看kafka消费者信息? 进入cd $ZOOKEEPER_HOME/bin下. ./kafka-run-class.sh kafka.tools.ConsumerOffsetChecker --zookeeper txy001:2181 --group console-consumer-36989 ./kafka-run-class.sh kafka.tools.ConsumerOffsetChecker --zookeeper hadoop1:2181 --group console-cons

最近工作中遇到需要使用kafka的场景,测试消费程序启动后,要莫名的过几十秒乃至几分钟才能成功获取到到topic的partition和offset,而后开始消费数据,于是学习了一下查看kafka broker里topic和consumer group状态的相关命令,这里记录一下. 命令参考自<Kafka: The Definitive Guide> Chapter 9 Administrating Kafka 以下命令中使用的zookeeper配置地址为127.0.0.1:2181,boots

cd kafka_2.11-0.10.2.1\bin\windowsecho ls /brokers/ids |  zookeeper-shell.bat localhost:2181 使用kafka bin目录中的zookeeper-shell.sh来查看kafka在zookeeper中的配置. 连接zookeeper: bin/zookeeper-shell.sh 127.0.0.1:2181 https://my.oschina.net/tongyufu/blog/1806196 http

创建一个Kafka的主题,连接到zk集群,副本因子3,分区3,主题名是test111        [root@h5 kafka]# bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper h5:2181 --topic test111 --replication-factor 3 --partitions 3    查看Kafka的主题详情        [root@h5 kafka]# bin/kafka-topics.sh --describe --zookeep

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

zookeeper + kafka 首先要在 apche 官网下载 kafka 的程序包(linux版本),然后放到服务器上解压,得到以下目录 bin 目录下包含了服务的启动脚本 启动 zookeeper ./bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties 启动 kafka server ./bin/kafka-server-start.sh config/server.properties 创建一个主题 ./bin/kafka

1.使用win+R快捷键快速打开运行,输入regedit打开注册表 2.在注册表中找到HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Microsoft\Windows Photo Viewer\Capabilities\FileAssociations 3.在右侧新建字符串项 需要新建两项.jpg 和.png,值都为PhotoViewer.FileAssoc.Tiff 之后就可以使用照片查看器查看.jpg 和.png的图片了

为了更为直观展示Kafka的消息生产消费的过程,我会从基于Console和基于Application两个方面介绍使用实例.Kafka是一个分布式流处理平台,具体来说有三层含义: 它允许发布和订阅记录流,类似于消息队列或企业消息传递系统. 它可以容错的方式存储记录流. 它可以处理记录发生时的流. 由于主要介绍如何使用Kafka快速构建生产者消费者实例,所以不会涉及Kafka内部的原理.一个基于Kafka的生产者消费者过程通常是这样的(来自官网): 安装Kafka 从官网下载kafka_2.11-0

什么是kafka同步生产者,什么是kafka异步生产者? 比如这里某个topic有3个分区. kafka同步生产者:这个生产者写一条消息的时候,它就立马发送到某个分区去.  kafka异步生产者:这个生产者写一条消息的时候,先是写到某个缓冲区,这个缓冲区里的数据还没写到broker集群里的某个分区的时候,它就返回到client去了.       a1.sinks.k1.kafka.producer.type = sync #kafka同步生产者 a1.sinks.k1.kafka.produce

一.如何查看 在老版本中,使用kafka-run-class.sh 脚本进行查看.但是对于最新版本,kafka-run-class.sh 已经不能使用,必须使用另外一个脚本才行,它就是kafka-consumer-groups.sh 普通版 查看所有组 要想查询消费数据,必须要指定组.那么线上运行的kafka有哪些组呢?使用以下命令: bin/kafka-consumer- --list 注意:根据实际情况修改kafka的连接地址 执行输出: ... usercenter ... 这些组在是程序

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.

查看各个patition消息的最大位移 sh kafka-run-class.sh kafka.tools.GetOffsetShell --topic mytopic --time -1 --broker-list host1:9092,host2:9092,host3:9092 查看各个partition消息的最小位移 sh kafka-run-class.sh kafka.tools.GetOffsetShell --topic mytopic --time -2 --broker-lis

环境 本文中的操作均基于kafka_1.3.3.0,且所有命令经过实际验证. 常用工具 新建Topic ./kafka-topics --zookeeper 166.188.xx.xx --create --topic flink_source --partitions 1 --replication-factor 1 replication-factor: 指定副本数量 partitions:指定分区 删除Topic ./kafka-topics --zookeeper 166.188.xx.

kafka/config目录下的consumer.properties中可以看到

kafka没有提供version命令,不确定是否有方便的方法,但你可以进入kafka/libs文件夹. 或: find / -name \*kafka_\* | head -1 | grep -o '\kafka[^\n]*' 你应该看到像kafka_2.10-0.8.2-beta.jar这样的文件,其中2.10是Scala版本,0.8.2-beta是Kafka版本.

find /opt -name \*kafka_\* | head -1 | grep -o '\kafka[^\n]*'

https://blog.csdn.net/getyouwant/article/details/81209286?utm_source=blogxgwz8

Kafka0.9版本后,命令ConsumerOffsetChecker已弃用,用新的命令来查. // 列表 bin/kafka-consumer-groups.sh --zookeeper localhost:2181 --list // 偏移量描述 bin/kafka-consumer-groups.sh --zookeeper localhost:2181 --describe --group test-consumer-group

非常有用的参考博客:http://blog.csdn.net/qq_33160722/article/details/52903380 pykafka文档:http://pykafka.readthedocs.io/en/latest/api/producer.html 起因:项目代码极慢,远远低于预期.后定位发现是kafka生产速度过慢导致.故检查原因. 先说结论:一定要在生产者退出前调用producer.stop()指令!!生产时用use_rdkafka=True参数.之前速度慢是由于没有调

:Kafka名词解释和工作方式 1.1:Producer :消息生产者,就是向kafka broker发消息的客户端. 1.2:Consumer :消息消费者,向kafka broker取消息的客户端 1.3:Topic :可以理解为一个队列. 1.4:Consumer Group (CG):这是kafka用来实现一个topic消息的广播(发给所有的consumer)和单播(发给任意一个consumer)的手段.一个topic可以有多个CG.topic的消息会复制(不是真的复制,是概念上的)到所