关于kafka的partition的疑问 [问题点数:50分]

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kafka 指定partition生产,消费
<em>kafka</em>指定<em>partition</em>生产消费 在实际的业务中,特别是涉及到指定任务是否结束,任务对应消息是否消费完毕时,单纯指定topic消费,由<em>kafka</em>自动分配<em>partition</em>已经无法满足我们的实际需求了,这时我们就需要指定<em>partition</em>进行生产与消费。闲话少说,下面我们通过代码来详细描述生产者与消费者的配置。 producer代码 注意:producer代码中我们需要两个类,一个时指
Kafka负载均衡、Kafka自定义Partition、Kafk文件存储机制
1、Kafka整体结构图Kafka名词解释和工作方式 l Producer :消息生产者,就是向<em>kafka</em>broker发消息的客户端。l Consumer :消息消费者,向<em>kafka</em>broker取消息的客户端l Topic :咋们可以理解为一个队列。l Consumer Group (CG):这是<em>kafka</em>用来实现一个topic消息的广播(发给所有的consumer)和单播(发给任意一个consu...
Kafka理论之Partition & Replication
基于分区和副本集的相关知识,初步了解Kafka的数据存储、同步原理
kafkapartition和消费者对应关系
转自:https://www.jianshu.com/p/6233d5341dfe1个<em>partition</em>只能被同组的一个consumer消费,同组的consumer则起到均衡效果消费者多于<em>partition</em>topic: test 只有一个<em>partition</em>创建一个topic——test,bin/<em>kafka</em>-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 ...
kafka中topic的partition数量和customerGroup的customer数量关系以及storm消费kafka时并行度设置问题总结:
前段时间通过网上查找和自己测试仔细研究了<em>partition</em>和customer关系以及工作中遇到的storm并行度调整的问题,认真梳理了一下现总结如下:nn一、先说<em>kafka</em>部分:nnproduce方面:nn如果有多个分区,发送的时候按照key值hashCode%<em>partition</em>Num哈希取模分区数来决定该条信息发往哪个<em>partition</em>, 这里可以自定义<em>partition</em>的分发策略,只要实现Pa...
kafkapartition如何分布到不同的broker上,consumerGroup组员和partition之间如何做负载均衡,kafka常用命令
1、<em>partition</em>如何分布到不同的broker上下面给出<em>kafka</em>在实现分区分布到各个broker上的算法实现,可以通过创建topic,设置副本数验证public void <em>kafka</em>Producter(){n //<em>partition</em>s创建的分区,比如我创建了一个topic,n // 设置的副本是1时,<em>partition</em>s = <em>partition</em> * 1;n ...
kafka partition文件存储结构
rn rn<em>partition</em>相当于一个大文件呗平均分成多个segment数据文件,每个segment尤两个两个文件构成***.index(索引文件)和***.log(数据文件)组成rn rn直接上两张图就一目了然了rn  rn优点:rnn文件的命名相当于查找的稀疏索引,省去索引文件rn每个segment索引又是一个稀疏索引减少索引文件的大小rnnbut:查找起来需要消耗更多的时间rn rn查找步骤...
Kafka实现生产者消费者 自定义partition
KafkaAPI实现生产者与消费者自定义Partition,奇数、偶数数据分在不同的Partition.nn思路nn创建三个类,包括Consumer、Producer、Partition在Producer端产生消息,Consumer端接收消息,Partition实现分区规则。Producer根据随机函数随机产生十个数据,其中包括奇数和偶数。因为是将奇数和偶数划分到不同的<em>partition</em>当中去,所...
聊聊kafkapartition分配
序 本文主要研究一下<em>kafka</em>的<em>partition</em>分配,主要是key到parition的映射,<em>partition</em>对consumer的分配,以及<em>partition</em>的replica对broker/machine的分配。 1.key到<em>partition</em>的映射 在<em>kafka</em>0.8版本的时候,是这样的 <em>kafka</em>-clients-0.8.2.2-sources.ja...
kafka分区(partition)和和分组(group)
下面是自己在使用过程中的总结。欢迎拍砖每个consumer只能消费指定的几个分区。那么消息如果没有发到监听的分区,那么那个消费者就不能获取到这次发送的消息。下面的例子一定要注意对分区和分组的理解,不然会不知道为什么会得出那样的结论消费组中的消费者会怎么取<em>kafka</em>的数据,看下方的介绍----来自网络1.其中 broker有两个,也就是服务器有两台。2.<em>partition</em>有6个,按照哈希取模的算法分...
kafka partition(分区)与 group
转载自:https://www.cnblogs.com/liuwei6/p/6900686.html一、1、原理图2、原理描述一个topic 可以配置几个<em>partition</em>,produce发送的消息分发到不同的<em>partition</em>中,consumer接受数据的时候是按照group来接受,<em>kafka</em>确保每个<em>partition</em>只能同一个group中的同一个consumer消费,如果想要重复消费,那么需要
Kafka指定消息的partition规则
注意:在配置文件server.properties中指定了<em>partition</em>的数量num.<em>partition</em>s。这指的是多单个topic的<em>partition</em>数量之和。若有多个broker,可能<em>partition</em>分布在不同的节点上,则多个broker的所有partitioin数量加起来为num.<em>partition</em>s 0.7中producer的配置有几项是相排斥的,设置了其一,就不能设置其二 比如...
