华为云kafka（华为云kafkacce）

本文目录一览：

• 1、随着数据越来越庞大，有什么方法可以解决数据读写过慢的问题？
• 2、DMS是什么
• 3、华为大数据认证考什么
• 4、华为云大数据MRS服务怎么样
• 5、给kafka配置外部连接
• 6、从云计算到云原生：从概念到落地

随着数据越来越庞大，有什么方法可以解决数据读写过慢的问题？

病因一：病毒作怪 由于计算机中感染了病毒这个可恨的家伙，使得计算机运行速度大幅度变慢。其作用机理有二：一是病毒入侵后，首先占领内存这个据点，然后便以此为根据地在内存中开始漫无休止地复制自己，随着它越来越庞大，很快就占用了系统大量的内存，导致正常程序运行时因缺少主内存而变慢，甚至不能启动；二是因为病毒程序迫使CPU转而执行无用的垃圾程序，使得系统始终处于忙碌状态，从而影响了正常程序的运行，导致计算机速度变慢。 药方：可使用高版本的杀病毒软件，如KV3000、VRV、KILL等。建议安装VRV、KILL等反病毒软件，因为它们都有后台驻留程序，可以时刻监视系统运行情况（包括网络情况），一旦发现病毒，它们就会立刻报警，并自动杀毒。当然也不是安装了反病毒软件就可高枕无忧，由于新病毒每天都在诞生，所以我们还要注意经常升级反病毒软件,以免大意失荆州。 病因二：缺少足够的内存（相信现在大家的内存都不会小） 这也可以分为两种情况： 第一，相信看到缺少足够内存这几个字眼，一定会有很多朋友说这怎么可能呢，我的机器可是有多少多少内存啊。下面就请大家来看一台PⅡ 266的实例，该机使用了流行的AGP显示卡，加装了64MB SDRAM，那么其真正能够使用的内存有多少呢？首先Windows操作系统会用掉大约6～10MB的内存，用于存放其自身的模块；其次第二个杀手便要数AGP显示卡总线了。诚然使用AGP显示卡总线可以节省大量价格昂贵的显存，但是如果在一台配置了64MB内存的计算机上激活AGP功能，则系统便会分配给AGP显示卡高达32MB的主存（由系统统一控制），如此一来，系统就只剩下20MB左右的内存，这其中还要留有3～5MB备用，以免系统资源耗尽而崩溃，所以你真正拥有的只是不足20MB的内存空间。而且这有限的空间还要被诸多的后台驻留程序瓜分，如反病毒软件、超级解霸监控程序、Netmeeting等等。朋友们都知道即使是一个最常用的WORD软件也要求最好有16MB左右的内存，而运行如3D MAX等大型软件时，64MB的内存也不够用。所以此时系统就会自动采用硬盘空间来虚拟主内存，用于运行程序和储存交换文件以及各种临时文件。由于硬盘是机械结构，而内存是电子结构，它们两者之间的速度相差好几个数量级，因而使用硬盘来虚拟主内存将导致程序运行的速度大幅度降低。

DMS是什么

Distributed Message Service(华为云分布式消息服务)，完美兼容Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ等开源消息队列协议，队列0元创建，且永久生效，可以去体验一下：）

华为大数据认证考什么

华为大数据认证有HCIA、HCIP、HCIE这三个等级的认证，不同等级认证的考试内容不同，下面是华为大数据HCIA、HCIP、HCIE认证的考试内容。

HCIA-Big Data

考试内容

HCIA-Big Data V3.0考试覆盖：

（1）大数据行业的发展趋势，大数据特点以及华为鲲鹏大数据等；

（2）常用且重要大数据组件基础技术原理（包括HBase, Hive, Loader, MapReduce, YARN, HDFS, Spark, Flume, Kafka, ElasticSearch,ZooKeeper, Flink,Redis）；

（3）华为大数据解决方案、功能特性及华为在大数据行业的成功案例。

HCIP-Big Data Developer

考试内容

HCIP-Big Data Developer V2.0 大数据场景化解决方案总览、大数据场景化解决方案：离线批处理、实时检索、实时流处理等内容。

HCIE-Big Data-Data Mining（笔试）

考试内容

华为认证HCIE-Big Data-Data Mining V2.0考试覆盖：数据挖掘介绍、预备知识（数学基础知识、Python基础知识）、数据预处理、特征选择与降维、有监督学习、无监督学习、模型评估与优化、数据挖掘综合应用、Spark MLlib数据挖掘、华为云机器学习服务MLS、FusionInsight Miner、大数据架构和大数据治理、大数据挖掘。

