1.说明 Kafka的版本从0.11.0.X到1.0.X, 再到2.0.X大版本, 其实没有经过几个版本, 只是版本号变化较大. 2.最新发布版本 截止本文章2020年2月22号发布时, Kafka 2.4.0是当前最稳定最新的版本, 发布时间为2019年12月16日. 3.所有大版本 0.7.x 0.8.0 0.8.1.X 0.8.2.X 0.9.0.X 0.10.0.X 0.10.1.X 0.10.2.X 0.11.0.X 1.0.X 1.1.X 2.0.X 2.1.X 2.2.X 2.3.

今天聊聊kafka版本号的问题,这个问题实在是太重要了,我觉得甚至是日后能否用好kafka的关键.上一节我们介绍了kafka的几种发行版,其实不论是哪种kafka,本质上都内嵌了最核心的Apache kafka,也就是社区版kafka,那今天我们就说说Apache kafka版本号的问题.在开始之前,先强调一下,后面出现的所有"版本"这个词都表示kafka具体的版本号,而非上一节中介绍kafka种类,这一点要切记. 那么现在可能会有这样的疑问,我为什么要关心版本号的问题呢?直接使用最新

前一篇Kafka框架设计来自英文原文(Kafka Architecture Design)的翻译及整理文章,非常有借鉴性,本文是从一个企业使用Kafka框架的角度来记录及整理的Kafka框架的技术资料,也非常有借鉴价值,为了便于阅读与分享,我将其整理一篇Blog. 本文内容文件夹摘要例如以下: 1)apache kafka消息服务 2)kafka在zookeeper中存储结构 3)kafka log4j配置 4)kafka replication设计机制 5)apache kafka监控系列-监

一.消息引擎系统 这类系统引以为豪的消息传递属性,像引擎一样,具备某种能量转换传输的能力 消息引擎系统是一组规范,企业利用这组规范在不同系统之间传递语义准确的消息,实现松耦合的异步式数据传递.通俗地讲就是系统A发送消息给消息引擎系统,系统B从消息引擎系统读取系统A的消息 既然消息引擎系统是用于不同系统之间传输消息的,如何设计待传输消息的格式,提供可重用性及通用性.kafka使用的是二进制的字节序列,当然消息还是结构化的,只是在使用之前都要将其转换成二进制的字节序列. 消息引擎系统还要设定具体的传

引言 上期我们对比了RocketMQ和Kafka在多Topic场景下,收发消息的对比测试,RocketMQ表现稳定,而Kafka的TPS在64个Topic时可以保持13万,到了128个Topic就跌至0.85万,导致无法完成测试.我们不禁要问: 为什么看不到Kafka性能暴跌的趋势呢? 今天的测试,就来排查一下这个问题,然后验证一下两个系统对外服务的稳定性.本次测试,要引入"稳定性测试"这个概念,那什么是稳定性测试呢?我们先来看一下定义: 稳定性测试:测试系统的长期稳定运行能力.在系统

本文将会介绍如何使用 Flume.log4j.Kafka进行规范的日志采集. Flume 基本概念 Flume是一个完善.强大的日志采集工具,关于它的配置,在网上有很多现成的例子和资料,这里仅做简单说明不再详细赘述.Flume包含Source.Channel.Sink三个最基本的概念: Source——日志来源,其中包括:Avro Source.Thrift Source.Exec Source.JMS Source.Spooling Directory Source.Kafka Source.

前言: kafka是一个轻量级的/分布式的/具备replication能力的日志采集组件,通常被集成到应用系统中,收集"用户行为日志"等,并可以使用各种消费终端(consumer)将消息转存到HDFS等其他结构化数据存储系统中.因为日志消息通常为文本数据,尺寸较小,且对实时性以及数据可靠性要求不严格,但是需要日志存储端具备较高的数据吞吐能力,这种"宽松"的设计要求,非常适合使用kafka. 一.入门 1.1 简介 Kafka是一个"分布式的"/&

http://blog.csdn.net/xiaolang85/article/details/37821209 前言: kafka是一个轻量级的/分布式的/具备replication能力的日志采集组件,通常被集成到应用系统中,收集"用户行为日志"等,并可以使用各种消费终端(consumer)将消息转存到HDFS等其他结构化数据存储系统中.因为日志消息通常为文本数据,尺寸较小,且对实时性以及数据可靠性要求不严格,但是需要日志存储端具备较高的数据吞吐能力,这种"宽松"

