个人技术分享

kafka监控配置和告警配置

Kafka的监控配置和告警配置是确保Kafka集群稳定运行的关键部分。以下是一些关于Kafka监控配置和告警配置的建议：一、Kafka监控配置二、Kafka告警配置关于Kafka的监控配置和告警配置的详细操作步骤如下：修改Kafka配置文件：还可以设置JMX（Java Management Extensions）端口，以便Zabbix或其他监控工具可以访问Kafka的JMX指标。例如：启动Kafka：配置Zabbix监控（如果需要）：选择监控工具：配置监控指标：创建告警规则：验证告警配置：自定

Kafka SASL_SSL集群认证

公司需要对kafka环境进行安全验证，目前考虑到的方案有Kerberos和SSL和SASL_SSL，最终考虑到安全和功能的丰富度，我们最终选择了SASL_SSL方案。到此为止，SSL的证书生成和签发完成，可以在当前目录下看到server.keystore.jks和server.truststore.jks文件，最后将这些签发的证书上传到剩下的两台kafka机器上的。证书的生成只需要在任意一台机器上实现，然后将生成的证书拷贝到其余的机器上即可。本次案例生成的在141这台机器上。1）生成keystore。

记一次Spark cache table导致的数据问题以及思考

这会导致shuffle后的数据进行了错位（因为之前是shuffle(200),现在变成了shuffle(10)），具体原因笔者还是没有分析清楚，但是其中涉及到的点跟规则。从以上的分析知道：是在做join的一方(包含了AQEshuffleRead-coalesced) 影响了join的另一方，导致。目前在做 Spark 升级(3.1.1升级到3.5.0)的时候，遇到了。导致的数据重复问题，这种情况一般来说是很少见的，因为一般很少用。会做一些执行前的判断，主要是做任务shuffle的协调，

PySpark面试题精选及参考答案（3万字长文）

PySpark是Apache Spark的Python API，它允许开发者使用Python语言来操作Spark框架，执行大数据处理和分析任务。PySpark作为Spark生态系统的一部分，继承了Spark的分布式计算能力，能够高效地处理大规模数据集。主要应用场景包括：对大量积累的数据进行批量处理和分析，例如日志数据分析、用户行为分析等。通过Spark Streaming进行实时数据流的处理，适用于实时监控系统、实时推荐系统等。

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kafka监控配置和告警配置

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