Kakfa揭秘 Day4 Kafka中分区深度解析 今天主要谈Kafka中的分区数和consumer中的并行度.从使用Kafka的角度说,这些都是至关重要的. 分区原则 Partition代表一个topic的分区,可以看到在构造时注册了zookeeper,也就是说kafka在分区时,是被zk管理的. 在实际存储数据时,怎么确定分区. 咱们从kafka的设计开始,为了完成高吞吐性,关键有两点设计: 使用了磁盘操作系统级的页page的访问,据说在顺序读写时比使用内存速度更快. 使用Topic进行分布…

当别人问这个问题的时候,别人肯定是想你是否看过源码.是否针对不同场景改过kafka的分区模式 这是别人最想知道的是,你的message如何负载均衡的发送给topic的partition 我们用kafka的时候,可以动态指定partition,也可以不指定partition 当我们动态指定了partition的时候,kafka会将消息发送到指定的partition 如果没有指定partition 这就是关键了, 如何让这些消息,均衡的发送给每个partition 先看看发送消息的方式 kafka首…

用过 Kafka 的同学应该都知道,每个 Topic 一般会有很多个 partitions.为了使得我们能够及时消费消息,我们也可能会启动多个 Consumer 去消费,而每个 Consumer 又会启动一个或多个streams去分别消费 Topic 对应分区中的数据.我们又知道,Kafka 存在 Consumer Group 的概念,也就是 group.id 一样的 Consumer,这些 Consumer 属于同一个Consumer Group,组内的所有消费者协调在一起来消费订阅主题(su…

今天又有小伙伴在群里问 slot 和 kafka topic 分区(以下topic,默认为 kafka 的 topic )的关系,大概回答了一下,这里整理一份 首先必须明确的是,Flink Task Manager 的 slot 数 和 topic 的分区数是没有直接关系的,而这个问题其实是问的是: 任务的并发数与 slot 数的关系 最大并发数 = slot 数 这里有两个原因:每个算子的不同并行不能在同一slot,不同的算子可以共享 slot ,所以最大并行度 就等于 slot 数. 这样就…

背景 kafka如何支撑海量消息的集中写入? 答案就是消息分区. 核心思想是:负载均衡,采用合适的分区策略把消息写到不同的broker上的分区中: 其它的产品中有类似的思想. 比如monogodb, es 里面叫做 shard;   hbase叫region,  cassdra叫vnode; 消息的三层结构 如下图: 即  topic -> partition -> message ; topic是逻辑上的消息容器: partition实际承载消息,分布在不同的kafka的broke上: me…

转载请注明原创地址 http://www.cnblogs.com/dongxiao-yang/p/6238029.html 最近需要详细研究下kafka reblance过程中分区计算的算法细节,网上搜了部分说法,感觉比较晦涩且不太易懂,还是自己抠源码比较简便一点. kafka reblance计算部分代码如下: class RangeAssignor() extends PartitionAssignor with Logging { def assign(ctx: AssignmentCon…

package cn.xiaojf.kafka.producer; import org.apache.kafka.clients.producer.Partitioner; import org.apache.kafka.common.Cluster; import org.apache.kafka.common.PartitionInfo; import org.apache.kafka.common.utils.Utils; import java.util.List; import ja…

1  问题背景 Flume向kafka发布数据时,发现kafka接收到的数据总是在一个partition中,而我们希望发布来的数据在所有的partition平均分布 2 解决办法 Flume的官方文档是这么说的: 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 wil…

目录 脚本方法 Java 程序 参考资料 脚本方法 ./bin/kafka-run-class.sh kafka.tools.GetOffsetShell --broker-list localhost:9092 --topic test test:0:1522 test:1:1020 test:2:1258 和Java程序比起来,运行得有点慢. Java 程序 更详细的代码工程,可以参考我的GitHub 消费者获取分区列表,并获取分区最新的OFFSET import java.util.Arr…

kafka的数据的分区 探究的是kafka的数据生产出来之后究竟落到了哪一个分区里面去了 第一种分区策略:给定了分区号,直接将数据发送到指定的分区里面去 第二种分区策略:没有给定分区号,给定数据的key值,通过key取上hashCode进行分区 第三种分区策略:既没有给定分区号,也没有给定key值,直接轮循进行分区 第四种分区策略:自定义分区 /// / producer.send(new ProducerRecord<String, String>("test", Int…