Kafka——分区partition
在之前的例子里(Kafka生产者——向 Kafka写入数据), ProducerRecord 对象包含了目标主题、键和值。 Kafka 的消息是 一个个 键值对, ProducerRecord对象可以只包含目标主题和值,键可以设置为默认的 null,不过大多数应用程序会用到键。键有两个用途 :可以作为消息的附加信息,也可以用来决定消息该被写到主题的哪个分区。拥有相同键的悄息将被写到同一个分区。 也...
kafka partition分配原理探究
<em>kafka</em> partiton 原理
kafka有的partition停止消费问题
这个问题是在<em>kafka</em>0.10.0上出现的。在测试集群重现问题,问题如下图所示(offsetmonitor的监控页面)nnnn上图中可以看到好多<em>partition</em>都在几小时前就停止了消费。nn这种情况下,我们的消费者代码(<em>kafka</em>旧的高阶api)是不会报错的。排查过程nn1.查看topic,看这几个<em>partition</em>的leader在哪几台broker上。nn2.去<em>kafka</em>解压目录查看log,看...
kafka Consumer均衡算法,partition的个数和消费组组员个数的关系
<em>kafka</em>的Consumer均衡算法有一个topic:lijietest,然后这个topic的<em>partition</em>和他们所在的broker的图如下:1.其中 broker有两个,也就是服务器有两台。2.<em>partition</em>有6个,分布按照如图所示,按照哈希取模的算法分配。3.消费者有8个,他们属于同一个消费组。如果按照如图所示,那么这一个消费组中的消费者会怎么取<em>kafka</em>的数据呢? n其实<em>kafka</em>的消
kafka 指定partition两种方式&Consumer不消费消息的几个原因
需求1.随机生成IP数字,将奇数、偶数数据分在不同的Partition n2.通过KafkaAPI实现一个消费组中多消费者,为了是验证同组的不同消费者是否一一对应不同的Patition n3.打包部署在Linux中运行解决办法方法1: n在producer发送消息时指定<em>partition</em>,ProducerRecord的构造方法可以有四个参数,分别是topic,int类型的<em>partition</em>值,key
kafka如何扩容服务器、重新分区Partition
1. 扩容nn在新的物理机上安装<em>kafka</em>程序,修改config/server.properties文件里的broker.id必须在集群中唯一,修改其他必要的配置项,其中zookeeper.connect配置项,写上<em>kafka</em>集群现在使用的zookeeper集群的地址。 n然后启动<em>kafka</em>就可以加入到集群中了。 n但是新加入的机器只能对新产生的topic起作用,对已有的topic在没有做处理前,...
kafkapartition消费者并行度测试心得
<em>kafka</em>是一个不错的日志收集的消息服务器,数据全部持久化到磁盘,内存开销比较少。rn今天做了一个测试,测试场景如下rn1.<em>kafka</em>的topic为tr,<em>partition</em>为3rn2.consumer4个每个配置topicCountMap为1(每个客户端一个线程)rn3.启动4个consumerrn4.启动Producer发送1000个消息rn测试结果如:rn   1.有3个consumer接收到
kafka partition在机器磁盘间的分布(源码分析系列小文)
前言:一个topic可以有很多个<em>partition</em>,而这些<em>partition</em>在整个集群中可以直观地看成一个二维坐标系,横轴代表集群中的不同机器,纵轴代表同一台机器上不同磁盘目录。rn     上一篇文章分析了<em>partition</em>如何在机器间分配,相当于我们已知横轴,那么我们怎么理解纵轴呢?也就是上一篇文章末尾说的剩下的事情交给<em>kafka</em>内部处理,这一节我们就来分析下<em>kafka</em>内部是如何处理。rn  
kafka 指定partition 发送数据 和指定partition 消费数据 以及 从指定的offset 开始消费数据
1、向指定的<em>partition</em> 发送数据:nn ProducerRecord record = new ProducerRecord&amp;lt;String ,User&amp;gt;(topic,<em>partition</em>,key,message);nn2.从指定的<em>partition</em>开始消费数据:nn consummer.assgin(Arrays.asList(new TopicPar...
