下载kafka,http://kafka.apache.org/downloads kafka下面的文件结构如下: 进入bin目录,启动kafka之前要先启动zookeeper ./zookeeper-server-start.sh ../config/zookeeper.properties   启动zookeeper 显示绑定了2181端口,我们来查看一下 zookeeper启动成功 接下来启动kafka ./kafka-server-start.sh ../config/server.pr

在启动Flume的时候,出现下面的异常,但是程序照样能运行,Kafka也能够收到数据,只是偶尔会断点. 2016-08-25 15:32:54,561 (SinkRunner-PollingRunner-DefaultSinkProcessor) [INFO - kafka.utils.Logging$class.info(Logging.scala:68)] Fetching metadata from broker id:2,host:10.208.129.5,port:9092 with

名称 描述 类型 默认值 有效值区间 重要程度 zookeeper.connect zk地址 string 高 advertised.host.name 过时的:只有当advertised.listeners或listeners没有配置的时候才会生效.使用advertised.listeners代替.发布在zk上的hostname,供客户端使用.在IaaS环境下,该值需要与broker绑定的接口不一样.如果该值没有配置,会使用配置的host.name.否则会使用java.net.InetAddr

broker在kafka的服务端运行,一台服务器相当于一个broker:每个broker下可以有多个topic,每个topic可以有多个partition,在producer端可以对消息进行分区,每个partiton可以有多个副本,可以使得数据不丢失. 通常以集群模式,下面来阐述一下broker的几个状况. 分区数据与副本 kafka的partition有一个leader的数据区域,是为了接收producer端发送的数据:也可以通过克隆leader的方式创建副本,leader与副本保持数据同步,

修改配置文件 ps -ef |grep kafka kill (kafka进程号) 启动kafka [root@lecode-dev-001 bin]# ./kafka-server-start.sh -daemon ../config/server.properties

http://rdcqii.hundsun.com/portal/article/709.html KAFKA是分布式发布-订阅消息系统,是一个分布式的,可划分的,冗余备份的持久性的日志服务.它主要用于处理活跃的流式数据. 现在被广泛地应用于构建实时数据管道和流应用的场景中,具有横向扩展,容错,快等优点,并已经运行在众多大中型公司的生产环境中,成功应用于大数据领域,本文分享一下我所了解的KAFKA. 1 KAFKA高吞吐率性能揭秘 KAFKA的第一个突出特定就是“快”,而且是那种变态的“快”,在

1.为什么有消息系统 1.解耦合 2.异步处理 例如电商平台,秒杀活动. 一般流程会分为: 风险控制 库存锁定 生成订单 短信通知 更新数据 通过消息系统将秒杀活动业务拆分开,将不急需处理的业务放在后面慢慢处理: 流程改为: 风险控制 库存锁定 消息系统 生成订单 短信通知 更新数据 3.流量的控制 3.1 网关在接受到请求后,就把请求放入到消息队列里面 3.2 后端的服务从消息队列里面获取到请求,完成后续的秒杀处理流程.然后再给用户返回结果. 优点:控制了流量 缺点:会让流程变慢 2.Kafk

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

问题集仅为个人实践,若有不准确的,欢迎交流! 一.现象: 集群有3台kafka服务器,而kafka 的9002界面上broker仅有2个:log.dirs配置路径为/data/kafka/data,而创建的topic数据都存放在默认路径下/tmp/kafka-logs. 二.分析过程 检查server.properties中log.dirs目录配置正确.查看日志目录,发现报错如下: FATAL kafka.server.KafkaServer {...},Fatal error during k

一.问题描述:Kafka生产集群中有一台机器cdh-003由于物理故障原因挂掉了,并且系统起不来了,使得线上的spark Streaming实时任务不能正常消费,重启实时任务都不行.查看kafka topic状态,发现broker Leader出现-1的情况,如下图 二.问题分析Kafka Broker Leader 为-1,表示有partition在选举Leader的时候失败了,因此引起了消费该Topic的实时任务都出现了异常,经过排除发现挂掉的cdh-003机器正好是broker id为25

日志记录 FATAL Fatal error during KafkaServerStable startup. Prepare to shutdown (kafka.server.KafkaServerStartable)java.lang.IllegalArgumentException: requirement failed: Corrupt index found, index file (/home/kafka/kafka_2.9.2-0.8.1/logs/sampleTopic-1/

一.前言 https://www.cnblogs.com/GrimMjx/p/11354987.html 上一节说过,任何消息队列都是万变不离其宗都是3部分,消息生产者(Producer).消息消费者(Consumer)和服务载体(在Kafka中用Broker指代).上一节讲了kafka producer端的一些细节,那么这一节来讲broker端的一些设计与原理 首先从kafka如何创建一个topic来开始: kafka-topics --create --zookeeper localhost

