Kafka消费者的偏移量和高级/简单消费者

Kafka<em>消费</em>者的偏移量和高级/简单<em>消费</em>者 提交和偏移量 提交：更新分区的当前位置称为提交，当前版本(0.10.1.1)用topic ___consumer_offsets 保存提交的偏移量 偏移量：<em>消费</em>者在Kafka追踪到消息在分区里的位置 <em>消费</em>者在崩溃或者有新的<em>消费</em>者加入群组，就会触发再均衡。这是需要读取最后一次偏移量，然后从偏移量指定的地方继续处理。提交的偏移量小于真实的偏移量，消息...

消息中间件面试题：如何保证消息不被重复消费

面试题 如何保证消息不被重复<em>消费</em>？或者说，如何保证消息<em>消费</em>的幂等性？ 面试题剖析 回答这个<em>问题</em>，首先你别听到重复消息这个事儿，就一无所知吧，你先大概说一说可能会有哪些重复<em>消费</em>的<em>问题</em>。 首先，比如 RabbitMQ、RocketMQ、Kafka，都有可能会出现消息重复<em>消费</em>的<em>问题</em>，正常。因为这<em>问题</em>通常不是 MQ 自己保证的，是由我们开发来保证的。挑一个 Kafka 来举个例子，说说怎么重复<em>消费</em>吧。 K...

storm-kafka编程

2017年08月13日 20:08:45阅读数：763<em>storm</em>-<em>kafka</em>编程指南@(STORM)[<em>kafka</em>, 大数据, <em>storm</em>]<em>storm</em>-<em>kafka</em>编程指南一原理及关键步骤介绍一使用<em>storm</em>-<em>kafka</em>的关键步骤1创建ZkHosts2创建KafkaConfig3设置MultiScheme4创建Spout5建立拓扑二当拓扑出错时如何从上一次的<em>kafka</em>位置继续处理消息关于<em>storm</em>-k...

Storm+Kafka应用场景

http://blog.csdn.net/liuxinghao/article/details/50553060

Storm消费Kafka异常 - topic其中两个分区达到某个值不进行消费，持续阻塞

Kafka<em>消费</em><em>storm</em>，突然有两个分区无法<em>消费</em>数据(或重复<em>消费</em>无法提交offset) offset是我们自己进行管理，<em>kafka</em>日志也是正常没有报错，<em>storm</em>日志也是没有报错~ 就是卡住了 1.尝试将partition为0,1的offset记录删除，重新跑一遍，结果还是到那个offset处卡住 2.再次尝试手动修改offset跳过卡住的那一条数据(这种做法会丢失一条数据,在数据不允许...

使用storm trident消费kafka消息

一、前言     <em>storm</em>通过保证数据至少被处理一次来保证数据的完整性,由于元祖可以重发,对于一些需要数据精确的场景,可以考虑用<em>storm</em> trident实现。     传统的事物型拓扑中存在几种bolt：  1.1 BasicBolt    这是最基本的Bolt,BasicBolt每次只能处理一个tuple,而且必须等前一个tuple成功处理后下一个tuple才能继续处理,显然效率不高

简单Storm消费Kafka数据并存储到redis实例（订单信息处理）

maven依赖 &amp;lt;dependencies&amp;gt; &amp;lt;dependency&amp;gt; &amp;lt;groupId&amp;gt;org.apache.<em>storm</em>&amp;lt;/groupId&amp;gt; &amp;lt;artifactId&amp;gt;<em>storm</em>-core&amp;lt;/artifactId&amp;gt; &amp;lt;version&amp;gt;0.9.5&amp;lt;/ve

storm实时消费kafka数据

程序环境，在<em>kafka</em>创建名称为data的topic,开启<em>消费</em>者模式，准备输入数据。 程序的pom.xml文件 org.apache.<em>storm</em> <em>storm</em>-core 1.0.2 <

Storm作为新消费者对接Kafka 0.10.x+版本

Storm应用场景—作为新<em>消费</em>者对接Kafka 0.10.x+版本（一） 00 背景 随着Kafka版本的升级，Storm作为<em>消费</em>者对接Kafka 0.10.x+版本的方式上，与之前存在差异，现将新的方式记录下来，为以后遇到使用Storm实时处理新版Kafka数据的场景时提供参考。 01 架构简介 架构如下图所示。 使用Flume组件采集数据时，采用双层架构，第一层的作用是采集，第二层的作用是聚...