Kafka中partition,group的具体例子,非代码
Kafka中<em>partition</em>,group的具体例子,非代码
Kafka的Replica分配策略之二 Replica变为0了怎么办
这一篇文章准备讨论当<em>kafka</em>集群的broker发生变化,诸如broker崩溃,退出时,<em>kafka</em>集群会如何分配该broker上的Replica和Partition.nn在讨论这个问题之前,需要先搞清<em>kafka</em>集群中,leader与follower的分工.可以看我写的这篇文章 Kafka的leader选举过程n在之前介绍<em>kafka</em>的选举过程时,提到成功选举出的leader会向zookeepe
kafka减少分区的方法
参考网址:https://www.iteblog.com/archives/1384.htmlrn原始需求是吧复制因子从2降到1。rnrnrn获取topic列表:rn./<em>kafka</em>-topics.sh --zookeeperrn${<em>kafka</em>-addrres} --describernrnrn第一步获得json预编译rn./<em>kafka</em>-reassign-<em>partition</em>s.sh --zookee
新版本 Kafka Consumer 的设计原理
  相对Producer来说,Consumer使用和设计类似,但更为复杂。因此将Consumer相关知识总结一番。顾名思义,consumer就是读取<em>kafka</em>集群中某些topic消息的应用程序。consumer有两个版本,老版本用Scala语言编写,其api包名为<em>kafka</em>.consumer.*, 分别提供high-level和low-level两种API,其缺点是用户必须自行实现错误处理和故障转...
flume kafka sink 往kafka topic中发数据,数据不均衡,只发到一个partition
Kafka Sink uses the topic and key properties from the FlumeEvent headers to send events to Kafka. If topic exists in the headers, the event will be sent to that specific topic, overriding the topic co...
Kafka 发布消息时如何选择 Partition
本文旨在了解 Kafka 发送消息到有多个 Partition 的 Topic 时如何选择 Partition。或许多数人已经知道 Kafka 默认(当 key 为 null) 时采用 Round-robin 策略,也就是雨露均沾,风水轮流转,实现类是 DefaultPartitioner。但我们实际应用中为保持相关消息按序到,就必须送到指定的n Partition,方法可以有nnn指定
kafka 执行topic迁移到新建的分区(partition
创建新的topic<em>kafka</em>-console-producer.sh --broker-list 127.0.0.1:9092 --topic test1<em>kafka</em>-console-producer.sh --broker-list 127.0.0.1:9092 --topic test2<em>kafka</em>-console-producer.sh --broker-list 127.0.0.1:9092 ...
Flink源码阅读:如何使用FlinkKafkaProducer将数据在Kafka的多个partition中均匀分布
使Flink输出的数据在多个<em>partition</em>中均匀分布FlinkKafkaProducerBase的子类可以使用默认的KafkaPartitioner FixedPartitioner(只向<em>partition</em> 0中写数据)也可以使用自己定义的Partitioner(继承KafkaPartitioner),我觉得实现比较复杂.构造FlinkKafkaProducerBase的子类的2种情况 p
kafka源码分析之副本管理-ReplicaManager
<em>kafka</em>源码分析 <em>kafka</em>日志的副本管理 <em>kafka</em>副本同步
解决flume向kafka发送 均分到各个partition
rn官网中虽然说没有key 会随机分配到<em>partition</em>,但是不知道为什么在我这没有出现这种效果,所以我加了一个key,需要加个source拦截器rn运行flume-ng agent --conf conf --conf-file test.sh --name a1 -Dflume.root.logger=INFO,consolern rn# example.conf: A single-nod...
kafka修改分区数量
./<em>kafka</em>-topics.sh –zookeeper localhost:2181 -alter –<em>partition</em>s 5 –topic userService
【Kafka】kafka动态获取某个topic的partition信息
n n n nnnnnimage.pngnn获取分区数就是list.size()即可,获取总的分区数,PartitionInfo里是topic的元数据,包含如下数据:nnnnnnnimagennn n nn
kafka源码研究之分区状态
      <em>kafka</em>的分区状态通过PartitionStateMachine来进行维护,下面通过源码来对这个类进行探究:nn nn一   该类成员变量部分:nnnprivate val controllerContext = controller.controllerContextnprivate val controllerId = controller.config.brokerIdnpri...
kafka topic增加replica报错解决
刚开始测试环境中给一个业务方建的topic没有增加replica,导致前天虚拟机down掉,业务方反馈无法写入的问题。于是决定将所有replica为1的topic改为2,于是照着官方文档上的说明试试,但由于编辑json文件出错了,却手贱地执行了 --execute,后面即使改对,也无法成功。总是报错:nnbin/<em>kafka</em>-reassign-<em>partition</em>s.sh --zookeeper
kafka宕机恢复
<em>kafka</em>在我们的系统中处于一个消息集散地的位置,非常重要,一旦出问题,整个系统的数据处理就会停止.n我原来的理解是这样的,<em>kafka</em>每个patition都有副本,所以一旦某个<em>kafka</em>服务器宕机,该服务器上的<em>partition</em>副本就会迁移到其它服务器。但实际情况不是这样的。我在三台虚拟机上建立了<em>kafka</em>集群(版本: <em>kafka</em>_2.12-1.1.0, 操作系统redhat6.3)n192.16...
