1. Kafka全部数据清空 kafka全部数据清空的步骤为: 停止每台机器上的kafka: 删除kafka存储目录(server.properties文件log.dirs配置,默认为“/tmp/kafka-logs”)全部topic的数据目录: 删除zookeeper上与kafka相关的znode节点: 重启kafka.如果删除topic还在则需要重启zookeeper: 这里以192.168.187.201 node1.192.168.187.202 node2.192.168.187.20

kafka全部数据清空的步骤为: 停止每台机器上的kafka: 删除kafka存储目录(server.properties文件log.dirs配置,默认为“/tmp/kafka-logs”)全部topic的数据目录: 删除zookeeper上与kafka相关的znode节点: 重启kafka.如果删除topic还在则需要重启zookeeper: 这里以192.168.187.201 node1.192.168.187.202 node2.192.168.187.203 node3三台机器作为ka

一.概述 生产环境中,有一个topic的数据量非常大.这些数据不是非常重要,需要定期清理. 要求:默认保持24小时,某些topic 需要保留2小时或者6小时 二.清除方式 主要有3个: 1. 基于时间 2. 基于日志大小 3. 基于日志起始偏移量 详情,请参考链接: https://blog.csdn.net/u013256816/article/details/80418297 接下来,主要介绍基于时间的清除! kafka版本为:  2.11-1.1.0 zk版本为:  3.4.13 三.ka

原 kafka 清除topic数据脚本 2018年07月25日 16:57:13 pete1223 阅读数:1028     #!/bin/sh       param=$1   echo "============="   echo ${param}           echo "kafka-topics.sh --zookeeper localhost:2181 --delete --topic ${param}"       kafka-topics.sh

将arvo格式数据发送到kafka的topic 第一步:定制avro schema: { "type": "record", "name": "userlog", "fields": [ {"name": "ip","type": "string"}, {"name": "identity"

0x00 概述 本文主要讲Kafka自身操作日志的清理方法(非Topic数据),Topic数据自己有对应的删除策略,请看这里. Kafka长时间运行过程中,在kafka/logs目录下产生了大量的kafka-request.log.*和server.log.*文件,其中*代表日期和时间,比如kafka-request.log.2018-12-08-03和server.log.2018-12-06-03,这些文件对磁盘空间的消耗非常大,需要定期备份或者清理.目前没有发现kafka自身提供了这些操作

数据丢失是一件非常严重的事情事,针对数据丢失的问题我们需要有明确的思路来确定问题所在,针对这段时间的总结,我个人面对kafka 数据丢失问题的解决思路如下: 是否真正的存在数据丢失问题,比如有很多时候可能是其他同事操作了测试环境,所以首先确保数据没有第三方干扰. 理清你的业务流程,数据流向,数据到底是在什么地方丢失的数据,在kafka 之前的环节或者kafka之后的流程丢失?比如kafka的数据是由flume提供的,也许是flume丢失了数据,kafka 自然就没有这一部分数据. 如何发现有数据

1.  概述 本手册主要介绍了,一个将传统数据接入到Hadoop集群的数据接入方案和实施方法.供数据接入和集群运维人员参考. 1.1.   整体方案 Flume作为日志收集工具,监控一个文件目录或者一个文件,当有新数据加入时,收集新数据发送给Kafka.Kafka用来做数据缓存和消息订阅.Kafka里面的消息可以定时落地到HDFS上,也可以用Spark Streaming来做实时处理,然后将处理后的数据落地到HDFS上. 1.2.   数据接入流程 本数据接入方案,分为以下几个步骤: l 安装部

总结下自己在尝试Kafka分区迁移过程中对这部分知识的理解,请路过高手指正. 关于Kafka数据迁移的具体步骤指导,请参考如下链接:http://www.cnblogs.com/dycg/p/3922352.html原文作者写的非常清晰. 本文主要侧重自己对相关Kafka源代码的理解: generateAssignment()函数 (对应上述链接原文中的  --generate 参数)产生新的迁移计划,输出格式为Json字符串: executeAssignment ()函数(对应上述链接原文中的

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

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

(1)Customer和Customer Group (1)两种常用的消息模型 队列模型(queuing)和发布-订阅模型(publish-subscribe). 队列的处理方式是一组消费者从服务器读取消息,一条消息只由其中的一个消费者来处理. 发布-订阅模型中,消息被广播给所有的消费者,接收到消息的消费者都可以处理此消息. (2)Kafka的消费者和消费者组 Kafka为这两种模型提供了单一的消费者抽象模型: 消费者组 (consumer group). 消费者用一个消费者组名标记自己. 一个

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

最近用Maxwell解析MySQL的Binlog,发送到Kafka进行处理,测试的时候发现一个问题,就是Kafka的Offset严重倾斜,三个partition,其中一个的offset已经快200万了,另外两个offset才不到两百.Kafka数据倾斜的问题一般是由于生产者使用的Partition接口实现类对分区处理的问题,一般是对key做hash之后,对分区数取模.当出现数据倾斜时,小量任务耗时远高于其它任务,从而使得整体耗时过大,未能充分发挥分布式系统的并行计算优势(参考Apache Kaf

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

来自: https://community.qingcloud.com/topic/344/spark-streaming使用kafka保证数据零丢失 spark streaming从1.2开始提供了数据的零丢失,想享受这个特性,需要满足如下条件: 数据输入需要可靠的sources和可靠的receivers 应用metadata必须通过应用driver checkpoint WAL(write ahead log) 可靠的sources和receivers spark streaming可以通过

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

https://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-kafka/index.html 周 明耀2015 年 6 月 10 日发布 示例:网络游戏 假设我们正在开发一个在线网络游戏平台,这个平台需要支持大量的在线用户实时操作,玩家在一个虚拟的世界里通过互相协作的方式一起完成每一个任务.由于游戏当中允许玩家互相交易金币.道具,我们必须确保玩家之间的诚信关系,而为了确保玩家之间的诚信及账户安全,我们需要对玩家的 IP 地址进行追踪,当出现一个长

1. CAP理论 1.1 Cosistency(一致性) 通过某个节点的写操作结果对后面通过其他节点的读操作可见. 如果更新数据后,并发访问的情况下可立即感知该更新,称为强一致性 如果允许之后部分或全部感知不到该更新,称为弱一致性. 若在之后的一段时间(通常该时间不是固定的)后,一定可以感知到该更新,称为最终一致性. 1.2 Availability(高可用性) 即是任何一个没有发生故障的节点必须在有限的时间内返回合理的结果(不论是正确的还是错误的). 1.3 Partition toleran

有两种:Direct直连方式.Receiver方式 1.Receiver方式: 使用kafka高层次的consumer API来实现,receiver从kafka中获取的数据都保存在spark excutor的内存中,然后由Spark Streaming启动的job来处理数据.因此一旦数据量暴增,很容易造成内存溢出. 并且,在默认配置下,这种方式可能会因为底层失败而造成数据丢失,如果要启用高可靠机制,确保零数据丢失,要启用Spark Streaming的预写日志机制(Write Ahead Lo