kafka消费慢的的一次排错过程

环境:centos6.5,cdh5.7.1,<em>kafka</em> 0.9.0.1。我们的topic有12个partitions分布在12个broker,副本数3。用的old higth level API。分别在12台机器上启动<em>消费</em>者，每个都是单线程，所以就是一个consumer<em>消费</em>一个partition。但是呢，<em>消费</em>就是有积压。我们12台机器啊，就算每天3亿条数据也应该轻轻松松吧，况且，我们连1亿条都不够...

java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded解决

一、异常如下： Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded 二、解释： JDK6新增错误类型。当GC为释放很小空间占用大量时间时抛出。 一般是因为堆太小。导致异常的原因：没有足够的内存。 三、解决方案： 1、查看系统是否有使用大内存的代码或死循环。 2、

kafka使用high api如何确保不丢失消息，不重复发送，消息只读取一次？

https://www.zhihu.com/question/34842764/answer/138125661<em>kafka</em>使用high api如何确保不丢失消息，不重复发送，消息只读取一次？虽然low api可以通过offset来实现，但是感觉好麻烦作者：雨夜偷牛的人链接：https://www.zhihu.com/question/34842764/answer/138125661来源：知乎著作...

Storm+Kafka+Flume+Zookeeper+MySQL实现数据实时分析(程序案例篇)源代码

Storm+Kafka+Flume+Zookeeper+MySQL实现数据实时分析(程序案例篇)源代码 ,详情请参考博文：http://blog.csdn.net/l1028386804/articl

STORM整合kafka消费数据

参见我的git项目：https://github.com/jimingkang/StormTwo/tree/master/src/user_visit 项目文件： 1）package user_visit; import cloudy.spout.OrderBaseSpout; import com.ibf.base.spout.SourceSpout; import backtype.

storm消费kafka实现实时计算

大致架构 * 每个应用实例部署一个日志agent * agent实时将日志发送到<em>kafka</em> * <em>storm</em>实时计算日志 * <em>storm</em>计算结果保存到hbase<em>storm</em><em>消费</em><em>kafka</em> 创建实时计算项目并引入<em>storm</em>和<em>kafka</em>相关的依赖 org.apache.<em>storm</em> <em>storm</em>-co

storm整合kafka问题解决记录

版本 <em>storm</em>：1.1.2 <em>kafka</em>： 0.9.0.0 pom文件 &amp;lt;dependency&amp;gt; &amp;lt;groupId&amp;gt;org.apache.<em>storm</em>&amp;lt;/groupId&amp;gt; &amp;lt;artifactId&amp;gt;<em>storm</em>-hdfs&amp;lt;/artifactId&amp;gt; &amp;lt;version&amp;gt;${<em>storm</em>.version}&amp;lt;/version...

storm-kafka常见问题（更新中）

1.报zookeeper NoNode for /brokers/topics/topic_test/partitions， 就是说DynamicBrokersReader.getNumPartitions()里面，topicBrokersPath这个路径在zookeeper里面找不到， topicBrokersPath = _zkPath + "/topics/" + _topic +

storm整合kafka，spout作为kafka的消费者

在之前的博客中记录，如何在项目<em>storm</em>中把每条记录作为消息发送到<em>kafka</em>消息队列中的。这里讲述如何在<em>storm</em>中<em>消费</em><em>kafka</em>队列中的消息。

Storm消费Kafka值得注意的坑

<em>问题</em>描述：　　<em>kafka</em>是之前早就搭建好的，新建的<em>storm</em>集群要<em>消费</em><em>kafka</em>的主题，由于<em>kafka</em>中已经记录了很多消息，<em>storm</em><em>消费</em>时从最开始<em>消费</em><em>问题</em>解决：　　下面是摘自官网的一段话：How KafkaSpout stores offsets of a Kafka topic and recovers in case of failuresAs shown in the above Kafk...

用storm-kafka读取kafka中的数据为什么会重复读取。

用<em>storm</em>-<em>kafka</em>读取<em>kafka</em>中的数据为什么会重复读取。

storm消费kafka数据

http://blog.csdn.net/tonylee0329/article/details/43016385 使用<em>storm</em>-<em>kafka</em>模块读取<em>kafka</em>中的数据，按照以下两步进行构建(我使用的版本是0.9.3) 1. 使用BrokerHosts接口来配置<em>kafka</em> broker host与partition的mapping信息; 2. 使用KafkaConfig来配置一些与<em>kafka</em>自