HCIE-Big Data-Data Mining（实验）

考试内容

华为认证HCIE-Big Data-Data Mining V2.0考试覆盖：数据挖掘介绍、预备知识（数学基础知识、Python基础知识）、数据预处理、特征选择与降维、有监督学习、无监督学习、模型评估与优化、数据挖掘综合应用、Spark MLlib数据挖掘、华为云机器学习服务MLS、FusionInsight Miner、大数据架构和大数据治理、大数据挖掘。

HCIE-Big Data-Data Mining（面试）

考试内容

华为认证HCIE-Big Data-Data Mining V2.0考试覆盖：数据挖掘介绍、预备知识（数学基础知识、Python基础知识）、数据预处理、特征选择与降维、有监督学习、无监督学习、模型评估与优化、数据挖掘综合应用、Spark MLlib数据挖掘、华为云机器学习服务MLS、FusionInsight Miner、大数据架构和大数据治理、大数据挖掘。

华为云大数据MRS服务怎么样

华为云提供的大数据MRS服务可以提供租户完全可控的企业级大数据集群云服务，轻松运行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大数据组件。当前性价比很高，最小规格集群已经低至1.99元/小时，还有买10个月送2个月的活动。

在华为云社区找到了一个介绍MRS服务的云图说，可以点击查看MRS云图说。也可以到华为云MRS官方介绍页去看看。

给kafka配置外部连接

在公司的测试环境中，有的应用需要远程连接kafka，本地有时也是需要连接到kafka进行Debug，这就需要将kafka配置成外部可连接。想要实现这种效果，有两种实现方法，第一种方法是将所有kafka的连接都配置成公网IP连接。第二种方法是采用kafka的内外分离配置。方法一虽然能够实现kafka的外部连接，可是服务器上面对kafka的连接也会默认使用公网IP的方式连接，而不是内网，这样会给实例的公网带宽带来很大的压力，应用一多，就会造成实例无法进行登录。而方法二就可以有效的避免这种现象了，它是将云上本地应用采用内网来连接kafka，而同时又采用不同的端口配置外网连接，这样能够有效的减少公网带宽的压力。

在原有配置的基础上加上或者更改如下配置,配置接受外网连接的端口为9093，同时打开安全组的9093端口，配置过后通过重启kafka即可通过9093在本地连接kafka。

listener.security.protocol.map=INTERNAL:PLAINTEXT,EXTERNAL:PLAINTEXT主要分别定义内部和外部连接采用的安全协议

listeners=INTERNAL://内网IP:9092,EXTERNAL://0.0.0.0:9093主要是定义内部和外部连接监听的地址端口

advertised.listeners=INTERNAL://内网IP:9092,EXTERNAL://外网IP:9093主要是提交给zookeeper来实现对kafka内部和外部的连接，最开始改配置只是配置了外部的连接，没有内部的连接，所以对kafka的连接都是通过外部连接。

inter.broker.listener.name=INTERNAL主要是制定kafka集群内部broker之前通过INTERNAL的配置来进行内部通讯。

参考连接：

从云计算到云原生：从概念到落地

云计算最近几年已经火得不行， 云原生 （Cloud Native）这个概念又来了，如果上云不“原生”，那就等于白上云。究竟什么是云原生？云原生有何优势？怎么从“不原生”一步一步做到云原生？本文将给出切实可行的云原生落地指南。

我们先从云计算说起 。在云计算普及之前，一个应用想要发布到互联网，就需要企业自己先买几台服务器，找一个IDC机房，租几个机架，把服务器放进去。接下来就是装Linux系统，部署应用。我们就假定用Java写了Web应用，怎么部署上去呢？先配置Tomcat服务器，在把编译好的war包上传到服务器，有用FTP的，安全意识高一点的会选SCP，然后配置Nginx、MySQL这些服务，最后一通调试，把应用跑起来，就算齐活。

这种物理机配合自搭网络环境、自搭Linux、自配环境的方式，有很多缺点，但最主要的问题有这么几个：

解决方案是上云 。上云不能解决所有问题，但部分解决了前两个问题：

但是如果仅仅满足上云，把物理机换成虚拟机，把物理网换成虚拟专用网（VPC），是远远不够的。这些是计算资源和网络资源层面的简化。应用方面，如果延续旧的一套开发、测试、部署流程，做不到快速迭代。

