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.

情况: 查询的是2016年1月2日的数据,但返回解析出来的数据确实是2号的,可是时间竟然变成了2016年1月1日. 解决: 是时区问题,修改本地时区 具体代码,主要是看加红加粗的: public static void QueryTest() throws SQLException, InstantiationException, IllegalAccessException, ClassNotFoundException { System.setProperty("user.timezone&

使用kafka的bin目录下面的kafka-consumer-groups.sh命令可以查看offset消费情况,注意,如果你的offset是存在kafka集群上的,就指定kafka服务器的地址bootstrap-server: [root@QA-6-10 bin]# ./kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server 172.17.6.10:9092 --describe --group friend-group Note: This will only

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

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

一直以来都想写一点关于kafka consumer的东西,特别是关于新版consumer的中文资料很少.最近Kafka社区邮件组已经在讨论是否应该正式使用新版本consumer替换老版本,笔者也觉得时机成熟了,于是写下这篇文章讨论并总结一下新版本consumer的些许设计理念,希望能把consumer这点事说清楚,从而对广大使用者有所帮助. 在开始之前,我想花一点时间先来明确一些概念和术语,这会极大地方便我们下面的讨论.另外请原谅这文章有点长,毕竟要讨论的东西很多,虽然已然删除了很多太过细节的东

前置条件 kafka版本:2.2.1 jmeter版本:5.3 插件:ApacheJMeter_ssh-1.2.0.jar 1.拷贝 ApacheJMeter_ssh-1.2.0.jar 到/lib/ext目录下2.拷贝 jsch-0.1.55.jar 到/lib目录下3.启动jmeter后,在Sampler下找到SSH Command和SSH SFTP进行配置后,可以让jmeter与linux进行交互 kafka 常用指令: 查看offset 使用kafka bin路径下kafka-run-c

基于Python结合pykafka实现kafka生产及消费速率&主题分区偏移实时监控   By: 授客 QQ:1033553122   1．测试环境 python 3.4 zookeeper-3.4.13.tar.gz 下载地址1: http://zookeeper.apache.org/releases.html#download https://www.apache.org/dyn/closer.cgi/zookeeper/ https://mirrors.tuna.tsinghua.edu

Pom: <dependency> <groupId>org.apache.kafka</groupId> <artifactId>kafka_2.10</artifactId> <version>0.10.1.0</version> </dependency> JavaCode: package com; import kafka.admin.AdminUtils; import kafka.admin.Ra

Python模拟登陆淘宝并统计淘宝消费情况的代码实例分享 支付宝十年账单上的数字有点吓人,但它统计的项目太多,只是想看看到底单纯在淘宝上支出了多少,于是写了段脚本,统计任意时间段淘宝订单的消费情况,看那结果其实在淘宝上我还是相当节约的说.脚本的主要工作是模拟了浏览器登录,解析“已买到的宝贝”页面以获得指定的订单及宝贝信息. 使用方法见代码或执行命令加参数-h,另外需要BeautifulSoup4支持,BeautifulSoup的官方项目列表页:https://www.crummy.com/sof

一.删除Kafka topic 运行./bin/kafka-topics  --delete --zookeeper [zookeeper server]  --topic [topic name]:如果kafaka启动时加载的配置文件中server.properties没有配置delete.topic.enable=true,那么此时的删除并不是真正的删除,而是把topic标记为:marked for deletion 可以通过命令:./bin/kafka-topics --zookeeper

kafka topic的制定,我们要考虑的问题有很多,比如生产环境中用几备份.partition数目多少合适.用几台机器支撑数据量,这些方面如何去考量?笔者根据实际的维护经验,写一些思考,希望大家指正. 1.replicas数目 可以从上图看到,备份越多,性能越低,因为kafka的写入只写入主分区,备份相当于消费者从主分区pull数据,这样势必会造成性能的损耗,故建议在生产环境中使用一主一备即可. 2. partition数量 (1)设置partition数量的时候我们需要注意:kafka的pa

通过flume收集其他机器上flume的监测数据,发送到本机的kafka进行消费. 环境:slave中安装flume,master中安装flume+kafka(这里用两台虚拟机,也可以用三台以上) masterIP 192.168.83.128 slaveIP 192.168.83.129 通过监控test.log文件的变化,收集变化信息发送到主机的flume中,再发送到kafka中进行消费 1.配置slave1在flume中配置conf目录中的example.conf文件,没有就创建一个 #N

1,查看kafka topic列表,使用--list参数 >bin/kafka-topics.sh --zookeeper 127.0.0.1:2181 --list __consumer_offsets lx_test_topic test 2,查看kafka特定topic的详情,使用--topic与--describe参数 >bin/kafka-topics.sh --zookeeper 127.0.0.1:2181 --topic lx_test_topic --describe Top

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

本文介绍了 Kafka Topic 的体系结构,并讨论了如何使用分区进行故障转移和并行处理. 1. Kafka Topic, Log, Partition Kafka Topic(主题) 是一个有名字的记录流,Kafka 把 Record(记录)存储在 log 日志文件中. 一个主题被分解为多个 Partition(分区). Kafka 把 log 的多个分区分散到多个服务器中. 把一个 Topic 分解为多个分区,是为了速度.扩展性.存储量. Topic 是天生的发布/订阅类型的消息传递方式,

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

mysql 查询某个日期时间段,每天同一时间段的数据: SELECT * FROM t_a01_eltable WHERE DATE_FORMAT(acqtime,'%Y-%m-%d')>='2016-01-01' AND DATE_FORMAT(acqtime,'%Y-%m-%d')<='2016-05-20' AND DATE_FORMAT(acqtime,'%H')>=18 AND DATE_FORMAT(acqtime,'%H')<=19;

Exception in thread "main" org.I0Itec.zkclient.exception.ZkAuthFailedException: Authentication failure is thrown while creating kafka topic 个问题,截止 Deepak Sharma  2016年11月09日 09:36 Kafkasecurity when i try to create topic in kafka using non kafka

Flume 与 Kakfa结合例子(Kakfa 作为flume 的sink 输出到 Kafka topic) 进行准备工作: $sudo mkdir -p /flume/web_spooldir$sudo chmod a+w -R /flume 编辑 flume的配置文件: $ cat /home/tester/flafka/spooldir_kafka.conf # Name the components on this agentagent1.sources = weblogsrcagent

功能:Spring Data JPA中的动态查询 实现日期查询 页面对应的dto类private String modifiedDate; //实体类 @LastModifiedDate protected Calendar modifiedDate; 1 public Predicate toPredicate(Root<Infolink> root, CriteriaQuery<?> query, CriteriaBuilder cb) { 2 query.distinct(t