storm和kafka结合的一个小问题

参考文档中说到 打包上传到服务器，运行 Storm jar jarname CountTopology     回车，会看到他在等待数据传入。 这个时候运行<em>kafka</em><em>消费</em>者程序，将数据输出，则会看到<em>storm</em> 会迅速输出数据和统计数目。 这里测试不写了。 正确的说法是： 是运行<em>kafka</em>生产者程序，将数据输入到<em>storm</em>，这时会看到<em>storm</em> 会迅速输出数据和统计数目。

kafka重复消费解决方案

重复<em>消费</em>场景： 1.<em>消费</em>端<em>消费</em>能力比较低，处理消息速度慢 2.根据<em>kafka</em><em>消费</em>特性，<em>消费</em>者在每个partion上的位置都是一个整数，即<em>消费</em>下一条消息的偏移量。这个状态可以定期检查点，使得消息的确认变得非常的方便，<em>消费</em>者可以倒退回旧的偏移量，重新<em>消费</em>。 3.消息处理完之后提交下一个<em>消费</em>的offset，而在session-time-out前，消息还没有处理完，但是已经超时被<em>kafka</em>视为<em>消费</em>失败...

Kafka消息生成，消费，存储机制

原文：https://my.oschina.net/manmao/blog/847397 摘要: http://<em>kafka</em>.apache.org/documentation/#semantics 设计文档 http://<em>kafka</em>.apache.org/documentation/#design  Kafka是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、分区的、多副本的、多订阅者

storm 读取不到对应的kafka数据

坑一：pom文件主要内容：注意里面 需要 使用 “exclusion”排除相关的依赖 &amp;lt;properties&amp;gt; &amp;lt;project.build.sourceEncoding&amp;gt;UTF-8&amp;lt;/project.build.sourceEncoding&amp;gt; &amp;lt;maven.compiler.source&amp;gt;1.7&amp;lt;/maven.co...

Kafka重复消费

目录 1.出现的情况 2.解决方案出现的情况1.crash来不及提交Offset

Storm-kafka集成——1.1.0版本storm中tuple取KafkaSpout数据详解

<em>问题</em>描述：KafkaSpout拉取<em>kafka</em> topic数据，下一级bolt从<em>kafka</em>spout获取数据，tuple到底采用什么方法取出spout中的消息呢？KafkaSpout创建：/* *根据数据源topic和zk_id创建并返回<em>kafka</em>Spout * */ public static KafkaSpout init(String spout_topic,String zk_id){ ...

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partition和customer关系以及工作中遇到的<em>storm</em>并行度调整的<em>问题</em>，认真梳理了一下现总结如下： 一、先说<em>kafka</em>部分： produce方面： 如果有多个分区，发送的时候按照key值hashCode%partitionNum哈希取模分区数来决定该条信息发往哪个partition, 这里可以自定义partition的分发策略，只要实现Pa...

【storm-kafka】storm和kafka结合处理流式数据

首先简单描述下<em>storm</em> Storm是一个免费开源、分布式、高容错的实时计算系统。Storm令持续不断的流计算变得容易，弥补了Hadoop批处理所不能满足的实时要求。Storm经常用于在实时分析、在线机器学习、持续计算、分布式远程调用和ETL等领域。Storm的部署管理非常简单，而且，在同类的流式计算工具，Storm的性能也是非常出众的。 关于<em>kafka</em> Kafka是一种高吞吐量的分布式发布

Storm-Kafka 一分钟例子

以下文章使用了<em>kafka</em>作为<em>storm</em>的sport数据源，依赖于docker-compose环境,如果自己本机已经有了zookeeper与<em>kafka</em>环境则可以使用自己的环境。 使用教程 docker-compose.yml version: '2' services: zookeeper: image: wurstmeister/zookeeper por...

storm-kafka（storm spout作为kafka的消费端）

<em>storm</em>是grovvy写的<em>kafka</em>是scala写的<em>storm</em>-<em>kafka</em>  <em>storm</em>连接<em>kafka</em> consumer的插件下载地址：https://github.com/wurstmeister/<em>storm</em>-<em>kafka</em>-0.8-plus除了需要<em>storm</em>和<em>kafka</em>相关jar包还需要google-collections-1.0.jar以及zookeeper相关包 curator-framew

Storm之——LocalCluster提交storm KafkaSpout重复消费

<em>问题</em>描述:通过LocalCluster提交<em>storm</em> KafkaSpout的应用,每次重新提交应用时,消息都会重复<em>消费</em>,而且在zookeeper中不能创建存储节点.日志中一直出现KeeperErrorCode = NoNode for 节点path.从网上查看:1. 大多都是bolt需要继承BaseBasicBolt,也就是说可能没有ack.2.SpoutConfig构造中id是要唯一的.但是我b...

