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ajax数据丢失

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ajax数据丢失相关知识

redis数据丢失你怎么处理？
1. 两种数据丢失的情况主备切换的过程，可能导致数据丢失； 1.1. 异步复制导致的数据丢因为master -> slave的复制是异步的，所以可能有部分数据还没复制到slave，master就宕机了，此时这些部分数据就丢失了 1.2 脑裂导致的数据丢失脑裂就是说，某个maser 所在机器突然脱离了正常的网络，跟其他slave机器不能连接，但是实际上master还运行着，此时哨兵可能就会认为master 宕机了，然后开启选举，将其他slave切换成了master，这个时候，集群里面就会有2个master，也就是所谓的脑裂
Spark Streaming kafka 实现数据零丢失的几种方式
在使用spark streaming消费kafka数据时，程序异常中断下发现会有数据丢失的情况。下文将说明如何避免这种情况。Definitions问题开始之前先解释下流处理中的一些概念：At most once - 每条数据最多被处理一次（0次或1次）At least once - 每条数据最少被处理一次 (1次或更多)Exactly once - 每条数据只会被处理一次（没有数据会丢失，并且没有数据会被多次处理）1.High Level API如果不做容错，将会带来数据丢失因为receiver一直在接收数据，在其没有处理的时候（已通知zk数据接收到），executor突然挂掉(或是driver挂掉通知executor关闭)，缓存在其中的数据就会丢失。因为这个问题，Spark1.2开始加入了WAL（Write ahead log）开启 WAL,将receiver获取数据的存储级别修改为StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SERval conf = new&
Spark Streaming使用Kafka保证数据零丢失
源文件放在github，随着理解的深入，不断更新，如有谬误之处，欢迎指正。原文链接https://github.com/jacksu/utils4s/blob/master/spark-knowledge/md/spark_streaming使用kafka保证数据零丢失.mdspark streaming从1.2开始提供了数据的零丢失，想享受这个特性，需要满足如下条件：1.数据输入需要可靠的sources和可靠的receivers2.应用metadata必须通过应用driver checkpoint3.WAL（write ahead log）可靠的sources和receiversspark streaming可以通过多种方式作为数据sources（包括kafka），输入数据通过receivers接收，通过replication存储于spark中（为了faultolerance，默认复制到两个spark executors），如果数据复制完成，receivers可以知道（例如kafka中更新offsets到
vue数据丢失的4中情况&amp;解决方法
数据丢失是框架的BUG，vue中的数据绑定是通过ES5中属性的特性实现的。所以没有设置特性的数据，就会丢失。以下mounted中的四种操作都会导致数据丢失。 <template> <div> <div>{{ colors }}</div> <div>{{ obj }}</div> <div>{{ intro }}</div> </div> </template> <script> export default { data() { return { colors: ["red", "green", "blue"], obj: {}, }; }, mounted() { // 1 数组中的值类型修改 this.colors[1] = "pink"; // 2 数组中的新成员