kafka partition数据量过大导致不能正确重启
某台<em>kafka</em>服务器负载过高,机器挂掉一段是时间后,kill掉占用内存的进程,然后重启<em>kafka</em>服务,但是一直不能完成启动和数据同步,日志如下fset 0 to broker BrokerEndPoint(11,192.168.207.79,9092)] ) (<em>kafka</em>.server.ReplicaFetcherManager)n[2016-04-26 19:16:33,274] INFO [R
Kafka:无丢失提取kafka的值,详解kafka的消费过程
目录:1、需求2、代码步鄹3、代码展现4、pom.xml文件5、结果展现——————————————————————————————————–1、需求前提:将org.apache.spark.streaming.<em>kafka</em>.KafkaCluster这个类抽出来变成KafkaClusterHelper n* 需求:* n1、将<em>kafka</em>中的数据无丢失提取,且存到本地 n2、详解Kafka读取数据步鄹
Kafka源码分析(4)
四、Replication Subsystemnn1、Replican        nReplica是<em>kafka</em>分发数据的最小单元,主要代码如下:nnclass Replica(val brokerId: Int,n val <em>partition</em>: Partition,n time: Time = SystemTime,
Kafka stream 开发碰到的问题:offset commit 失败 与 数据不准确
Kafka stream 开发碰到的问题:offset commit 失败 与 数据不准确
获取指定时间的offsets类:GetOffsetShell 源码导读
总览:全程有两种rpc调用,server端就是<em>kafka</em>集群(通过给定的参数broker list进行连接),第一种只调用一次,获取topic的元数据信息:topicsMetadata,其中包含了该topic的<em>partition</em>数量及每个<em>partition</em>所在的brokerid(当然也能够找到该<em>partition</em>的leader)。第二种调用多次(次数=<em>partition</em>数,也就是每个partiti
一张图看懂kafka:leader, follower ,分区, 节点(broker)
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Kafka 转移分区分析
rn1, <em>关于</em>如何转移分区: 以及如何新增节点的问题, 我们在 Kafka中文文档 中已经有过叙述。详细参考rn rn2, 分析命令的执行过程 : 分区调用的脚本是 <em>kafka</em>-reassign-<em>partition</em>s.sh, 具体内容是:rnexec $(dirname $0)/<em>kafka</em>-run-class.sh <em>kafka</em>.admin.ReassignPartitionsCommand $@...
为什么我的消费者只能拿到生产者产生一部分partition的消息!!!原因在这里!!!
能进来看这篇帖子的,说明你已经看过<em>kafka</em>的消费者是怎么样分配<em>partition</em>的。只是你没有把知识活学活用而已
Kafka常用命令收录
目录nn目录 1nn1. 前言 2nn2. Broker默认端口号 2nn3. 安装Kafka 2nn4. 启动Kafka 2nn5. 创建Topic 2nn6. 列出所有Topic 3nn7. 删除Topic 3nn8. 查看Topic 3nn9. 增加topic的<em>partition</em>数 4nn10. 生产消息 4nn11. 消费消息 4nn12. 查看有哪些消费者Group 4nn13. 查看新...
kafka学习总结
<em>kafka</em>学习总结nnnn前言nn由于更高级的版本必须是java8以上才支持,而公司用的Java7,所以我就下载了0.10.0.0版本,并且参考的对应版本的官方帮助文档。 n主要参考http://<em>kafka</em>.apache.org/0100/documentation.htmlnn大概看看文档前面部分后,可以按照文档中1.3的quick start开始玩玩<em>kafka</em>。玩玩以后看其他文档会更好理解。
坏盘导致Kafka故障一例
最近工作中又踩到Kafka的一坑。rn            某日收到业务侧告警说无数据,首先怀疑Flume问题,因为之前踩的Flume坑多嘛,发现某个Flume实例中有ChannelFullException,因为用的是memory channel,确认可丢数据后杀死Flume进程,起来后channel又满了。rn            于是确定应该是下游Kafka问题,查了每个Kafka实例的
Netty的深入浅出--71.NIO中Directbuffer与Heapbuffer的疑问(知乎)
知乎上问题描述nnnnnnnnnn当传入的bytebuffer不是directbuffer的时候就会通过getTemporaryDirectBuffer()方法从操作系统中申请一块缓存。nnnnnnn
kafka源码解析之十二KafkaController(中篇)
12.3 KafkaController PartitionStateMachinernrn它实现了topic的分区状态切换功能,Partition存在的状态如下:rnrnrnrnrn状态名rnrnrn状态存在的时间rnrnrn有效的前置状态rnrnrnrnrnNonExistentPartitionrnrnrn1.<em>partition</em>重来没有被创建rn2.<em>partition</em>创建之后被删除rnrnr
记一次Kafka挂机之后,重启遇到的问题
WARN Received a PartitionLeaderEpoch assignment for an epoch &amp;lt; latestEpoch. This implies messages have arrived out of order. New: {epoch:17, offset:2851215}, Current: {epoch:162, offset2840393} for...