Storm-Kafka模块常用接口分析及消费kafka数据例子

Storm-Kafka模块常用接口分析及使用方式,给出具体使用案例

storm-kafka实时趋势分析

<em>storm</em>-<em>kafka</em>实时趋势分析，通用性很强，稍微改动可以使用多种场景

Storm应用系列之——集成Kafka

本文系原创系列，转载请注明。 原帖地址：http://blog.csdn.net/xeseo 前言 在前面Storm系列之——基本概念一文中，提到过Storm的Spout应该是源源不断的取数据，不能间断。那么，很显然，消息队列系统、分布式内存系统或内存数据库是作为其数据源的很好的选择。本文就如何集成Kafka进行介绍。 Kafka的基本介绍：http://blog.csdn

storm 0.10.0 kafkaSpout 总是读取旧消息 offset丢失问题

Storm开发免不了本地测试，<em>storm</em> 0.9.6的版本一切正常，升级到0.10.0本地localCluster运行出现了<em>问题</em>。 <em>kafka</em>Spout每次启动读取消息都是from-beginning。 经过各种测试，普通的<em>kafka</em><em>消费</em>者没有这个错误，而且提交到集群也没<em>问题</em>。网上大量查找解决办法，终于找到了原文地址：http://www.bubuko.com/infodetail-672915

jstorm kafkaspout未能实现fail机制重发功能

<em>问题</em>的发现是zookeeper <em>kafka</em>的<em>消费</em>offset很久没有更新，通过打日志发现 lastoffset其实是从发送的保存了所有发送的offset的pendingOffsets（源码里只是个treeset，阿里实现了ack，fail的异步，居然没用ConcurrentSkipListSet）中获取的，而该pendingOffsets删除数据，是ack后才调用的；如果某个offset...

Storm集成Kafka中KafkaSpout配置参数释义

Storm集成Kafka中KafkaSpout配置参数释义 KafkaSpout构造： 涉及到两个类：       SpoutConifg、KafkaConfig、ZkHosts 一、       SpoutConfig: zkServers: KafkaSpout保存offset的zookeeper所在地址. 立出来这个属性是为了防止offset保存位置不在<em>kafka</em>集群中....

storm读kafka数据源保证消息不丢失的方法

ack设置成-1 unclean设置为false就不丢数了，除非所有集群都同时挂，磁盘缓存没刷新 再设置个mini isr=2更大保证一下 如果你们ack设置的默认为1，那么切换leader的时候丢数很正常 看你们的需求了，吞吐量跟性能做个平衡 还有topic级别两个配置 ack是生产者的 unclean、mini isr是top

kafka主题消费积压问题总结

  故障描述： 12月6日下午运维反馈说，某个主题的一个分区<em>消费</em>积压，由于这个主题非常重要，且已经有用户投诉所以运维很紧张，紧急打印堆栈并Dump堆内存后，就重启了这台机器。   故障分析1： <em>消费</em>这个主题的集群的业务逻辑相对比较简单，主要就是读取某些主题，然后逻辑判断+DB操作后，分流写入到另外某些主题。运维通过<em>kafka</em>监控平台找到积压的主题，发现主题的某个分区积压了几万消息后，...

storm集成kafka简单使用示例2

StormKafkaTopo.javapackage <em>storm</em>Use.<em>storm</em>Use;import java.util.Properties;import org.apache.<em>storm</em>.Config; import org.apache.<em>storm</em>.LocalCluster; import org.apache.<em>storm</em>.StormSubmitter; import org.apache.

Storm消费kafka写入华为云Hbase

最近遇到一个华为云Hbase的<em>问题</em>，在网上没有找到解决的方法，所以在这记录一下。 <em>问题</em>描述： <em>storm</em><em>消费</em><em>kafka</em>数据写入Hbase。<em>storm</em>与<em>kafka</em>都是自己安装的，Hbase是华为云的。 如果按照正常的<em>storm</em><em>消费</em><em>kafka</em>然后直接存入hbase会出现zookeeper链接<em>问题</em>，因为这边用了两个zookeeper。 主要是在里面加上了init

14.4 Storm从kafka读取数据存储到redis里

package <em>storm</em>.starter.chenbo;   import backtype.<em>storm</em>.Config; import backtype.<em>storm</em>.Constants; import backtype.<em>storm</em>.LocalCluster; import backtype.<em>storm</em>.StormSubmitter; import backtype.<em>storm</em>.tas...

