如何实现海外云服务器的灾备和容灾？
spark streaming集群如何做容灾处理？
spark streaming集群做容灾处理spark streaming有两种容错机制：spark自带的checkpoint，使用Kafka direct自行维护offset。
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第一种方法中，checkpoint是spark streaming自带的一种检查点机制，可以通过一些特殊配置把输入数据和计算过程中的数据存储在可靠的文件系统中（比如hdfs或s3）。
它可以保存计算过程中的状态，在发生失败时可以控制回溯到什么程度，而不用重新进行计算。驱动器容错，在驱动器崩溃重启后，控制从什么位置继续读取数据。
checkpoint有三种应用方法元数据信息，主要包括：streaming应用程序的配置计算过程中一系列Dstream操作没有完成的批处理，在运行队列中的批处理但是没有完成；消费数据的偏移量；编译后的执行程序（jar文件）序列化后的二进制文件。
第二种方法基于接收者的方式，采用push方式，由kafka的topic将数据推向spark，使用API： 使用的是kafka高级消费者API
效果： kafka将数据推到spark执行节点中并储存起来，然后由Spark Streaming启动作业来处理这些程序。
效果上，这种方式不是使用接收器接收，而是saprk每次拉取数据先去kafka中获取上一次拉取的偏移量。根据偏移量获取数据后，再进行处理。
笔者推荐第二种处理方法，自行维护offset要比spark自带的checkpoint更好一些，更加灵活、安全，容灾处理的能力也会更强。
MYsql异地容灾有哪些方式？
一般是做异地备份和异地容灾。目前也有更好的选择，比如说用“多备份”这款工具来实现异地多云备份容灾，把MySQL数据库加密分布式存储备份到百度云、阿里云、亚马逊云、金山云、腾讯云、七牛、ucloud等，保证数据不丢失
异地容灾备份方案？
使用存储虚拟化网关技术，统一管理各品牌型号的存储设备。存储虚拟化网关将业务数据同步写入多台存储设备，使得业务数据在多台存储设备间实现实时同步。
当有存储故障脱机时，存储虚拟化网关在业务无感知的情况下切换到数据副本存储以继续提供服务。
数据本地备份，在本地数据中心部署备份软件平台，备份物理机和虚拟机数据，提供数据回滚功能。
当物理机损坏时，可以在备份平台上直接运行虚拟机，等物理机重新上线后，可选择将整机数据重新同步推回到物理机。
数据异地容灾，通过备份平台提供的数据复制功能，使用专用的网络通道，后台自动将备份完成的数据复制到异地数据中心的备份平台内，可通过备份操作平台，将业务系统切换到异地数据中心。
容灾是什么意思？
意思就是在自然灾害、设备故障、人为操作破坏等的灾难发生时，在保证生产系统的数据尽量少丢失的情况下，保持生存系统的业务不间断地运行。
容灾系统是指在相隔较远的异地，建立两套或多套功能相同的IT系统，互相之间可以进行健康状态监视和功能切换，当一处系统因意外（如火灾、地震等）停止工作时，整个应用系统可以切换到另一处，使得该系统功能可以继续正常工作。容灾技术是系统的高可用性技术的一个组成部分，容灾系统更加强调处理外界环境对系统的影响，特别是灾难性事件对整个IT节点的影响，提供节点级别的系统恢复功能。
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