Kafka消费者原理解析
文章目录消费者和消费组创建Kafka消费者分区再均衡触发时机rebalance generatianrebalance协议rebalance流程消费者配置fetch.min.bytesfetch.max.wait.msmax.<em>partition</em>.fetch.bytessession.timeout.msauto.offset.resetenable.auto.commit<em>partition</em>.ass...
kafka的分区在broker上的分配方式
问题背景nnn 假设现在的<em>kafka</em>集群中有4个broker,现在需要创建一个包含5个<em>partition</em>的topic,复制因子是2,那么这些分区以及副本在这4个broker上如何分配的呢?nnnnn问题分析nnn 首先,我们要明确进行分区分配的目标是什么? n 1. 保证所有的分区以及副本可以均衡在分布上所有的broker上 n 2. 保证同一个分区及其副本尽量不要分布在同一个brok...
Kafka分区分配策略(3)——自定义分区分配策略
接上文: rn1.【Kafka分区分配策略(1)——RangeAssignor】 rn2.【Kafka分区分配策略(2)——RoundRobinAssignor和StickyAssignor】rnrnrnrn自定义分区分配策略rnrn读者不仅可以任意选用Kafka所提供的3种分配策略,还可以自定义分配策略来实现更多可选的功能。自定义的分配策略必须要实现org.apache.<em>kafka</em>.clients.consum...
kafka的topic多分区的情况,如何保证跨区的消息消费的顺序性
这个问题严格来说是肯定有的,<em>kafka</em>只能保证分区内的有序性。n n下面是<em>kafka</em>作者Jay Kreps的blog中介绍<em>kafka</em>设计思想的一段话。nEach <em>partition</em> is a totally ordered log, but there is no global ordering between <em>partition</em>s (other than perhaps some wall
Kafka Producer请求处理机制(五)
文章目录Kafka Producer请求处理机制KafkaApisReplicaManagerPartitionLogLogSegmentnKafka Producer请求处理机制nnKafka在处理Producer请求时,主要涉及的组件有KafkaApis、ReplicaManager、Partition、Log、LogSegment。nKafkaApisn<em>kafka</em>接收到producer请求后...
关于人工智能的一些想法和疑问
假设:n多元学习:多维度输入比少维度/单维度输入的学习过程要有效的多n图像识别/事物分辨:X只学习了A, 分辨B是不是A 花了时间 t1,nY学习了A和B,分辨B是不是A花了时间t2,nt2 应远小于 t1nn...
Kafka系列4-基本概念及消费者组(Consumer Group)的理解
几个基本概念:rnrn    Kafka是一个分布式流数据系统,使用Zookeeper进行集群的管理。与其他消息系统类似,整个系统由生产者、Broker Server和消费者三部分组成,生产者和消费者由开发人员编写,通过API连接到Broker Server进行数据操作。我们重点关注三个概念:rnrn    Topic,是Kafka下消息的类别,类似于RabbitMQ中的Exchange的概念。这
kafka运维系列(四)--- Kafka分区数据倾斜问题
问题产生背景:某项目 spark streaming消费<em>kafka</em> dragon_browser 在晚高峰期间比较大,qps 大约25K/s,导致消费延迟比较高n分析问题:通过<em>kafka</em> manager发现,某些分区的消费延迟比较大,因此怀疑是不是分区数据分布不均匀也就是数据倾斜导致的。再通过追溯上游(也就是生产者),它采用的是Spark Streaming的<em>kafka</em>Writer,应该采用的是...
RocketMQ和Kafka的差异对比
<em>kafka</em>和rocketmq的差异,broke,producer和consume上的差异。
Kafka分区与消费者的关系
1.  前言nn我们知道,生产者发送消息到主题,消费者订阅主题(以消费者组的名义订阅),而主题下是分区,消息是存储在分区中的,所以事实上生产者发送消息到分区,消费者则从分区读取消息,那么,这里问题来了,生产者将消息投递到哪个分区?消费者组中的消费者实例之间是怎么分配分区的呢?接下来,就围绕着这两个问题一探究竟。nn2.  主题的分区数设置nn在server.properties配置文件中可以指定一...
storm-kafka源码分析
storm-<em>kafka</em>源码分析@(KAFKA)[<em>kafka</em>, 大数据, storm]storm-<em>kafka</em>源码分析n一概述n一代码结构n二orgapachestorm<em>kafka</em>n三orgapachestorm<em>kafka</em>tridentn1spoutn2staten3metricn四其它说明n1线程与分区n二orgapachestorm<em>kafka</em>n一基础类n1Brokern2BrokerHostsn3P
kafka消费者
package com.sf.sfpay.front.core.<em>kafka</em>;import java.util.List;import java.util.Map;import org.apache.commons.lang.StringUtils;import org.slf4j.Logger;import org.slf4j.LoggerFactory;import org.springfram...