Kafka Consumer机制优化-保证每条消息至少消费一次

背景 Kafka中由Consumer维护<em>消费</em>状态，当Consumer<em>消费</em>消息时，支持2种模式commit<em>消费</em>状态，分别为立即commit和周期commit。前者会导致性能低下，做到消息投递恰好一次，但很少使用，后者性能高，通常用于实际应用，但极端条件下无法保证消息不丢失。 目标 在有效期内，保证每条消息至少可被<em>消费</em>一次 <em>问题</em>分析 请看如上图1，Consumer Thread读取一...

Kafka 原理详解之消费者机制（二）

Kafka中Topic与Partition关系     Topic是一个消息存储概念，也可以认为是一个消息集合；不同的topic存储着不同的消息，一个topic包含多个分区Partition（至少包含一个），它允许多个producer往它发送消息，也允许多个consumer <em>消费</em>topic上的消息； Partition是一个消息分区，是topic中真正存储消息的地方，不同的Partitio...

kafka重复消费问题

<em>问题</em>描述 采用<em>kafka</em>读取消息进行处理时，consumer会重复读取afka队列中的数据。<em>问题</em>原因 <em>kafka</em>的consumer<em>消费</em>数据时首先会从broker里读取一批消息数据进行处理，处理完成后再提交offset。而我们项目中的consumer<em>消费</em>能力比较低，导致取出的一批数据在session.timeout.ms时间内没有处理完成，自动提交offset失败，然后<em>kafka</em>会重新分配part

storm学习（六）——kafka原理及安装

笔者是一个痴迷于挖掘数据中的价值的学习人，希望在平日的工作学习中，挖掘数据的价值，找寻数据的秘密，笔者认为，数据的价值不仅仅只体现在企业中，个人也可以体会到数据的魅力，用技术力量探索行为密码，让大数据助跑每一个人，欢迎直筒们关注我的公众号，大家一起讨论数据中的那些有趣的事情。 我的公众号为：livandata

Storm从kafka消费数据示例下载

Storm从<em>kafka</em><em>消费</em>数据示例，包含java源代码代码。谢谢使用 相关下载链接：//download.csdn.net/download/weixin_43186763/10661686?utm_

Storm集成Kafka应用的开发

转自：https://www.cnblogs.com/freeweb/p/5292961.html我们知道<em>storm</em>的作用主要是进行流式计算，对于源源不断的均匀数据流流入处理是非常有效的，而现实生活中大部分场景并不是均匀的数据流，而是时而多时而少的数据流入，这种情况下显然用批量处理是不合适的，如果使用<em>storm</em>做实时计算的话可能因为数据拥堵而导致服务器挂掉，应对这种情况，使用<em>kafka</em>作为消息队列...

storm-kafka示例详解

（一）简介 1、本项目完整代码请见https://github.com/jinhong-lu/<em>storm</em><em>kafka</em>demo/tree/master/src/main/java/org/jinhong/demo/<em>storm</em>_<em>kafka</em>/trident。 2、本项目主要完成以下功能： （1）从<em>kafka</em>中读取一个topic的消息，然后根据空格拆分单词，最后统计数据后写入一个HazelCastSt

Kafka分区问题的记录

Kafka分区及相关的<em>问题</em>挺多的，目前就近期遇到的一些<em>问题</em>做一个总结。 生产者： 创建生产者时默认分区为0，也可以通过手动指定分区 //默认 ProducerRecord&amp;lt;String, String&amp;gt; record = new ProducerRecord&amp;lt;&amp;gt;(topic, key, msg); //手动指定分区为1 ProducerRecord&amp;lt;Stri...

优步是如何用Kafka构建可靠的重试处理保证数据不丢失

在分布式系统中，重试是不可避免的，我们经常使用后台跑定时进行数据同步，同步不成功就实现重试，重试次数多少取决于你追求一致性还是可用性，如果希望两个系统之前无论如何都必须一致，那么你设置重试次数为无限,当然这是理想情况，实际情况是有重试次数限制和重试时间限制，如果超过不成功怎么办？丢弃会造成数据丢失进而永久不一致，人工介入又非常复杂，通过引入死信队列可以优雅处理这种<em>问题</em>。本文是优步Uber工程师夏宁...

