1.场景 a)有时消费端逻辑修改,需要重复消费数据,需要将offset设置到指定位置. 2.实现 kafka版本:0.11.* KIP-122: Add Reset Consumer Group Offsets tooling 样例: ./kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server ip:9092 --group groupName --reset-offsets --to-offset 1000 --topic topicName --execute

之前写过两篇关于重置offset的博文,后来使用过程中都有问题. 经过各种尝试,终于找到了解决方案. 直接上代码: # coding=utf8 from confluent_kafka import Consumer, KafkaError, TopicPartition def reset(topic, group, partition, new_offset): broker_list = "xx.xx.xx.xx:9092,xx.xx.xx.xx:9092" new_offset

消费端出现offset重置为latest, earliest现象,类似log: (org.apache.kafka.clients.consumer.internals.Fetcher.handleFetchResponse:) - Fetch offset is out of range, resetting offset 原因:该consumer消费的topic的leader和followers的状态不一致时,发生leader切换,会发生offset out of range,此时consu

kafka重置offset   1.删除zookeeper上节点信息 打开client :./zkCli.sh -server 127.0.0.1:12181 删除consumer:rmr /consumers/xxx   2.代码中设置从最小读(注意程序启动前保证zk上的consumer不存在) props.put("auto.offset.reset", "smallest");            

kafka consumer 如何根据 offset,进行消息回溯?下面的文档给出了 demo: https://cwiki.apache.org/confluence/display/KAFKA/0.8.0+SimpleConsumer+Example 代码片段如下: SimpleConsumer consumer = new SimpleConsumer(leadBroker, a_port, 100000, 64 * 1024, clientName); FetchRequest req

Kafka提供了两种Consumer API,分别是:High Level Consumer API 和 Lower Level Consumer API(Simple Consumer API) High Level Consumer API:高度抽象的Kafka消费者API:将底层具体获取数据.更新offset.设置偏移量等操作屏蔽掉,直接将操作数据流的处理工作提供给编写程序的人员.优点是:操作简单:缺点:可操作性太差,无法按照自己的业务场景选择处理方式.(入口类:ConsumerConne

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

从0.9.0.0开始,下面是消费者的配置. 名称 描述 类型 默认值 bootstrap.servers 消费者初始连接kafka集群时的地址列表.不管这边配置的什么地址,消费者会使用所有的kafka集群服务器.消费者会通过这些地址列表,找到所有的kafka集群机器. list key.deserializer 实现了Deserializer的key的反序列化类 class value.deserializer 实现了Deserializer的value的反序列化类 class fetch.mi

1.kafka consumer流程1.1.在启动时或者协调节点故障转移时,消费者发送ConsumerMetadataRequest给bootstrap brokers列表中的任意一个brokers.在ConsumerMetadataResponse中,它接收消费者对应的消费组所属的协调节点的位置信息. 1.2.消费者连接协调节点,并发送HeartbeatRequest.如果返回的HeartbeatResponse中返回IllegalGeneration错误码,说明协调节点已经在初始化.消费者就

前言 在上一篇 Kafka使用Java实现数据的生产和消费demo 中介绍如何简单的使用kafka进行数据传输.本篇则重点介绍kafka中的 consumer 消费者的讲解. 应用场景 在上一篇kafka的consumer消费者,我们使用的是自动提交offset下标. 但是offset下标自动提交其实在很多场景都不适用,因为自动提交是在kafka拉取到数据之后就直接提交,这样很容易丢失数据,尤其是在需要事物控制的时候. 很多情况下我们需要从kafka成功拉取数据之后,对数据进行相应的处理之后再进

Producer API org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer props.put("bootstrap.servers", "192.168.1.128:9092"); props.put("acks", "all"); props.put("retries", 0); props.put("batch.size", 16384

本篇是<关于Kafka producer管理TCP连接的讨论>的续篇,主要讨论Kafka java consumer是如何管理TCP连接.实际上,这两篇大部分的内容是相同的,即consumer也是把TCP连接的管理交由底层的Selector类(org.apache.kafka.common.network)来维护.我们依然以“何时创建/创建多少/何时关闭/潜在问题/总结”的顺序来讨论.和上一篇一样,本文将无差别地混用名词TCP和Socket. 一.何时创建TCP连接 首先明确的是,在构建Kaf

Kafka提供了两种Consumer API,分别是:High Level Consumer API 和 Lower Level Consumer API(Simple Consumer API) High Level Consumer API:高度抽象的Kafka消费者API:将底层具体获取数据.更新offset.设置偏移量等操作屏蔽掉,直接将操作数据流的处理工作提供给编写程序的人员.优点是:操作简单:缺点:可操作性太差,无法按照自己的业务场景选择处理方式.(入口类:ConsumerConne

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

Consumer API Kafka官网文档给了基本格式 http://kafka.apachecn.org/10/javadoc/index.html?org/apache/kafka/clients/consumer/KafkaConsumer.html JavaAPI 模板 自动提交offset Properties props = new Properties(); props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092"

目录 说明 整体逻辑 offset建表语句 代码实现 说明 当前处理只实现手动维护offset到mysql,只能保证数据不丢失,可能会重复 要想实现精准一次性,还需要将数据提交和offset提交维护在一个事务中 官网说明 Your own data store For data stores that support transactions, saving offsets in the same transaction as the results can keep the two in sy

kafka采用Consumer消费者Pull主动拉取数据的方式,当Broker无数据时,消费者空转.Kafka并不删除已消费的消息,各自独立的消费者可消费同一个Broker分区数据. 消费流程 1.消费者发起网络消费请求 # 每批次最小抓取设置(推荐1字节) fetch.min.bytes # 每批次最大抓取大小设置(推荐500ms) fetch.max.bytes # 未达到大小的超时设置(推荐50M) fetch.max.wait.ms 2.拉取数据到内存消费队列中 # 单次拉取最大消息条数

错误信息 19/01/15 19:36:40 WARN consumer.ConsumerConfig: The configuration max.poll.records = 1 was supplied but isn't a known config. 19/01/15 19:36:40 INFO utils.AppInfoParser: Kafka version : 0.9.0-kafka-2.0.2 19/01/15 19:36:40 INFO utils.AppInfoParse

启动kafka: sh /app/pet_kafka_xxxx_cluster/bin/kafka-server-start.sh -daemon /app/pet_kafka_xxxx_cluster/config/server.properties & 停止kafka:/app/pet_kafka_xxxx_cluster/bin/kafka-server-stop.sh pet_kafka_xxxx_cluster  为集群名路径 启动kafka-managernohup  /app/ka

3. object not serializable (class: org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord)   val stream = KafkaUtils.createDirectStream[String, String]( ssc, PreferConsistent, Subscribe[String, String](topics, kafkaParams) ) //click^1503305255772^00000003^