背景 因磁盘满了,导致kafka所有的服务器全部宕机了,然后重启kafka集群,服务是启动成功了,但有一些报错: broker1: broker2: broker3:一直在刷以下错误信息 虽然报了这些错,但kafka正常启动了,通过命令测试了集群能正常生产和消费消息,但是看kafka-manager界面,出现副本未分配的异常情况: 检查消费这些主题的程序,果然是消费失败了,一直在刷如下异常信息: 注:图中IP的是broker3节点 截止到这里可以看出,broker3节点出问题了,导致消费者程序连

作者:Jack47 转载请保留作者和原文出处 欢迎关注我的微信公众账号程序员杰克,两边的文章会同步,也可以添加我的RSS订阅源. 交代一下背景:我们的后台系统是一套使用Kafka消息队列的数据处理管线:Kafka->Logstash->Elasticsearch.这些组件都跑在Docker的容器环境里,我们是基于Kubernetes来编排整个后端的数据处理管线上的容器.Kafka需要暴露在外网里,接收Kafka Producer(filebeat, collectd)发过来的消息.本文是记录基

问题:Ambari下Kafka多IP监听配置 环境:Ambari 1.7.0 , Hadoop 2.2 Kafka 0.8.1.2.2.0.0 现象: Ambari 中是不能配置Kafka的host.name配置项的,Ambari配置时,使用Ambar中为节点指定的hostname值,比如node1.google (Kafka自身的默认值是localhost) 一般在内网配置Ambari,用的hostname都是内网的IP,如 192.168.1.1 node1.google 192.168.1

使用场景 Spark Streaming实时消费kafka数据的时候,程序停止或者Kafka节点挂掉会导致数据丢失,Spark Streaming也没有设置CheckPoint(据说比较鸡肋,虽然可以保存Direct方式的offset,但是可能会导致频繁写HDFS占用IO),所以每次出现问题的时候,重启程序,而程序的消费方式是Direct,所以在程序down掉的这段时间Kafka上的数据是消费不到的,虽然可以设置offset为smallest,但是会导致重复消费,重新overwrite hive

kafka环境搭建及librdkafka测试 (2016-04-05 10:18:25)   一.kafka环境搭建(转自http://kafka.apache.org/documentation.html#gettingStarted) Step 1: Download the code Download the 0.9.0.0 release and un-tar it. > tar -xzf kafka_2.11-0.9.0.0.tgz > cd kafka_2.11-0.9.0.0 S

Kafka是一个分布式.可分区.可复制的消息系统.Kafka将消息以topic为单位进行归纳:Kafka发布消息的程序称为producer,也叫生产者:Kafka预订topics并消费消息的程序称为consumer,也叫消费者:当Kafka以集群的方式运行时,可以由一个服务或者多个服务组成,每个服务叫做一个broker,运行过程中producer通过网络将消息发送到Kafka集群,集群向消费者提供消息. Kafka客户端和服务端基于TCP协议通信,并且提供了Java客户端API,实际上Kafka

开发Kafka通用数据平台中间件 (含本次项目全部代码及资源) 目录: 一. Kafka概述 二. Kafka启动命令 三.我们为什么使用Kafka 四. Kafka数据平台中间件设计及代码解析 五.未来Kafka开发任务 一. Kafka概述 Kafka是Linkedin于2010年12月份创建的开源消息系统,它主要用于处理活跃的流式数据.活跃的流式数据在web网站应用中非常常见,这些活动数据包括页面访问量(Page View).被查看内容方面的信息以及搜索情况等内容. 这些数据通常以日志的形

一.Kafka简介 本文综合了我之前写的kafka相关文章,可作为一个全面了解学习kafka的培训学习资料. 转载请注明出处 : 本文链接 1.1 背景历史 当今社会各种应用系统诸如商业.社交.搜索.浏览等像信息工厂一样不断的生产出各种信息,在大数据时代,我们面临如下几个挑战: 如何收集这些巨大的信息 如何分析它 如何及时做到如上两点 以上几个挑战形成了一个业务需求模型,即生产者生产(produce)各种信息,消费者消费(consume)(处理分析)这些信息,而在生产者与消费者之间,需要一个沟通

Kafka中Replicas复制备份机制 kafka将每个partition数据复制到多个server上,任何一个partition有一个leader和多个follower(可以没有),备份的个数可以通过broker配置文件来设定(replication-factor的参数配置指定).leader处理所有的read-write请求,follower需要和leader保持同步.Follower和consumer一样,消费消息并保存在本地日志中,leader负责跟踪所有的follower状态,如果f