使用kafka和storm简单模拟天猫双十一实时统计订单各个维度信息

程序说明: 根据双十一当天的订单mq，快速计算当天的订单量、销售金额 思路： 1,支付系统发送mq到<em>kafka</em>集群中，编写<em>storm</em>程序<em>消费</em><em>kafka</em>的数据并计算实时的订单数量、订单数量 2,将计算的实时结果保存在redis中 3,外部程序实时展示结果 程序设计 数据产生：编写<em>kafka</em>数据生产者，模拟订单系统发送mq 数据输入：使用PaymentSpout<em>消费</em><em>kafka</em>中的数据 ...

大数据架构：flume+Kafka+Storm+HDFS 实时系统组合

个人观点：大数据我们都知道hadoop，但并不都是hadoop.我们该如何构建大数据库项目。对于离线处理，hadoop还是比较适合的，但是对于实时性比较强的，数据量比较大的，我们可以采用Storm，那么Storm和什么技术搭配，才能够做一个适合自己的项目。下面给大家可以参考。 可以带着下面<em>问题</em>来阅读本文章： 1.一个好的项目架构应该具备什么特点？ 2.本项目架构是如何保证数据准确性的？ 3

kafka的并行度与JStorm性能优化

<em>kafka</em>的并行度与JStorm性能优化   > Consumers Messaging traditionally has two models: queuing and publish-subscribe. In a queue, a pool of consumers may read from a server and each message goes to one of th

storm从kafka消息队列读取数据进行读写操作

业务场景： <em>storm</em>+<em>kafka</em> 作为经典组合，<em>storm</em>的作用主要是进行流式计算，对于源源不断的均匀数据流流入处理是非常有效的，而现实生活中大部分场景并不是均匀的数据流，而是时而多时而少的数据流入，这种情况下显然用批量处理是不合适的，如果使用<em>storm</em>做实时计算的话可能因为数据拥堵而导致服务器挂掉，应对这种情况，使用<em>kafka</em>作为消息队列是非常合适的选择，<em>kafka</em>可以将不...

storm从kafka中读数据

========================================== 定义从<em>kafka</em>中读出的数据 import java.io.UnsupportedEncodingException; import java.util.List; import backtype.<em>storm</em>.spout.Scheme; import backtype.<em>storm</em>.tuple.F

storm安装与kafka整合

1.<em>storm</em>是什么 1.1<em>storm</em>的介绍 <em>storm</em>是twitter公司开源贡献给apache的一款实时流式处理的一个开源软件，主要用于解决数据的实时计算以及实时的处理等方面的<em>问题</em> 1.2<em>storm</em>的特点 Storm是一个开源的分布式实时计算系统，可以简单、可靠的处理大量的数据流。Storm有很多使用场景：如实时分析，在线机器学习，持续计算，分布式RPC，ETL等等。St...

storm-kafka源码分析

<em>storm</em>-<em>kafka</em>源码分析@(KAFKA)[<em>kafka</em>, 大数据, <em>storm</em>]<em>storm</em>-<em>kafka</em>源码分析 一概述 一代码结构 二orgapache<em>storm</em><em>kafka</em> 三orgapache<em>storm</em><em>kafka</em>trident 1spout 2state 3metric 四其它说明 1线程与分区 二orgapache<em>storm</em><em>kafka</em> 一基础类 1Broker 2BrokerHosts 3P

104-storm 整合 kafka之保存MySQL数据库

整合Kafka+Storm，消息通过各种方式进入到Kafka消息中间件，比如通过使用Flume来收集的日志数据，然后暂由Kafka中的路由暂存，然后在由实时计算程序Storm做实时分析，这时候我们需要讲Storm中的Spout中读取Kafka中的消息，然后交由具体的Bolt组件分析处理。实际上在 apache-<em>storm</em>-0.9.3这个版本的Storm已经自带了一个集成Kafka的外部插件程序<em>storm</em>-<em>kafka</em>，可以直接使用,通过本章可以学习如何整合

Kafka消费数据重复解决方案

YupDB内通过<em>kafka</em>传递进来的数据有重复现象（Kafka<em>消费</em>数据重复） 遇到这种<em>问题</em>，基本上是心跳或offset更新不及时导致。 在<em>kafka</em>环境中，有以下几个参数对于数据重复有很好的效果。 auto.commit.interval.ms consumer向zookeeper提交offset的频率，单位是秒，默认60*1000 此值太大会导致数据重复<em>消费</em>，将其调小可避免重复数据。建议值100...