分区会均匀的分配到不同的broke上,即不同的机器上.…

分区策略 1)分区的原因 (1)方便在集群中扩展,每个 Partition 可以通过调整以适应它所在的机器,而一个 topic 又可以有多个 Partition 组成,因此整个集群就可以适应任意大小的数据了; (2)可以提高并发,因为可以以 Partition 为单位读写了. 2)分区的原则 我们需要将 producer 发送的数据封装成一个 ProducerRecord 对象. 发送消息有几种重载方法: (1)指明 partition 的情况下,直接将指明的值直接作为 partiton 值;…

这篇文章主要在上一篇文章的基础上讲一下 如何自定义flume到kafka的分区 上一节中从下面的地址下载了一个源码 https://github.com/beyondj2ee/flumeng-kafka-plugin/tree/master/ 我们只是从中获取了jar包.这次我们就利用下载的源码去自定义分区…

问题 用过 Kafka 的同学用过都知道,每个 Topic 一般会有很多个 partitions.为了使得我们能够及时消费消息,我们也可能会启动多个 Consumer 去消费,而每个 Consumer 又会启动一个或多个streams去分别消费 Topic 里面的数据.我们又知道,Kafka 存在 Consumer Group 的概念,也就是 group.id 一样的 Consumer,这些 Consumer 属于同一个Consumer Group,组内的所有消费者协调在一起来消费订阅主题(su…

上篇文章学习kafka的基本安装和基础概念,本文主要是学习kafka的常用API.其中包括生产者和消费者, 多线程生产者,多线程消费者,自定义分区等,当然还包括一些避坑指南. 首发于个人网站:链接地址 准备工作 kafka版本:2.11-1.1.1 操作系统:centos7 java:jdk1.8 有了以上这些条件就OK了,具体怎么安装和启动Kafka这里就不强调了,可以看上一篇文章. 新建一个maven工程,需要的依赖如下: <dependency> <groupId>org.a…

熟悉 Kafka的同学肯定知道,每个主题有多个分区,每个分区会存在多个副本,本文今天要讨论的是这些副本是怎么样放置在 Kafka集群的 Broker 中的. 大家可能在网上看过这方面的知识,网上对这方面的知识是千变一律,都是如下说明的: 为了更好的做负载均衡,Kafka尽量将所有的Partition均匀分配到整个集群上.Kafka分配Replica的算法如下: 将所有存活的N个Brokers和待分配的Partition排序 将第i个Partition分配到第(i mod n)个Broker上,这…

修改kafka的partition分区 bin/kafka-topics.sh --zookeeper datacollect-2:2181 --alter --partitions 3 --topic client-agent-1 修改kafka副本数 官网解释如下: Increasing replication factor Increasing the replication factor of an existing partition is easy. Just specify the…

“ 为什么Kafka在RangeAssigor.RoundRobinAssignor的基础上,又新增了PartitionAssignor,它解决了什么问题?” 背景 用过Kafka的同学应该都知道Kafka的分区和消费组的概念.在Kafka中,每个Topic会包含多个分区,默认情况下一个分区只能被一个消费组下面的一个消费者消费,这里就产生了分区分配的问题.Kafka中提供了多重分区分配算法(PartitionAssignor)的实现:RangeAssigor.RoundRobinAssignor…

1.卡夫卡话题 在这篇Kafka文章中,我们将学习Kafka主题与Kafka Architecture的整体概念.Kafka中的体系结构包括复制,故障转移以及并行处理.此外,我们还将看到创建Kafka主题的方法以及Apache Kafka主题的示例,以便更好地理解Kafka.此外,我们将看到Kafka分区和Kafka日志分区.那么,让我们从Kafka主题开始吧. Apache Kafka主题 - 架构和分区 2.什么是卡夫卡主题? 简而言之,命名的记录流就是我们所说的Kafka Topic.基本…

本篇主要介绍kafka的分区和副本,因为这两者是有些关联的,所以就放在一起来讲了,后面顺便会给出一些对应的配置以及具体的实现代码,以供参考~ 1.kafka分区机制 分区机制是kafka实现高吞吐的秘密武器,但这个武器用得不好的话也容易出问题,今天主要就来介绍分区的机制以及相关的部分配置. 首先,从数据组织形式来说,kafka有三层形式,kafka有多个主题,每个主题有多个分区,每个分区又有多条消息. 而每个分区可以分布到不同的机器上,这样一来,从服务端来说,分区可以实现高伸缩性,以及负载均衡,…

