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spark streaming集群如何做容災處理？
spark streaming集群做容災處理spark streaming有兩種容錯機制：spark自帶的checkpoint，使用Kafka direct自行維護offset。
創(chuàng)新互聯(lián)公司作為成都網(wǎng)站建設公司，專注成都網(wǎng)站建設、網(wǎng)站設計，有關企業(yè)網(wǎng)站設計方案、改版、費用等問題，行業(yè)涉及成都鑿毛機等多個領域，已為上千家企業(yè)服務，得到了客戶的尊重與認可。
第一種方法中，checkpoint是spark streaming自帶的一種檢查點機制，可以通過一些特殊配置把輸入數(shù)據(jù)和計算過程中的數(shù)據(jù)存儲在可靠的文件系統(tǒng)中（比如hdfs或s3）。
它可以保存計算過程中的狀態(tài)，在發(fā)生失敗時可以控制回溯到什么程度，而不用重新進行計算。驅(qū)動器容錯，在驅(qū)動器崩潰重啟后，控制從什么位置繼續(xù)讀取數(shù)據(jù)。
checkpoint有三種應用方法元數(shù)據(jù)信息，主要包括：streaming應用程序的配置計算過程中一系列Dstream操作沒有完成的批處理，在運行隊列中的批處理但是沒有完成；消費數(shù)據(jù)的偏移量；編譯后的執(zhí)行程序（jar文件）序列化后的二進制文件。
第二種方法基于接收者的方式，采用push方式，由kafka的topic將數(shù)據(jù)推向spark，使用API： 使用的是kafka高級消費者API
效果： kafka將數(shù)據(jù)推到spark執(zhí)行節(jié)點中并儲存起來，然后由Spark Streaming啟動作業(yè)來處理這些程序。
效果上，這種方式不是使用接收器接收，而是saprk每次拉取數(shù)據(jù)先去kafka中獲取上一次拉取的偏移量。根據(jù)偏移量獲取數(shù)據(jù)后，再進行處理。
筆者推薦第二種處理方法，自行維護offset要比spark自帶的checkpoint更好一些，更加靈活、安全，容災處理的能力也會更強。
MYsql異地容災有哪些方式？
一般是做異地備份和異地容災。目前也有更好的選擇，比如說用“多備份”這款工具來實現(xiàn)異地多云備份容災，把MySQL數(shù)據(jù)庫加密分布式存儲備份到百度云、阿里云、亞馬遜云、金山云、騰訊云、七牛、ucloud等，保證數(shù)據(jù)不丟失
異地容災備份方案？
使用存儲虛擬化網(wǎng)關技術，統(tǒng)一管理各品牌型號的存儲設備。存儲虛擬化網(wǎng)關將業(yè)務數(shù)據(jù)同步寫入多臺存儲設備，使得業(yè)務數(shù)據(jù)在多臺存儲設備間實現(xiàn)實時同步。
當有存儲故障脫機時，存儲虛擬化網(wǎng)關在業(yè)務無感知的情況下切換到數(shù)據(jù)副本存儲以繼續(xù)提供服務。
數(shù)據(jù)本地備份，在本地數(shù)據(jù)中心部署備份軟件平臺，備份物理機和虛擬機數(shù)據(jù)，提供數(shù)據(jù)回滾功能。
當物理機損壞時，可以在備份平臺上直接運行虛擬機，等物理機重新上線后，可選擇將整機數(shù)據(jù)重新同步推回到物理機。
數(shù)據(jù)異地容災，通過備份平臺提供的數(shù)據(jù)復制功能，使用專用的網(wǎng)絡通道，后臺自動將備份完成的數(shù)據(jù)復制到異地數(shù)據(jù)中心的備份平臺內(nèi)，可通過備份操作平臺，將業(yè)務系統(tǒng)切換到異地數(shù)據(jù)中心。
容災是什么意思？
意思就是在自然災害、設備故障、人為操作破壞等的災難發(fā)生時，在保證生產(chǎn)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)盡量少丟失的情況下，保持生存系統(tǒng)的業(yè)務不間斷地運行。
容災系統(tǒng)是指在相隔較遠的異地，建立兩套或多套功能相同的IT系統(tǒng)，互相之間可以進行健康狀態(tài)監(jiān)視和功能切換，當一處系統(tǒng)因意外（如火災、地震等）停止工作時，整個應用系統(tǒng)可以切換到另一處，使得該系統(tǒng)功能可以繼續(xù)正常工作。容災技術是系統(tǒng)的高可用性技術的一個組成部分，容災系統(tǒng)更加強調(diào)處理外界環(huán)境對系統(tǒng)的影響，特別是災難性事件對整個IT節(jié)點的影響，提供節(jié)點級別的系統(tǒng)恢復功能。
到此，以上就是小編對于如何實現(xiàn)海外云服務器的災備和容災功能的問題就介紹到這了，希望這4點解答對大家有用。
標題名稱：如何實現(xiàn)海外云服務器的災備和容災？
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