪意识；艺术手段：悖谬，荒诞怪诞，象征梦幻，因此充满了神秘性和多义性；语言特色：朴素，给人以陌生孤独、忧郁痛苦以及个性消失、人性异化的感受。

2、kafka正是利用了这个特性，顺序写入，速度相对较快。

3、主要特性 Kafka是一种高吞吐量 的分布式发布订阅消息系统，有如下特性：通过O(1)的磁盘数据结构提供消息的持久化，这种结构对于即使数以TB的消息存储也能够保持长时间的稳定性能。

4、kafka主要有以下特性：尤其是高吞吐量，是他的最大卖点。kafka之所以能够实现高吞吐量，是基于他自身优良的设计，及集群的可扩展性。

5、Kafka is a distributed，partitioned，replicated commit logservice。它提供了类似于JMS的特性，但是在设计实现上完全不同，此外它并不是JMS规范的实现。

6、Kafka一个很重要的特性就是，只需写入一次消息，可以支持任意多的应用读取这个消息。换句话说，每个应用都可以读到全量的消息。为了使得 每个应用都能读到全量消息，应用需要有不同的消费组 。

Q3: 大数据核心技术有哪些

1、大数据的核心技术是大数据存储与管理技术。拓展知识：具体来说，大数据存储与管理技术主要包括了大数据采集、大数据预处理、大数据存储与管理、数据挖掘等方面。

2、大数据实时计算阶段需掌握的技术有：Mahout、Spark、storm。

3、大数据分析与挖掘是大数据研究的核心技术之一，主要涉及数据预处理、特征工程、模型训练、模型评估、结果可视化等方面。通过对海量数据的深入分析，可以挖掘出有价值的信息和知识，为各行各业提供决策支持。

4、“大数据”的核心：整理、分析、预测、控制。重点并不是我们拥有了多少数据，而是我们拿数据去做了什么。如果只是堆积在某个地方，数据是毫无用处的。它的价值在于“使用性”，而不是数量和存储的地方。

Q4: 大数据治理平台——维度管理

1、苏宁八大产业，每个产业有自己的数据集市，每个数据集市有自己的维度表，没有统一的维度管理(包括管理规范和系统支撑)。

2、因为在磨合期，所以现有设备不能满足大数据时代的数据中心管理要求；运维管理人员的没有经过大数据时代新的运维管理思路的熏陶，技术水平与之不匹配；还有就是数据中心的运维管理制度不都完善，相应的管理水平不高。

3、智慧医院从大数据平台的建设到数据治理平台建设，大部分是从技术栈的hadoop转向数据专业治理本身，也就是从垂直的技术栈维度转换为横向的数据流维度，还是要平台，而此平台已经不再hadoop。

4、大数据治理数据孤岛、数据质量不可信、数据安全泄露等问题，主要包括数据质量、数据安全管理等。随着信息技术的快速发展以及互联网应用服务的普及，各类企业和组织越来越多地产生大量的数据。

Q5: 分布式消息Kafka的原理、基础架构、使用场景

1、总之，Kafka的工作原理是将消息存储在分区中，同时支持多个消费者组订阅同一个topic，以实现高吞吐量的消息传递。

2、考虑到消息消费的性能，Kafka中的消息在每个Partition中是以分段的形式进行存储的，即每1G消息新建一个Segment，每个Segment包含两个文件：.log文件和.index文件。

3、Kafka是一个消息系统，原本开发自LinkedIn，用作LinkedIn的活动流数据（ActivityStream）和运营数据处理管道（Pipeline）的基础。现在它已被多家公司作为多种类型的数据管道和消息系统使用。

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