【大数据学习 | kafka】kafka的整体框架与数据结构

1. kafka的整体框架

首先kafka启动以后所有的broker都会向zookeeper进行注册,在/brokers/ids中以列表的形式展示所有的节点,在/controller节点中使用独享锁实现broker的选举,其中一个机器为主节点。其他的为从节点,选举的根本原则就是谁先来的谁就是主节点

broker0现在是controller节点,他会监听所有的broker节点的动态变化,然后选举出来所有的topic的分区的主从,这个选举完毕以后,所有的操作都会指向主分区,不管是生产数据还是消费数据都是主分区在管理,从分区只是同步数据的。

broker0选举完毕以后将数据上传到zookeeper中,记录在/broker/topics这个目录中,具体的topic信息都会被其他的broker节点进行同步过去,多个broker都会识别选举出来的主从分区信息

其中在zookeeper中的ISR它是数据的传递优先级别顺序 ,如上图中数据的传输应该先到leader节点所在的机器4上面然后数据在同步到其他的从分区中,从而所有的分区数据都同步完毕保持一致

ISR:即副本集。

数据生产和传输都会走主节点,topic正常对外提供服务

2. kafka的基本数据结构

kafka中的数据存储分为两个部分,分别是k-v两个部分,并且存储的数据都是二进制的我们在存储数据的时候要转换为二进制存储,使用的时候读出来也是二进制的 ,我们需要人为转换成自己想要的数据类型才能使用,这个和hbase的存储及其相似,但是其中的k一般我们都不会做任何操作,只放入value的值

注意,虽然数据分为k-v两个部分,但是不要把它当成map集合,相同的key的数据value不会被去重掉

相关推荐
大大大大晴天1 天前
Hudi技术内幕:RecordPayload到RecordMerger
大数据
SelectDB2 天前
秒级弹性、最高降本 70%:SelectDB Serverless 如何重塑云数仓资源效率
大数据·后端·云原生
WhoAmI2 天前
MapReduce框架原理解析一:InputFormat
大数据·hadoop
WhoAmI2 天前
MapReduce框架原理解析三:OutputFormat
大数据·hadoop
WhoAmI2 天前
MapReduce框架原理解析二:Shuffle
大数据·hadoop
大大大大晴天3 天前
Hudi技术内幕:Key Generation原理与实践
大数据
得物技术6 天前
从埋点需求到规则资产:Hermes Agent 重构得物数仓工作流
大数据·llm·ai编程
久美子6 天前
AI驱动数仓建设的Harness工程实践——本体建模、知识分层与上下文工程
大数据
大树887 天前
金刚石散热越强,管路越先见顶
大数据·运维·服务器·人工智能·ai
通信小呆呆7 天前
当算法有了“五感”:多模态数据融合如何向人体感官协同学习?
人工智能·学习·算法·机器学习·机器人