要做到快速迭代，敏捷开发，就需要DevOps，即开发运维由一个团队负责，开发阶段，就要把部署、运维的工作考虑进去，而不是发布一个war包或者jar包后扔给运维不管了。

重开发、轻部署，直接后果就是缺少自动化发布流程。想要把部署规范化，就需要整体考虑一系列问题。

还是以Java应用为例，如果是手动部署，那么就上传war包到服务器，覆盖原有的版本，重启Tomcat，再测试。如果发现有严重问题要回滚怎么办？把老版本再传一遍，然后重启Tomcat。

手动部署，每次部署都是一次生死考验，所以最好不要安排在半夜，以免手抖敲错了命令，本来中断10分钟的服务，变成了灾备恢复，中断3天。

稍微靠谱一点的是写脚本部署，但各家写出来的脚本都有各家特色，不通用，不易维护，所以更好的方式是用成熟的部署方案，比如Ansible，把脚本标准化，比如做成蓝绿发布，把服务器分组，比如A、B两组，先把流量切到B组，升级A组服务器，有问题就回滚，没问题了，再把流量切到A组，升级B组服务器，最后，恢复正常流量，整个部署完成。

但是回滚这个事情，远没有那么简单。做过开发的同学都知道，升级新版本，一般要加配置，改配置，如果回滚到旧版本，忘了把配置改回去，那旧版本可能也不能正常工作。

上云，除了物理变虚拟，简化运维外，最重要的特点——弹性计算，一定要充分利用。

理论指导实践，实践完善理论。如果我们分析大多数基于互联网的应用，可以看到，一个应用，通常用到的资源如下：

上云后，云服务商通常都提供托管的数据库，以及大规模存储系统（S3），可解决存储资源问题。通过云服务商提供的负载均衡（Load Balancer），也无需自行部署Nginx等网关，免去了运维的问题。各种标准的业务组件如Redis、Kafka等，均可直接租用云服务商提供的资源。

我们重点讨论计算资源，也就是云上的虚拟机资源。对于应用来说，可以设计成有状态和无状态两种。一个应用在一台虚拟机内跑着，如果有本地文件的修改，它就是有状态的。有状态的应用既不利于扩展，也不利于部署。反过来，如果一个应用在运行期数据总是存在数据库或者缓存集群，本地文件无任何修改，它就是无状态的。

无状态的应用对应的虚拟机实际上就是不变的计算资源。这里的“不变”非常重要，它是指，一台虚拟机通过一个固定的镜像（预先内置好必要的支持环境，如JRE等）启动后，部署一个应用（对应一个war包或者jar包），该虚拟机状态就不再变化了，直接运行到销毁。

有的同学会问：如果给这台虚拟机重新部署一个新的应用版本，它的状态不就发生了变化？

确实如此。为了确保虚拟机的不变性，一旦启动后部署了某个版本，就不允许再重新部署。这样一来，对虚拟机这种计算资源来说，就具有了不变性。不变性意味着某个虚拟机上的应用版本是确定的，与之打包的配置文件是确定的，不存在今天是版本1，明天变成版本2，后天回滚到版本1的情况。

计算资源不变，能确保启动一台虚拟机，对应发布的应用版本和配置是确定的且不变的，对于运维、排错非常重要。

那么如何在保持计算资源不变的前提下发布新版本？

我们以AWS的CodeDeploy服务为例，假设一组正在运行的某应用v1集群包含3台虚拟机：

现在，我们要把应用从v1升级到v2，绝不能直接把现有的3台虚拟机的应用直接升级，而是由CodeDeploy服务启动3台新的一模一样的虚拟机，只是部署的应用是v2。现在，一共有6台虚拟机，其中3台运行v1版本，另外3台运行v2版本，但此刻负载均衡控制的网络流量仍然导向v1集群，用户感受不到任何变化：

v2集群部署成功后，做一些自动化冒烟测试和内网测试，如果有问题，直接销毁，相当于本次部署失败，但无需回滚。如果没有问题，通过负载均衡把流量从v1集群切到v2，用户可无感知地直接访问v2版本：

稳定一段时间（例如15分钟）后，销毁v1集群。至此，整个升级完成。

上述的蓝绿部署就是CodeDeploy的一种标准部署流程。CodeDeploy也支持灰度发布，适用于更大规模的应用。

把计算资源不可变应用到部署上，实际上是充分利用了弹性计算这个优势，短时间创建和销毁虚拟机，只有上云才能做到，并且针对云计算，把部署流程变得更加简单可靠，每天发几个版本甚至几十、几百个版本都变得可能，DevOps能落地，有点“云原生”的味道了。