Kafka基础运维
在软件项目的生命周期中,开发只占开始的一小部分,大部分时间我们要对项目进行运行维护,Kafka相关的项目也不例外。所以这里介绍了一些Kafka服务器基础的运维方法
kafka系列-进阶篇之数据迁移
前言nn
【JAVA】来自Java编程题的疑问
Java问题n1.System.out.println((int)(char)(byte) -1); 结果是?nhttps://blog.csdn.net/pmcasp/article/details/80746598n-1不在表范围之内,怎么看啊?涉及到-1是补码,可以去看看基础书。nn...
kafka 报错分析
<em>kafka</em> 更新版本之后报错如下:2015-12-02 15:14:12 [ pool-1-thread-2:4217697 ] - [ ERROR ] Failed to collate messages by topic, <em>partition</em> due to: fetching topic metadata for topics [Set(test)] from broker [ArrayBu
Spring Boot教程十二:集成Kafka
Kafka是最初由Linkedin公司开发,是一个分布式、支持分区的(<em>partition</em>)、多副本的(replica),基于zookeeper协调的分布式消息系统,它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景:比如基于hadoop的批处理系统、低延迟的实时系统、storm/Spark流式处理引擎,web/nginx日志、访问日志,消息服务等等,用scala语言编写,Linkedin于...
kafka分区消息量不均衡
如果一条写入到topic的消息同时包含key value,且使用默认的分区器,那么<em>kafka</em>会对key进行hash,然后根据散列值把消息映射到特定的分区,同一个key总是会被写入相同的分区。nn现网收到<em>kafka</em>主机磁盘空间不足的告警,登录主机df -h检查发现10块磁盘大部分使用率都在50%以下,只有一块磁盘使用率超过80%,相差一倍有余,怀疑是特定消息写入频繁,使用kafdrop的view m...
Kafka 测试环境宕机原因查询(一)
rn使用环境说明rna) <em>kafka</em> 使用版本: <em>kafka</em>_2.9.2-0.8.1b) 三台虚拟机 10.3.63.5 10.3.63.6 10.3.63.7 分别对应的是 1 2 3 三个节点。rn rn rn宕机现象rn rna) 目前看到的现象是 storm 无法写入和查询(当时没有确定是那种情况), 而通过查看zookeeper中的    broker借点,发现只有3, 1 两个, 而不...
kafka存储结构
相关概念nnntopic 主题,特指<em>kafka</em>处理的消息源的不同分类n<em>partition</em> topic物理上的分组,一个topic可以分为多个<em>partition</em>nmessage 消息,是通信的基本单位nnnnn存储结构nnnntopic结构nnntopic包含多个<em>partition</em>,ntopic只是逻辑概念,不涉及到存储,<em>partition</em>才是物理概念n同一topic的不同<em>partition</em>可...
kafka leader选举机制原理
<em>kafka</em>在所有broker中选出一个controller,所有Partition的Leader选举都由controller决定。controller会将Leader的改变直接通过RPC的方式(比Zookeeper Queue的方式更高效)通知需为此作出响应的Broker。同时controller也负责增删Topic以及Replica的重新分配。n当有broker fari over contr
Kafka源码深度解析-序列8 -Consumer -Fetcher实现原理与offset确认机制
在进一步介绍之前,我们先通过KafkaConsumer的构造函数,看一下其核心部件: Fetcher, SubscriptionState, ConsumerCoordinator
Springboot改造之配置--Kafka配置篇
Kafka 作为目前应用十分广泛的分布式消息中间件技术,可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景。下面就讲一下 Sprintboot 中 Kafka 的配置 。nnKafka 的代码集成度比较高,开发时只需要引入下面这个jar包就可以了:nnnn &amp;amp;lt;!-- <em>kafka</em> --&amp;amp;gt;n &amp;amp;lt;dependency&amp;amp;gt;n &amp;amp;lt;groupId&amp;amp;gt;org.springfram...
大数据疑问总结
1.Storm与Flink怎样写出符合并发的程序?静态与动态,不变缓存的尽量加载一次;n2.封装与模块化思想?类与方法?示例,一次编写,到处运行(过滤港口和锚地代码);n3.对象序列化?storm与flink中的区别,各个-组件之间的序列化问题;【各个算子是否需要序列化,怎样避免序列化】n4.内存中怎样减少FullGC,对象复用;n5.Flink中初始化几次,开启并发的情况呢,放在A: prepa...
一次kafka的offset回退事件及相关知识点
目录nn一,事件回顾nn二,问题原因nn三,发生问题时的日志nn四,避免此问题nn1,auto.offset.reset参数设置为largest。nn2,尽量不要一次关闭所有broker。nn五,相关知识点nn1,zookeeper记录offset的节点nn2,<em>关于</em>auto.offset.reset参数。nn3,几个<em>kafka</em>的命令nn一,事件回顾nn1,由3台broker组成的<em>kafka</em>集群,分...
