在谈及到Kafka的ACK之前我们要向讲一下Kafka的复制机制,为了保证Kafka的高性能,设计了分区,一个topic的分区是的数据可以分散,然后可以让更多的消费者来进行消费:避免单一分区,只能由一个消费者消费,造成串行处理,多分区本质还是实现了并行消费的机制:其实但凡是分片,很大程度上都是为了实现并行处理,比如Hdfs的Hive查询,Spark以及ES,他们的使用的底层存储技术无一不是分片保存:可以将操作下放到每个分片,然后再进行汇总,实现了增加了的数据处理的吞吐. 谈完了高性能,我们再来谈…

request.required.acks 有三个值 0 1 -1(all) 0:生产者不会等待 broker 的 ack,这个延迟最低但是存储的保证最弱当 server 挂 掉的时候就会丢数据. 1:服务端会等待 ack 值 leader 副本确认接收到消息后发送 ack 但是如果 leader 挂掉后他不确保是否复制完成新 leader 也会导致数据丢失. -1(all):服务端会等所有的 follower 的副本受到数据后才会受到 leader 发出的 ack,这样数据不会丢失…

kafka采用了一些非主流(unconventional)并经过实践的设计使其高效和可扩展.在实际使用中kafka显示出了相对于常见流行的消息系统的优越性.并且每天能够处理上百GB的新的数据.   类似收集实时数据来获得查询.推荐.广告方感兴趣的内容时,需要计算大量细粒度的点击率,还包括那些没有点击的页面.在facebook 大约6TB日志记录用户行为事件,中国移动大约生成5-8TB日志为通话记录.早期处理这些数据都是将日志离线获取并抓取日志(scraping log)后进行处理.最近一些分布式…

1.如何获取topic主题的列表bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181 2.生产者和消费者的命令行是什么?生产者在主题上发布消息:bin/kafka-console-producer.sh --broker-list 192.168.43.49:9092 --topic Hello-Kafka注意这里的IP是server.properties中的listeners的配置.接下来每个新行就是输入一条新消息.消费者接受消息:bin/…

Flume+Kafka+Storm整合 1. 需求: 有一个客户端Client可以产生日志信息,我们需要通过Flume获取日志信息,再把该日志信息放入到Kafka的一个Topic:flume-to-kafka 再由Storm读取该topic:flume-to-kafka,进行日志分析处理(这里我们做的逻辑处理为filter,即过滤日志信息),处理完日志信息后,再由Storm把处理好的日志信息放入到Kafka的另一个topic:storm-to-kafka 2.组件分布情况 我总共搭建了3个节点n…

1.Kafka 的设计时什么样的呢? Kafka 将消息以 topic 为单位进行归纳 将向 Kafka topic 发布消息的程序成为 producers. 将预订 topics 并消费消息的程序成为 consumer. Kafka 以集群的方式运行,可以由一个或多个服务组成,每个服务叫做一个 broker.producers 通过网络将消息发送到 Kafka 集群,集群向消费者提供消息 2.数据传输的事物定义有哪三种? 数据传输的事务定义通常有以下三种级别: (1)最多一次: 消息不会被重复…

环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk1.8 storm-0.9 apache-flume-1.6.0 一.Flume+Kafka+Storm架构设计 采集层:实现日志收集,使用负载均衡策略消息队列:作用是解耦及不同速度系统缓冲实时处理单元:用Storm来进行数据处理,最终数据流入DB中展示单元:数据可视化,使用WEB框架展示 二.案例:通过flume客户端向flume采集器发送日志,flume将日…

Kafka 概述 Apache Kafka 是一个分布式流处理平台,用于构建实时的数据管道和流式的应用.它可以让你发布和订阅流式的记录,可以储存流式的记录,并且有较好的容错性,可以在流式记录产生时就进行处理. Apache Kafka是分布式发布-订阅消息系统,在 kafka官网上对 Kafka 的定义:一个分布式发布-订阅消息传递系统. Kafka 特性 高吞吐量.低延迟:kafka每秒可以处理几十万条消息,它的延迟最低只有几毫秒,每个topic可以分多个partition, consumer…

1.  概述 数据层:结构化数据+非结构化数据+日志信息(大部分为结构化) 传输层:flume(采集日志--->存储性框架(如HDFS.kafka.Hive.Hbase))+sqoop(关系型数据性数据库里数据--->hadoop)+kafka(将实时日志在线--->sparkstream在数据进行实时处理分析) 存储层:HDFS+Hbase(非关系型数据库)+kafka(节点上默认存储1G数据) 资源调度层:Yarn 计算层:MapReduce+ Hive(计算+存储型框架:sql--…

1.如何消费已经被消费过的数据? 答:采用不同的group 2.如何自定义去消费已经消费过的数据? Conosumer.properties配置文件中有两个重要参数 auto.commit.enable:如果为true,则consumer的消费偏移offset会被记录到zookeeper.下次consumer启动时会从此位置继续消费 auto.offset.reset 该参数只接受两个常量largest和Smallest,分别表示将当前offset指到日志文件的最开始位置和最近的位置. 实现自定…