大数据时代，你如何成为超人

　　欢迎各位阅读本篇文章，本篇文章讲述了教大家如何在Python中计划任务，课课家教育平台提醒各位：本篇文章纯干货~因此大家一定要认真阅读本篇文章哦!

　　很多数据科学圈的大拿们说，大数据时代，数据来源不是问题，数据分析(建模)才是最关键的最值得考虑的，只有数据那只是数据而已，不会产生任何价值。

　　先入门才是硬道理

　　但是我想说的是，对于想了解数据科学而又数学统计底子的人来说，他们必须先对数据有个直观的感受，让他们觉得其实数据科学也不是很难，才能让更多的人涌入到数据科学界。

　　数据科学最终是要根据数据分析出知识进而预测未来。分析(建模)很难，这就会把很多小白，尤其是文科生小白吓到，反正我一开始是被吓到了。

　　我们必须将学习变得有成就感，由易而难，让数据科学之路的开始变得有趣起来才行。

　　爬虫-数据科学之路的第一站

　　而这就是数据采集的重要意义，我就是这样，从一个文科生转变成python爱好者，再变成爬虫爱好者，现在正从爬虫爱好者开始朝着数据科学之路迈进(现在数据会采集了，想学更高深的东西)。

　　虽然水平现在很low，但我已经迈过了文科生转编程这个大门槛，以后遇到再难，我也会觉得没什么大不了的，继续快乐的坚持下去即可。

　　不远的未来，你也可以的

　　人生在世几十年，照着一件事坚持下去，你也可以出彩的，绽放属于你的光彩。

　　而python就是一个很不错的语言，是一门人看的懂得，说人话的语言。

　　坚持一周你就可以入门，喜欢上python;

　　耍一个月，你就会简单的爬虫;

　　玩半年，什么抓包cookie都不在话下;

　　再鼓捣一年，你就能做数据分析，为商务决策提供数据分析支持。

　　Kafka提供了数据复制算法保证，如果leader发生故障或挂掉，一个新leader被选举并被接受客户端的消息成功写入。Kafka确保从同步副本列表中选举一个副本为leader，或者说follower追赶leader数据。leader负责维护和跟踪ISR(In-Sync Replicas的缩写，表示副本同步队列，具体可参考下节)中所有follower滞后的状态。当producer发送一条消息到broker后，leader写入消息并复制到所有follower。消息提交之后才被成功复制到所有的同步副本。消息复制延迟受最慢的follower限制，重要的是快速检测慢副本，如果follower“落后”太多或者失效，leader将会把它从ISR中删除。

　　3.3 ISR

　　上节我们涉及到ISR (In-Sync Replicas)，这个是指副本同步队列。副本数对Kafka的吞吐率是有一定的影响，但极大的增强了可用性。默认情况下Kafka的replica数量为1，即每个partition都有一个唯一的leader，为了确保消息的可靠性，通常应用中将其值(由broker的参数offsets.topic.replication.factor指定)大小设置为大于1，比如3。 所有的副本(replicas)统称为Assigned Replicas，即AR。ISR是AR中的一个子集，由leader维护ISR列表，follower从leader同步数据有一些延迟(包括延迟时间replica.lag.time.max.ms和延迟条数replica.lag.max.messages两个维度, 当前最新的版本0.10.x中只支持replica.lag.time.max.ms这个维度)，任意一个超过阈值都会把follower剔除出ISR, 存入OSR(Outof-Sync Replicas)列表，新加入的follower也会先存放在OSR中。AR=ISR+OSR。

　　Kafka 0.10.x版本后移除了replica.lag.max.messages参数，只保留了replica.lag.time.max.ms作为ISR中副本管理的参数。为什么这样做呢?replica.lag.max.messages表示当前某个副本落后leaeder的消息数量超过了这个参数的值，那么leader就会把follower从ISR中删除。假设设置replica.lag.max.messages=4，那么如果producer一次传送至broker的消息数量都小于4条时，因为在leader接受到producer发送的消息之后而follower副本开始拉取这些消息之前，follower落后leader的消息数不会超过4条消息，故此没有follower移出ISR，所以这时候replica.lag.max.message的设置似乎是合理的。但是producer发起瞬时高峰流量，producer一次发送的消息超过4条时，也就是超过replica.lag.max.messages，此时follower都会被认为是与leader副本不同步了，从而被踢出了ISR。但实际上这些follower都是存活状态的且没有性能问题。那么在之后追上leader,并被重新加入了ISR。于是就会出现它们不断地剔出ISR然后重新回归ISR，这无疑增加了无谓的性能损耗。而且这个参数是broker全局的。设置太大了，影响真正“落后”follower的移除;设置的太小了，导致follower的频繁进出。无法给定一个合适的replica.lag.max.messages的值，故此，新版本的Kafka移除了这个参数。

　　注：ISR中包括：leader和follower。

　　上面一节还涉及到一个概念，即HW。HW俗称高水位，HighWatermark的缩写，取一个partition对应的ISR中最小的LEO作为HW，consumer最多只能消费到HW所在的位置。另外每个replica都有HW,leader和follower各自负责更新自己的HW的状态。对于leader新写入的消息，consumer不能立刻消费，leader会等待该消息被所有ISR中的replicas同步后更新HW，此时消息才能被consumer消费。这样就保证了如果leader所在的broker失效，该消息仍然可以从新选举的leader中获取。对于来自内部broKer的读取请求，没有HW的限制。

　　人生苦短，我玩python!!

　　相信最后大家阅读完毕本篇文章，肯定学到了不少知识吧?其实大家私下还得多多自学，当然如果大家还想了解更多方面的详细内容的话呢，不妨关注课课家教育平台，在这个学习知识的天堂中，您肯定会有意想不到的收获的!