kafka简介 kafka是由LinkedIn开发,主要是用来处理Linkedin的大面积活跃数据流处理(activity stream).  此类的数据经常用来反映网站的一些有用的信息,比如PV,页面展示给哪些用户访问,用户搜索什么关键字最多,这类信息经常被log到文件里,然后线下且周期性的去分析这些数据.现在这种用户活跃数据已经成为互联网公司重要的一部分,所以必须构建一个更轻量且更精炼的基础架构.    活跃数据 使用案列  分析一下用户行为(pageviews),以便我能设计出更好的广告位…

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,latest,和none (offest保存在kafka的一个特殊的topic名为:__consumer_offsets里面)   如果存在已经提交的offest时,不管设置为earliest 或者latest 都会从已经提交的offest…

maxwell主要提供了下列功能     支持 SELECT * FROM table 的方式进行全量数据初始化     支持在主库发生failover后,自动回复binlog位置(GTID)     可以对数据进行分区,解决数据倾斜问题,发送到kafka的数据支持database,table,column等级别的数据分区     工作方式是伪装为Slave,接受binlog events, 然后根据schemas信息拼装,可以接受ddl.xid.row等各种event      1.首先配置m…

logstash 学习小记 标签(空格分隔): 日志收集 Introduce Logstash is a tool for managing events and logs. You can use it to collect logs, parse them, and store them for later use (like, for searching). – http://logstash.net 自从2013年logstash被ES公司收购之后,ELK stask正式称为官方用语.非…

[TOC] 前言 在WeTest舆情项目中,需要对每天千万级的游戏评论信息进行词频统计,在生产者一端,我们将数据按照每天的拉取时间存入了Kafka当中,而在消费者一端,我们利用了spark streaming从kafka中不断拉取数据进行词频统计.本文首先对spark streaming嵌入kafka的方式进行归纳总结,之后简单阐述Spark streaming+kafka在舆情项目中的应用,最后将自己在Spark Streaming+kafka的实际优化中的一些经验进行归纳总结.(如有任何纰漏…

前言 最新项目中要用到消息队列来做消息的传输,之所以选着 Kafka 是因为要配合其他 java 项目中,所以就对 Kafka 了解了一下,也算是做个笔记吧. 本篇不谈论 Kafka 和其他的一些消息队列的区别,包括性能及其使用方式. 简介 Kafka 是一个实现了分布式的.具有分区.以及复制的日志的一个服务.它通过一套独特的设计提供了消息系统中间件的功能.它是一种发布订阅功能的消息系统. 一些名词 如果要使用 Kafka ,那么在 Kafka 中有一些名词需要知道,文本不讨论这些名词是否在其他…

一.为什么需要消息系统 1.解耦: 允许你独立的扩展或修改两边的处理过程,只要确保它们遵守同样的接口约束. 2.冗余: 消息队列把数据进行持久化直到它们已经被完全处理,通过这一方式规避了数据丢失风险.许多消息队列所采用的"插入-获取-删除"范式中,在把一个消息从队列中删除之前,需要你的处理系统明确的指出该消息已经被处理完毕,从而确保你的数据被安全的保存直到你使用完毕. 3.扩展性: 因为消息队列解耦了你的处理过程,所以增大消息入队和处理的频率是很容易的,只要另外增加处理过程即可. 4.…

完整解决方案请参考: Setting Up and Running Apache Kafka on Windows OS   在环境搭建过程中遇到两个问题,在这里先列出来,以方便查询: 1. \Java\jre7\lib\ext\QTJava.zip was unexpected at this time. Process exited 解决方案: 1.1 右键点击"我的电脑" -> "高级系统设置" -> "环境变量" 1.2 查看…

kafka作为消息队列,在与netty.多线程配合使用时,可以达到高效的消息队列…

0. 关键概念 关键概念 Concepts Function Topic 用于划分Message的逻辑概念,一个Topic可以分布在多个Broker上. Partition 是Kafka中横向扩展和一切并行化的基础,每个Topic都至少被切分为1个Partition. Offset 消息在Partition中的编号,编号顺序不跨Partition(在Partition内有序). Consumer 用于从Broker中取出/消费Message. Producer 用于往Broker中发送/生产Me…