Kafka集群生产/消费的负载均衡(Rebalance)测试
基于Kafka客户端的高级API,配合zookeeper的使用,可以有效的实现Kafka集群的Rebalance,提高生产环境下的健壮性。本文使用librd<em>kafka</em>(https://github.com/edenhill/librd<em>kafka</em>) 提供的高级API来实现生产/消费,作为测试的基础。
记一次Kafka消费者拉取数据不均匀问题
记一次Kafka消费者拉取多个节点的数据,其中有1-2个节点出现拉取流量比较大问题,其原因是n我把consumer拉取的数据的自动提交配置设置成了false,而并没调用commit(offset)提交接口,推送导致是其原因由于没确认又重复的拉取数据了,n之后修改成自动确认的问题解决了。n配置如下,nenable.auto.commit:默认值为 true。nauto.commit.inte
关于kafka的疑惑
Kafka Confusion1.<em>kafka</em>(1) consumer与<em>partition</em>是一对多的关系consumer group里的一个consumer可以消费多个<em>partition</em>,但是一个<em>partition</em>只能被一个consumer消费,因为<em>kafka</em>的设计是不允许在一个<em>partition</em>上并发的。为了提高消费的并发,必须增加<em>partition</em>的数量。如果consumer比<em>partition</em>多
kafka系列——KafkaConsumer源码分析
实例化过程nn与KafkaProduer类似,只是初始化的组件有所差异,看KafkaConsumer构造函数nn消费者实例化的主要组件介绍nnConsumerConfig:消费者级别的配置,将相应配置传递给其他组件nnConsumerCoodinator:负责消费者与服务端 GroupCoordinator 通信nnConsumerNetworkClient:对网络层通信 NetworkClien...
开发 - kafka的一次小坑
在Kafka中进行生产消费,默认<em>kafka</em>有几种生产消费的消息rnrn1.<em>kafka</em>如果不指定key进行生产,会按照<em>kafka</em>自带的一直性算法 根据 message的一致性hash算法去进行判断,然后会按照一批一批的信息去传送到每个<em>partition</em>上面,这样会造成热点问题。rnrn单个监听<em>partition</em>的线程有性能问题,可能单个线程需要处理很多的数据rnrnrnrnrn2、<em>kafka</em>去指定k
Kafka学习笔记
一、Kafka简介nn1.1、Kafka概念nnKafka是一个分布式消息系统,由linkedin使用scala编写,用作LinkedIn的活动流和运营数据处理管道的基础。具有高水平扩展和高吞吐量。nn1.2、使用场景nn1)作为常规的消息系统,Kafka是个不错的选择,可以使Kafka具有良好的扩展性和性能优势,到目前为止,Kafka并没有提供JMS中的"事务性"消息传输担保(消息确认机制),“...
kafka迁移与扩容
rn rn参考官网site:rnhttp://<em>kafka</em>.apache.org/documentation.html#basic_ops_cluster_expansionrn rnhttps://cwiki.apache.org/confluence/display/KAFKA/Replication+tools#Replicationtools-6.ReassignPartitionsTool...
kafka多线程消费
1、zookeeper集群搭建:https://blog.csdn.net/qq_31289187/article/details/80933365nn2、<em>kafka</em>集群搭建:https://blog.csdn.net/qq_31289187/article/details/80955228nn3、<em>kafka</em>生成消息:https://blog.csdn.net/qq_31289187/articl...
kafka源码解析之十二KafkaController(下篇)
12.6 KafkaController内部的listenerrnrnKafkaControler(leader)通过在zk的不同目录建立各种listener来达到对topic的管理和维护,其在zk的目录结构和对应的listener如下:rnrnrn12.6.1 brokerChangeListenerrn/**n * This is the zookeeper listener that tri
sarama架构
1.client创建producer或consumer时,都会创建一个client与之关联,client负责获取metadata信息,并且client会启动一个backgroundMetadataUpdater,定期获取metadata。client维护一个broker表,client在创建时,就连接到<em>kafka</em> broker,并启动broker的responseReceiver,用于接收<em>kafka</em>
Kafka的初步认识
一、  前言nn什么是消息系统? nn       早期两个应用程序间进行消息传递需要保证两个应用程序同时在线,并且耦合度很高。为了解决应用程序不在线的情况下业务正常运转,就产生了消息系统,消费发送者(生产者)将消息发送至消息系统,消息接受者(消费者)从消息系统中获取消息。nn       提到消息系统,不得不说一下JMS即Java消息服务(Java  Message Service)应用程序接口...
Kafka学习笔记 重复消费 消息队列 partition ack 应答机制
要解决的问题n1 存储数据n2 重复消费nn将数据的生产和消费分开 (异步通信)n保证顺序n缓冲nnKafka 重要的消息组件n生产者n消费者n消费者组nTopicnKafka对消息保存时,根据Topic 归类nBrokern一个Kafka实例称为一个Brokern<em>partition</em>n一个大的Topic 可以分为多个<em>partition</em>,用来做负载均衡。一个<em>partition</em>中的数据是有序的,不能保...
Canal上手指南:mysql到kafka
1. 准备工作n1.1. MySQL账号n根据Canal官方说明,需要申请一个MySQL数据库的账号,该账号具有如下权限nCREATE USER canal IDENTIFIED BY 'canal'; n-- 至少具有如下权限nGRANT SELECT, SHOW VIEW, REPLICATION SLAVE, REPLICATION CLIENT ON *.* TO 'canal'@'%'...