storm笔记：Storm+Kafka简单应用

这几天工作需要使用<em>storm</em>+<em>kafka</em>，基本场景是应用出现错误，发送日志到<em>kafka</em>的某个topic，<em>storm</em>订阅该topic，然后进行后续处理。场景非常简单，但是在学习过程中，遇到一个奇怪的异常情况：使用KafkaSpout读取topic数据时，没有向ZK写offset数据，致使每次都从头开始读取。纠结了两天，终于碰巧找到原因：应该使用`BaseBasicBolt`作为bolt的父类，而不是`BaseRichB

storm笔记 与kafka的集成

   <em>storm</em>与<em>kafka</em>的结合，即前端的采集程序将实时数据源源不断采集到队列中，而<em>storm</em>作为<em>消费</em>者拉取计算，是典型的应用场景。因此，<em>storm</em>的发布包中也包含了一个集成jar，支持从<em>kafka</em>读出数据，供<em>storm</em>应用使用。这里结合自己的应用做个简单总结。   由于<em>storm</em>已经提供了<em>storm</em>-<em>kafka</em>，因此可以直接使用，使用<em>kafka</em>的低级api读取数据。如果有需要的话，自己实...

kafka 消费者offset记录位置和方式

原文：http://www.mamicode.com/info-detail-1969443.html <em>kafka</em><em>消费</em>者在会保存其<em>消费</em>的进度，也就是offset，存储的位置根据选用的<em>kafka</em> api不同而不同。 首先来说说<em>消费</em>者如果是根据javaapi来<em>消费</em>，也就是【<em>kafka</em>.javaapi.consumer.ConsumerConnector】，通过配置参数【zookeepe

flume读取日志数据写入kafka 然后kafka+storm整合

一、flume配置 flume要求1.6以上版本 flume-conf.properties文件配置内容，sinks的输出作为<em>kafka</em>的product [html] view plain copy a1.sources = r1   a1.sinks = k1   a1.channels = c1      # Desc

storm SpoutConfig startOffsetTime 设置指定时间，为什么还是从最早开始读取

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Storm-kafka集成问题,求解答

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storm: storm-kafka spout

      package inok.<em>storm</em>.<em>kafka</em>.sample; import java.io.FileInputStream; import java.io.IOException; import java.util.Arrays; import java.util.HashMap; import java.util.Iterator; import jav...

Kafka实时流数据经Storm至Hdfs

目前HDFS上日志一部分由MR清洗生成&二次计算，一部分直接从服务器离线上传，但在私有云环境下，离线日志的压缩上传可能会对服务造成性能影响，而且在很多日志已经实时传输到Kafka集群的情况下，考虑Kafka->Hdfs也不失为一条合理的路径。1. Kafka-Flume-Hdfs这种方法直接通过Flume-ng的Hdfs-Sink往Hdfs导数据，Hdfs-Sink用来将数据写入Hadoop分布式文

kafka的消息消费机制、consumer的负载均衡、文件存储机制

这篇笔记的内容回答了上篇 Kafka运行<em>机制</em>与各组件详解 剩余的<em>问题</em>（这些内容来自于学过的学习资料）。

Kafka如何解决消息丢失问题，消费重复问题

Kafka简介：        Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理<em>消费</em>者规模的网站中的所有动作流数据。这种动作（网页浏览，搜索和其他用户的行动）是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决。                                                           ...

Kafka重试机制实现

Kafka重试<em>机制</em>实现 2018-02-21 这篇文章主要是记录一下，在做头条的红包支付系统的过程中，用<em>kafka</em>做消息队列时，如何设计一个可以重试的<em>消费</em><em>机制</em> 这个方式已经在线上运行了很长的时间，但是后续总觉得这种实现方式不算很好，所以就在网上找到了一篇文章，也是介绍如何构造一个重试队列，而且正好跟我的想法相同，所以就打算把我自己的想法写下来 背景 今年春节的时候，今日头条旗下的产品...

ack是什么，如何使用Ack机制，如何关闭Ack机制，基本实现，STORM的消息容错机制，Ack机制

1、ack是什么ack <em>机制</em>是<em>storm</em>整个技术体系中非常闪亮的一个创新点。通过Ack<em>机制</em>，spout发送出去的每一条消息，都可以确定是被成功处理或失败处理， 从而可以让开发者采取动作。比如在Meta中，成功被处理，即可更新偏移量，当失败时，重复发送数据。 因此，通过Ack<em>机制</em>，很容易做到保证所有数据均被处理，一条都不漏。 另外需要注意的，当spout触发fail动作时，不会自动重发失败的tup

记一次Kafka集群的故障恢复

女主宣言本文是作者根据实际经验总结出的关于Kafka集群的故障恢复相关的总结，希望对大家有所帮助。PS：丰富的一线技术、多元化的表现形式，尽在“HULK一线技术杂谈”，点...

