转载自 huxihx,原文链接 Kafka 如何读取offset topic内容 (__consumer_offsets) 众所周知,由于Zookeeper并不适合大批量的频繁写入操作,新版Kafka已推荐将consumer的位移信息保存在Kafka内部的topic中,即__consumer_offsets topic,并且默认提供了kafka_consumer_groups.sh脚本供用户查看consumer信息. 不过依然有很多用户希望了解__consumer_offsets topic内部

https://jingyan.baidu.com/article/eb9f7b6d367679869364e8d4.html

stringsAsFactors=F   以前在r里读数据,经常把character读成factor,还得费半天劲把它转回来,尤其是把factor转成numeric还没有那么直接.例如: dat<-read.csv("D:/chengjun/digg/digg_votes_threshold_ForOnStageTimeAnalysis.csv",                header=T, stringsAsFactors = F)     存数据时,经常多出一列id,很

models.tb.objects.all().using('default'),根据using来指定在哪个库里查询,default是settings中配置的数据库的连接名称. 外话:django中引入现成数据库 Django引入外部数据库还是比较方便的,步骤如下 创建一个项目,修改seting文件,在setting里面设置你要连接的数据库类型和连接名称,地址之类,和创建新项目的时候一致 运行下面代码可以自动生成models模型文件 python manage.py inspectdb,执行完这

推送avro格式数据到topic 源代码:https://github.com/Neuw84/structured-streaming-avro-demo/blob/master/src/main/java/es/aconde/structured/GeneratorDemo.java package es.aconde.structured; import com.twitter.bijection.Injection; import com.twitter.bijection.avro.Ge

通过原生kafka,查看对应的topic是否有数据 下载kafka:登录Apache kafka官方下载 http://kafka.apache.org/downloads.html 配置config文件 vim server.properties 启动kafka: ./kafka-server-start.>/dev/>& & # kafka-server-start.sh 脚本在 kafka_2.-/bin路径下 查看已创建的topic列表: ./kafka-topics.

server.properties中增加选项 delete.topic.enable=true 修改之后重启kafka 进入kafka目录,输入命令 bin/kafka-topics.sh --zookeeper localhost:2185 --delete --topic my_topic_name 如果数据量大的话会删一段时间

kafka 日常使用和数据副本模型的理解 在使用Kafka过程中,有时经常需要查看一些消费者的情况.Kafka健康状况.临时查看.同步一些数据,又由于Kafka只是用来做流式存储,又没有像Mysql或者Redis提供方便的查询方法查看数据.只能通过在命令行执行Kafka 脚本方式操作kafka(当然也有一些第三方的kafka监控工具),这里就主要收集一些常用的Kafka命令. 在看到 kafka ISR 副本时,实在忍不住就多扯了一点背后的原理,将Kafka.Redis.ElasticSearc

摘要: 作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl 转载请注明出处 业余时间调研了一下Kafka connect的配置和使用,记录一些自己的理解和心得,欢迎指正. 一.背景介绍 Kafka connect是Confluent公司(当时开发出Apache Kafka的核心团队成员出来创立的新公司)开发的confluent platform的核心功能. 大家都知道现在数据的ETL过程经常会选择kafka作为消息中间件应用在离线和实时的使用场景中,而kafk

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

本次遇到的问题描述,日志采集同步时,当单条日志(日志文件中一行日志)超过2M大小,数据无法采集同步到kafka,分析后,共踩到如下几个坑.1.flume采集时,通过shell+EXEC(tail -F xxx.log 的方式) source来获取日志时,当单条日志过大超过1M时,source端无法从日志中获取到Event.2.日志超过1M后,flume的kafka sink 作为生产者发送给日志给kafka失败,kafka无法收到消息.以下针对踩的这两个坑做分析,flume 我使用的是1.9.0

