~！1：卡夫卡在2011捐贈給阿帕奇基金會，拉夫的論文是在尋找一個潛在的共識算法，由斯坦福大學在2013出版，卡夫卡出生在RAFT之前。當1/3節(jié)點不可用時，服務不可用。Kafka中維護的ISR（in

~！1：卡夫卡在2011捐贈給阿帕奇基金會，拉夫的論文是在尋找一個潛在的共識算法，由斯坦福大學在2013出版，卡夫卡出生在RAFT之前。當1/3節(jié)點不可用時，服務不可用。Kafka中維護的ISR（in-sync replica，同步副本）可以提供服務，即使副本不可用，只剩下領頭羊

3:更大的數據吞吐量。Raft適用于強一致性

結果：Git在某些情況下優(yōu)于SVN，但不能替代SVN

第一輪：Git是一個分布式版本控制系統(tǒng)，它可以更適合沒有固定“服務器”的研發(fā)人員。Svn是一個具有固定服務器的集中式版本控制系統(tǒng)。但我認為，在某些情況下，分布式管理并不一定比集中式管理好，所以這一輪更為公平。

第2輪：[git的分支非常易于使用，而且非常強大。SVN的分支是一小塊雞排。SVN的分支是svncopy，它復制一個完整的項目。在這一輪中，GIT具有明顯的優(yōu)勢。

第三輪：

提交、更新或合并代碼時經常報告錯誤。Git的提示非?！爸艿健?，可以很好地解決錯誤。SVN的提示有點不滿意。Git在這一輪中仍然有優(yōu)勢。

第4輪：

SVN對目錄具有良好的權限控制。它可以根據目錄進行更新和提交，這有時很有用。Git無法控制目錄的權限。SVN的優(yōu)勢在這一輪是顯而易見的。

例如：

我們公司的研發(fā)人員使用git，藝術和產品使用SVN。藝術和產品通常將需求和資源放入SVN，SVN可以根據目錄而不是整個項目進行下載。而SVN在windows系統(tǒng)中有一個非常著名的烏龜SVN軟件，有一個中文版本，使用起來非常方便。

根據當前的市場發(fā)展，大數據的學習需要一定的編程基礎。現在主流的是Java和python，但是大部分都是在實際工作中使用的，這是很多大數據培訓機構推出的Java編程大數據開發(fā)培訓課程，所以從這個角度來說，我們還是需要一些基礎的Java編程。但是，許多想要參與大數據培訓和學習的小伙伴現在沒有編程基礎，他們中的大多數想要從其他行業(yè)切換到大數據。他們能在沒有編程基礎的情況下學習大數據嗎？！對于零基礎的學生，他們不需要擔心他們將無法學習沒有java或Python相關編程語言的大數據。該培訓機構還設有專門為零基礎學生設計的大數據培訓課程。在早期階段，他們首先學習java編程或python編程。在掌握了一些必要的編程基礎之后，他們就可以這樣學習大數據，大數據學習就可以順利進行。

因此，我們在學習大數據的時候，也要注意課程的安排，并考慮如何根據自己的情況和大數據培訓機構的課程安排來選擇。如果我們從事java或Python相關的開發(fā)已經有一定的基礎，那么就沒有必要學習相關內容，直接選擇學習大數據技術，比如如果你是一個零基的學生，你應該選擇一個用java或Python基金會的課程。以上是蕭邊對“學習大數據需要什么基礎”的理解？這個問題的答案，希望對您有所幫助，如果您有任何疑問，可以留言交流。

kafka的一致性為什么不替換成raft？

flume和Kafka的一些功能是相同的，但總的來說，它們是完全不同的；它們的場景是不同的，但它們可以一起使用。

簡而言之，flume是一個分布式日志收集系統(tǒng)，它從各種服務器收集日志并將其傳輸到指定的位置，如HDFS。

Kafka是一個分布式消息中間件，有自己的存儲，提供推拉數據訪問功能。

整個過程如下：

登錄服務器<--flume-->kafka-->hdfs-->離線計算

登錄服務器<--flume-->kafka-->storm

希望我的回答能對您有所幫助！