Storm-Kafka: Offset lags for kafka not supported for older versions

最近又要迁移HADOOP，迁移过程不做表述，因为我使用了Storm实时流组件，之前版本是1.0.2，目前最新版1.2.2. 老版本<em>storm</em>和<em>kafka</em>结合的包是<em>storm</em>-<em>kafka</em>, 新版本的包为<em>storm</em> <em>kafka</em> client。我用老的JAR部署到STORM显示了一个告警：Offset lags for <em>kafka</em> not supported for older versions就是上面...

高分求教！Storm程序启动失败

小弟初学<em>storm</em> 写了一个<em>storm</em>小程序，一个spout加两个bolt 逻辑很简单，就是不停emit 1 程序启动老是报错 backtype.<em>storm</em>.generated.InvalidTopo

storm trident的多数据流，多spout

<em>storm</em> trident的多数据流，多spout@(STORM)[<em>storm</em>, <em>kafka</em>]<em>storm</em>可以使用接收多个spout作为数据源，core <em>storm</em>与trident均可以，本文主要介绍trident的用法。在trident中设置多个spout的基本思路是先建立多个spout，然后分别创建对应的Stream，并将这些stream merge在一起。我们这里介绍2个例子，第一个是使用多sp

kafka怎么保证数据消费一次且仅消费一次？

1.众所周知，<em>kafka</em>0.11.0.0版本正式支持精确一次处理语义(exactly onece semantic–EOS)，Kafka的EOS主要体现在3个方面： 1）幂等producer 保证单个分区的只会发送一次，不会出现重复消息 2）事务(transation)：保证原子性的写入多个分区，即写入到多个分区的消息要么全部成功，要么全部回滚 3）流式EOS：流处理本质上可看成是“”读取-处理-...

kafka消费过程中失败，kafka重试补偿

今天遇到一个<em>kafka</em>的<em>问题</em>，在生产者发送消息之后，<em>消费</em>者会<em>消费</em>多次。在网上查询了很久，最终是在这个博客的引导下发现了<em>问题</em>：http://www.dalbll.com/Group/Topic/JAVA/5162，里面提到了<em>kafka</em>中的配置enable.auto.commit 是 true，这个会自动提交，然后是当我们的配置是自动提交的时候，<em>消费</em>者的消息投递保证有可能是at least o...

storm（四） 并行度

概念 并行度调整 设置worker 设置executor 设置task 设置acker

Kafka+storm+hbase

本博客基于以下软件：Centos 7.3（1611） <em>kafka</em>_2.10-0.10.2.1.tgz zookeeper-3.4.10.tar.gz hbase-1.3.1-bin.tar.gz apache-<em>storm</em>-1.1.0.tar.gz hadoop-2.8.0.tar.gz jdk-8u131-linux-x64.tar.gz IntelliJ IDEA 2017.1.3 x64 I

kafka+storm整合代码

package com.ljt.<em>storm</em>and<em>kafka</em>.<em>kafka</em>AndStorm;import org.apache.<em>storm</em>.<em>kafka</em>.KafkaSpout; import org.apache.<em>storm</em>.<em>kafka</em>.SpoutConfig; import org.apache.<em>storm</em>.<em>kafka</em>.ZkHosts;import backtype.<em>storm</em>.Config; i

Spring.NET学习笔记17——事务传播行为(基础篇)代码下载

Spring.NET事务配置模板。 原文出处：http://www.cnblogs.com/GoodHelper/archive/2009/11/16/SpringNet_Transaction.html 相关下载链接：[url=//download.csdn.net/download/ld1201/1822156?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/ld1201/1822156?utm_source=bbsseo[/url]

libXp-devel-1.0.0-8.1.el5.i386.rpm下载

libXp-devel-1.0.0-8.1.el5.i386.rpm 相关下载链接：[url=//download.csdn.net/download/sTrawman2005/2752772?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/sTrawman2005/2752772?utm_source=bbsseo[/url]

精美ppt模板之抽象５.rar下载

精美ppt模板之抽象5:内含20多个精美的ppt模板；主题：抽象 相关下载链接：[url=//download.csdn.net/download/lvxinliang/2147537?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/lvxinliang/2147537?utm_source=bbsseo[/url]

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