自定义分区策略 思路 Command+Option+shift+N 调出查询页面,找到producer包的Partitioner接口 Partitioner下有一个DefaultPartitioner实现类 这里就有之前提到kafka数据分区策略 自定义分区策略 创建一个MyPartitioner类,继承并重新定义上面的Partitioner类 package cn.itcast.kafka.demo1; import org.apache.kafka.clients.producer.Part…

一.Kafka集群 Kafka 使用 Zookeeper 来维护集群成员 (brokers) 的信息.每个 broker 都有一个唯一标识 broker.id,用于标识自己在集群中的身份,可以在配置文件 server.properties 中进行配置,或者由程序自动生成.下面是 Kafka brokers 集群自动创建的过程: 每一个 broker 启动的时候,它会在 Zookeeper 的 /brokers/ids 路径下创建一个 临时节点,并将自己的 broker.id 写入,从而将自身注册…

众所周知,Apache Kafka是基于生产者和消费者模型作为开源的分布式发布订阅消息系统(当然,目前Kafka定位于an open-source distributed event streaming platform),由Scala和Java编写. Kafka提供了类似于JMS的特性,但设计上又有很大区别,它不是JMS规范的实现,如Kafka允许多个消费者主动拉取数据,而在JMS中只有点对点模式消费者才会主动拉取数据. Kafka producer在向Kafka集群发送消息时,需要指定top…

This is a common question asked by many Kafka users. The goal of this post is to explain a few important determining factors and provide a few simple formulas. More Partitions Lead to Higher Throughput The first thing to understand is that a topic pa…

转载:http://blog.csdn.net/odailidong/article/details/52571901 这是许多kafka使用者经常会问到的一个问题.本文的目的是介绍与本问题相关的一些重要决策因素,并提供一些简单的计算公式. 文章目录 1 越多的分区可以提供更高的吞吐量 2 越多的分区需要打开更多地文件句柄 3 更多地分区会导致更高的不可用性 4 越多的分区可能增加端对端的延迟 5 越多的partition意味着需要客户端需要更多的内存 6 总结 越多的分区可以提供更高的吞吐量…

Introducing Kafka Streams: Stream Processing Made Simple 这是Jay Kreps在三月写的一篇文章,用来介绍Kafka Streams.当时Kafka Streams还没有正式发布,所以具体的API和功能和0.10.0.0版(2016年6月发布)有所区别.但是Jay Krpes在这简文章里介绍了很多Kafka Streams在设计方面的考虑,还是很值得一看的. 以下的并不会完全按照原文翻译,因为那么搞太累了……这篇文件的确很长,而且Jay…

Kafka简介 Kafka是一个消息系统服务框架,它以提交日志的形式存储消息,并且消息的存储是分布式的,为了提供并行性和容错保障,消息的存储是分区冗余形式存在的. Kafka的架构 Kafka中包含以下几种专业术语: 1. topic:Kafka中以topic的形式来保存不同类别的消息 2. producer:Kafka中发布消息的称为producer 3. consumer:Kafka中订阅topic的进程称为consumer 4. broker:Kafka运行在由一个或多个服务(器)组成的集…

分布式发布订阅消息系统 Kafka 架构设计 转自:http://www.oschina.net/translate/kafka-design 我们为什么要搭建该系统 Kafka是一个消息系统,原本开发自LinkedIn,用作LinkedIn的活动流(activity stream)和运营数据处理管道(pipeline)的基础.现在它已为多家不同类型的公司 作为多种类型的数据管道(data pipeline)和消息系统使用. 活动流数据是所有站点在对其网站使用情况做报表时要用到的数据中最常规的部…

前面章节中的例子,用来作为单个节点的服务器示例是足够的,但是如果想要把它应用到生产环境,就远远不够了.在Kafka中有很多参数可以控制它的运行和工作.大部分的选项都可以忽略直接使用默认值就好,遇到一些特殊的情况你可以再考虑使用它们. 本文翻译自<Kafka权威指南> Broker的一般配置 有很多参数在部署集群模式时需要引起重视,这些参数都是broker最基本的配置,很多参数都需要依据集群的broker情况而变化. broker.id 每个kafka的broker都需要有一个整型的唯一标识,这…

在上一篇kafka入门的基础之上,本篇主要介绍Kafka的生产者和消费者. Kafka 生产者 kafka Producer发布消息记录到Kakfa集群.生产者是线程安全的,可以在多个线程之间共享生产者实例.一个简单的例子,使用producer发送一个有序的key/value(键值对),放到java的main方法里就能直接运行, public class ProducerDemo { private static final String KAFKA_TOPIC="kafka-topic&quo…