kafka auto.offset.reset参数解析 1.latest和earliest区别 2.创建topic 3.生产数据和接收生产数据 4.测试代码 auto.offset.reset关乎kafka数据的读取.常用的二个值是latest和earliest,默认是latest. 如果kafka只接收数据,从来没来消费过,程序一开始不要用latest,不然以前的数据就接收不到了.应当先earliest,然后二都都可以. earliest 当各分区下有已提交的offset时,从提交的offse…

要从头消费kafka的数据,可以通过以下参数: Kafka auto.offset.reset = earliest…

https://blog.csdn.net/dingding_ting/article/details/84862776 https://blog.csdn.net/xianpanjia4616/article/details/84347087 kafka-0.10.1.X版本之前: auto.offset.reset 的值为smallest,和,largest.(offest保存在zk中) kafka-0.10.1.X版本之后: auto.offset.reset 的值更改为:earliest…

1. 取值及定义 auto.offset.reset有以下三个可选值: latest (默认) earliest none 三者均有共同定义: 对于同一个消费者组,若已有提交的offset,则从提交的offset开始接着消费 意思就是,只要这个消费者组消费过了,不管auto.offset.reset指定成什么值,效果都一样,每次启动都是已有的最新的offset开始接着往后消费 不同的点为: latest(默认):对于同一个消费者组,若没有提交过offset,则只消费消费者连接topic后,新产生…

http://kafka.apache.org/documentation.html#configuration   Broker Configs 4个必填参数, broker.id Each broker is uniquely identified by a non-negative integer id broker唯一标识,broker可以在不同的host或port,但必须保证id唯一 log.dirs (/tmp/kafka-logs) 日志文件存放的目录 可以用逗号隔开多个目录,当创…

在使用spark连接kafka消费topic时,发现无论怎么设置,也无法从头开始消费. 查看配置得出auto.offset.reset的以下3种设置及含义: earliest 当各分区下有已提交的offset时,从提交的offset开始消费:无提交的offset时,从头开始消费 latest 当各分区下有已提交的offset时,从提交的offset开始消费:无提交的offset时,消费新产生的该分区下的数据 none topic各分区都存在已提交的offset时,从offset后开始消费:只要有…

今天在使用python消费kafka时遇到了一些问题, 特记录一下. 场景一. 特殊情况: 单独写程序只用来生产消费数据 开始时间: 10:42 Topic: t_facedec Partition: 1 程序启动: 168 启动consumer, 158启动consumer, windows机器producer推数据 运行时长: 15分钟 结果: 1.168的consume暂停,158的consumer一直消费 2.10:46分producer停止后重启推数, 158停止消费又开始消费 3.1…

请使用0.9以后的版本: 示例代码 Properties props = new Properties(); props.put("bootstrap.servers", "kafka01:9092,kafka02:9092"); props.put("group.id", "test"); props.put("enable.auto.commit", "true"); props.p…

在消费Kafka中分区的数据时,我们需要跟踪哪些消息是读取过的.哪些是没有读取过的.这是读取消息不丢失的关键所在. Kafka是通过offset顺序读取事件的.如果一个消费者退出,再重启的时候,它知道从哪儿继续读取消息进行处理.所以,消费者需要「提交」属于它们自己的偏移量.如果消费者已经提交了偏移量,但消息没有得到有效处理,此时就会造成消费者消息丢失.所以,我们应该重视偏移量提交的时间点以及提交的方式. Kafka消费者的可靠性配置 1.group.id 如果两个消费者有相同的 group.id…

1.Consumer Group 与 topic 订阅 每个Consumer 进程都会划归到一个逻辑的Consumer Group中,逻辑的订阅者是Consumer Group.所以一条message可以被多个订阅message 所在的topic的每一个Consumer Group,也就好像是这条message被广播到每个Consumer Group一样.而每个Consumer Group中,类似于一个Queue(JMS中的Queue)的概念差不多,即一条消息只会被Consumer Group中…