Kafka副本同步机制理解
构建操作简单的分布式系统,尤其是对微妙的行为,最好的一门艺术是经常收集生产环境经验。Apache Kafka的普及在很大程度上归功于它的设计和操作简单。Apache Kafka更微妙的特性之一是它的复制协议。对于单个集群不同大小工作负载情况下如何自动调优Kafka副本的工作比较棘手。这个特别困难的挑战之一是知道如何避免follower进入和退出同步副本列表(即ISR)。从用户的角度来看,如果生产者发
kafka消费信息时,产生重复消费的情况 - 20190121
Kafka相关问题:nMarkingnthe coordinator 2147483283 dead.nError UNKNOWN_MEMBER_ID occurred while committing offsets for group test Auto offset commit failed: Commit cannot be completed due to group rebalanc...
kafka等,今天面试了
今天,参加了一个面试,被问到了为什么要使用<em>kafka</em>,有那种场景下需要使用jms,我突然疑惑了,实习了四个月,断断续续的接触了<em>kafka</em>,elasticsearch等等,居然没有想过为甚么要用这些眼花缭乱的消息系统,各种数据库。rn现在,消息中间件种类繁多,而且各种大厂的也逐渐开源了,每个企业都开始二次加工自己的消息中间件以满足自己的内部需求。其实,无论什么系统,框架,最值钱的就是为了保存和应用数
Kafka 0.9+Zookeeper3.4.6集群搭建、配置,新Client API的使用要点,高可用性测试,以及各种坑
Kafka 0.9版本对java client的api做出了较大调整,本文主要总结了Kafka 0.9在集群搭建、高可用性、新API方面的相关过程和细节,以及本人在安装调试过程中踩出的各种坑。n n<em>关于</em>Kafka的结构、功能、特点、适用场景等,网上到处都是,我就不再赘述了,直接进入正文n nKafka 0.9集群安装配置n n操作系统:CentOS 6.5n n n1. 安装Ja
为什么Kafka中的分区数只能增加不能减少?
欢迎支持《RabbitMQ实战指南》以及关注微信公众号:朱小厮的博客。nnn当一个主题被创建之后,依然允许我们对其做一定的修改,比如修改分区个数、修改配置等,这个修改的功能就是由<em>kafka</em>-topics.sh脚本中的alter指令所提供。n我们首先来看如何增加主题的分区数。以前面的主题topic-config为例,当前分区数为1,修改为3,示例如下:n[root@node1 <em>kafka</em>_2.11-...
通过时间戳查询指定分区的offsets
*** 使用的方法(offsetsForTimes()):rnrnProperties props = new Properties();nKafkaConsumer consumer = new KafkaConsumer<>(props);njava.util.Map <em>partition</em>TimestampOffsets = consumer.offsetsForTimes(java.util.
Kafka指定分区和offset消费。
消费者:rnrnpublic class DConsumer {nn public static void main(String[] args) {n Properties prop = new Properties();n prop.put("bootstrap.servers","node:9092");n prop.put("group.id
【服务器篇笔记01-kafka
问题设想:nn刚开始能通过客户端消费者消费到一些条目的数据,如果这时候日志过期时限到了,之后再通过消息代理生成了新的数据,那客户端消费者得到数据中的offset还会是在原来的基础上递增吗???nn问题实践:nn本来想通过改日志时间改成三分钟,去看效果的,可是<em>kafka</em>的server.properties文件中的log.retention.hoursn貌似只能是整数nn不然就是如下:nnnn所以后来...
kafka-connect-hive sink插件实现要点小结
面试:你懂什么是分布式系统吗?Redis分布式锁都不会?&gt;&gt;&gt; nn<em>kafka</em>-connect-hive sink插件实现了以ORC和Parquet两种方式向Hive表中写入数据。Connector定期从Kafka轮询数据并将其写入HDFS,来自每个Kafka主题的数据由提供的分区字段进行分区并划分为块,每个数据块都表示为一个HDFS文件,文件名由topic名称+分区编号+o...
金旭亮“WCF并发与实例管理”学习资源包下载
本资源包是金旭亮.NET 3.5系列培训课程的一部分,重点介绍WCF开发分布式软件系统中非常重要的并发控制与实例管理的技术领域。包括11个VS2008示例项目和一个90页的PDF文档,要求大家动手进行实验,PDF文档有对实验步骤的详细介绍和结果分析。 有关本资源的详细介绍,请访问金旭亮博文《今天,软件开发是变易还是变难》(http://blog.csdn.net/bitfan/archive/2009/05/18/4197786.aspx) 更多更新技术学习资源敬请关注金旭亮技术博客: http://blog.csdn.net/bitfan 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/bitfan/1322774?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/bitfan/1322774?utm_source=bbsseo[/url]
Navicat 8.2 for MySQL(带注册码)下载
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广东海洋大学中兴客户端安装软件(新版本)下载
中兴客户端,广东海洋大学中兴客户端安装软件(新版本) 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/jgwnl/2269459?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/jgwnl/2269459?utm_source=bbsseo[/url]
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我们是很有底线的