说到AWS的CodeDeploy，最早我使用AWS时，对于它的计费采用Reserved Instance预付模型感到很不理解，租用一台虚拟机，按国内阿里云、腾讯云包年包月预付享折扣不是更直观吗？如果仅仅把上云变成租用虚拟机，那就完全丧失了弹性计算的优势，相当于租用了一台虚拟机在里面自己折腾。AWS的Reserved Instance计费并不绑定某一台虚拟机，而是一种规格的虚拟机。

我们还是举例说明，如果我们有1台2v4G规格的虚拟机，并购买了1年的Reserved Instance，那么，我随时可以销毁这台虚拟机，并重新创建一台同样规格的新的虚拟机，Reserved Instance计费会自动匹配到新的虚拟机上，这样才能实现计算资源不变，频繁实施蓝绿部署，真正把部署变成一种云服务。最近阿里云终于推出了节省计划的付费模式，有点真正的云计算的付费味道了，但是腾讯云、华为云还停留在包年包月和按量付费这两种原始租赁模型。

讲了这么多自动化部署，实际上一个指导思想就是如何充分利用云的弹性计算资源。从充分利用云的弹性资源为出发点，设计一整套开发、部署、测试的流程，就是云原生。弹性资源利用得越充分，云原生的“浓度”就越高，就越容易实施小步快跑的快速迭代。

那么虚拟机是不是弹性最好的计算资源呢？从应用的角度看，显然容器是一种比虚拟机更具弹性，更加抽象，也更容易部署的计算资源。

容器和虚拟机相比，它实际上是一种资源隔离的进程，运行在容器中的应用比独占一个虚拟机消耗的资源更少，启动速度更快。此外，容器的镜像包含了完整的运行时环境，部署的时候，无需考虑任何额外的组件，比其他任何部署方式都简单。使用容器，开发部署流程就变成了开发，生成镜像，推送至Docker Hub或云服务商提供的Registry，直接启动容器，整个过程大大简化。

使用容器比使用CodeDeploy部署还要更加简单，因为CodeDeploy需要在虚拟机镜像中预置Agent，由于没有统一的发布标准，还需要配置CodeDeploy，告诉它去哪拉取最新版本，这又涉及到一系列权限配置。而容器作为标准的部署方案，连发布系统都以Registry对各个镜像版本进行了有效管理，所以部署非常简单。

容器作为一种弹性计算资源，也应遵循计算不变性，即不要给容器挂载可变的存储卷。一组不变的容器集群才能更容易地升级。容器的运行方式本身就遵循了不变性原则，因为通过一个镜像启动一个容器，在运行过程中，是不可能换一个镜像的。容器本身也强烈不建议应用写入数据到文件系统，因为重启后这些修改将全部丢失。

容器的启动和销毁非常容易，不过，容器的管理却并不简单。容器的管理涉及到创建、调度、弹性扩容、负载均衡、故障检测等等，Kubernetes作为事实上的容器编排标准平台，已经成为各个云服务商的标配。

如果要直接使用K8s，在云环境中首先要有一组虚拟机资源作为底层资源，然后搭建K8s环境，定义好容器编排并启动容器。云服务商几乎都提供托管的K8s服务，但直接管理K8s仍然需要非常熟悉K8s的工程师。

还有一种更简单的使用容器的方式，即完全将底层虚拟机和K8s托管给云服务商，企业客户只需关心如何部署容器，底层的K8s和虚拟机对企业不可见或者无需关心。AWS的Elastic Container和阿里云的弹性容器均为此类服务。对于中小规模的应用来说，计算资源直接使用容器，再配合云服务商提供的负载均衡，托管的数据库、消息系统、日志系统等组件服务，应该是目前最“云原生”的一种方案。

最后，我们总结一下云原生的特点：

所谓云原生，就是在上云的过程中，充分发挥云平台的弹性计算、弹性存储的优势，尽量把应用设计成适合云计算的架构，把部署设计成简单易用的流程，这样才能实现业务快速上线，快速迭代。

云原生是一个大方向，在上云的过程中，逐步改造应用架构和部署流程，从手动往自动转，逐步增加计算资源的弹性，就能把云原生一步步落地。

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