1.实时处理框架 即从上面的架构中我们可以看出,其由下面的几部分构成: Flume集群 Kafka集群 Storm集群 从构建实时处理系统的角度出发,我们需要做的是,如何让数据在各个不同的集群系统之间打通(从上面的图示中也能很好地说明这一点),即需要做各个系统之前的整合,包括Flume与Kafka的整合,Kafka与Storm的整合.当然,各个环境是否使用集群,依个人的实际需要而定,在我们的环境中,Flume.Kafka.Storm都使用集群. 2. Flume+Kafka整合 2.1 整合思路

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

摘要:Offset 偏移量,是针对于单个partition存在的概念. 本文分享自华为云社区<Kafka Topic Partition Offset 这一长串都是啥?>,作者: gentle_zhou. Kafka,作为一款分布式消息发布和订阅系统,被广泛应用于大数据传输场景:因为其高吞吐量.内置分区.冗余及容错性的特点,可谓是一个很好的大规模消息处理应用的解决方案(行为追踪,日志收集). 基本架构组成 Kafka里几有如下大基本要素: Producer:消息生产者,向Kafka clust

作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl 转载请注明出处 找时间总结整理了下数据从Kafka到Hdfs的一些pipeline,如下 1> Kafka -> Flume –> Hadoop Hdfs 常用方案,基于配置,需要注意hdfs小文件性能等问题. GitHub地址:  https://github.com/apache/flume 2> Kafka -> Kafka Hadoop Loader ->Hadoop Hdf

本文着重介绍几个常用的topic命令行命令,包括listTopic,createTopic,deleteTopic和describeTopic等.由于alterTopic并不是很常用,本文中就不涉及了.另外本文的代码分析是基于kafka_2.10-0.8.2.1的(虽然截图是Kafka 0.8.1的^_^ )   一. list topic 显示所有topic 1. 从zookeeper的/brokers/topics节点下获取所有topic封装成topic集合 2. 遍历该集合,查看每个top

本文共分为三个部分:   Kafka Topic创建方式 Kafka Topic Partitions Assignment实现原理 Kafka资源隔离方案   1. Kafka Topic创建方式   Kafka Topic创建方式有以下两种表现形式:   (1)创建Topic时直接指定Topic Partition Replica与Kafka Broker之间的存储映射关系   /usr/lib/kafka_2.10-0.8.2.1/bin/kafka-topics.sh --zookeep

前言 在上一篇中讲述如何搭建kafka集群,本篇则讲述如何简单的使用 kafka .不过在使用kafka的时候,还是应该简单的了解下kafka. Kafka的介绍 Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据. Kafka 有如下特性: 以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力,即使对TB级以上数据也能保证常数时间复杂度的访问性能. 高吞吐率.即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒100K条以上消息的传输. 支持Kafka Serv

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载 本文是基于hadoop 2.7.1,以及kafka 0.11.0.0.kafka-connect是以单节点模式运行,即standalone. 首先,先对kafka和kafka connect做一个简单的介绍 kafka:Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据.比较直观的解释就是其有一个生产者(producer)和一个消费者(consumer).可以将kafka想象成一个数据容器,生产者负责

Kafka Connect是一种用于在Kafka和其他系统之间可扩展的.可靠的流式传输数据的工具,可以更快捷和简单地将大量数据集合移入和移出Kafka的连接器.Kafka Connect为DataPipeline提供了一个相对成熟稳定的基础框架,还提供了一些开箱即用的工具,大大地降低研发的投入和提升应用的质量. 下面,我们看一看Kafka Connect的具体优势. 首先,Kafka Connect提供的是以数据管道为中心的业务抽象.在Kafka Connect里有两个核心概念:Source和S

canal 1.1.1版本之后, 默认支持将canal server接收到的binlog数据直接投递到MQ, 目前默认支持的MQ系统有kafka和RocketMQ. 在投递的时候我们使用的是非压平的消息模式(canal.mq.flatMessage =false //是否为flat json格式对象),然后消费topic的时候就一直无法正常显示和序列化,通过kafka-console-consumer.sh命令收到的消息如下图 在github上也能找到相关问题 canal-kafka 数据同步到