基于Flume+LOG4J+Kafka的日志采集架构方案 本文将会介绍如何使用 Flume.log4j.Kafka进行规范的日志采集. Flume 基本概念 Flume是一个完善.强大的日志采集工具,关于它的配置,在网上有很多现成的例子和资料,这里仅做简单说明不再详细赘述.Flume包含Source.Channel.Sink三个最基本的概念: Source——日志来源,其中包括:Avro Source.Thrift Source.Exec Source.JMS Source.Spooling D

在使用maven过程.我们经常会在不稳定的状态有很多公共图书馆在发展阶段.需要改变在任何时间和公布,你可能有一天一次发布.经验bug时间,甚至一天公布N次要.我们知道,.maven依赖管理是基于管理的版本号,对于发布状态artifact,假设相同的版本号,即使是我们内部的镜子server上的组件比本地新,maven也不会主动下载的. 假设我们在开发阶段都是基于正式公布版本号来做依赖管理,那么遇到这个问题.就须要升级组件的版本号号,可这样就明显不符合要求和实际情况了.可是,假设是基于快照版本号,那

npm 包管理器的常用命令 测试环境为node>=8.1.3&&npm>=5.0.3 1, 首先是安装命令 //全局安装 npm install 模块名 -g //本地安装 npm install 模块名 //一次性安装多个 npm install 模块1 模块2 模块3 //安装开发时依赖包 npm install 模块名 --save-dev //安装运行时依赖包 npm install 模块名 --save 2, 查看安装的目录 //查看项目中模块所在的目录 npm ro

第一部分:kafka概述 一.定义(消息引擎系统) 一句话概括kafka的核心功能就是:高性能的消息发送与高性能的消息消费. kafka刚推出的时候是以消息引擎的身份出现的,它具有强大的消息传输效率和完备的分布式解决方案,随着版本更新,在kafka0.10.0.0版推出了流式处理组件--Kafka Streams,使kafka交由下游数据处理平台做的事也可以自己做,自此kafka在消息引擎的基础上正式成为了一个流式处理框架.但无论是消息引擎还是流式处理平台,kafka的处理架构从未质变,概括如下

1. 环境准备 JDK1.8 ZooKeeper集群(参见本人博文) Scala2.12(如果需要做scala开发的话,安装方法参见本人博文) 本次安装的kafka和zookeeper集群在同一套物理机器上, 192.168.1.101 192.168.1.102 192.168.1.103 2. 下载kafka 到kafka官网下载kafka,目前最新的版本是kafka_2.12-2.1.0.tgz,前面是scala版本号,后面是kafka版本号. wget http://mirror.bit

Is Flume a good fit for your problem? If you need to ingest textual log data into Hadoop/HDFS then Flume is the right fit for your problem, full stop. For other use cases, here are some guidelines: Flume is designed to transport and ingest regularly-

引言 上期我们对比了RocketMQ和Kafka在多Topic场景下,收发消息的对比测试,RocketMQ表现稳定,而Kafka的TPS在64个Topic时可以保持13万,到了128个Topic就跌至0.85万,导致无法完成测试.我们不禁要问: 为什么看不到Kafka性能暴跌的趋势呢? 今天的测试,就来排查一下这个问题,然后验证一下两个系统对外服务的稳定性.本次测试,要引入“稳定性测试”这个概念,那什么是稳定性测试呢?我们先来看一下定义: 稳定性测试:测试系统的长期稳定运行能力.在系统运行过程中

一.基本概念 Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据.这种动作(网页浏览,搜索和其他用户的行动)是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素. Kafka有如下特性: 通过O(1)的磁盘数据结构提供消息的持久化,这种结构对于即使数以TB的消息存储也能够保持长时间的稳定性能. 高吞吐量[2]  :即使是非常普通的硬件Kafka也可以支持每秒数百万[2]  的消息. 支持通过Kafka服务器和消费机集群来分区消息. 支持Hadoop并行数据加载.

题记 眼下我们对大数据进行研究方向以Spark为主,当中Spark Streaming是能够接收动态数据流并进行处理.那么Spark Streaming支持多源的数据发送端,比如TCP.ZeroMQ.自然也包含Kafka,并且Kafka+SparkStreaming的技术融合也比較经常使用并且成熟,所以我们须要搭建一个Kafka集群进行流数据的測试. -------------------------------------------------------------------------

npm 包管理器的常用命令 测试环境为node>=8.1.3&&npm>=5.0.3 1, 首先是安装命令 //全局安装 npm install 模块名 -g //本地安装 npm install 模块名 //一次性安装多个 npm install 模块1 模块2 模块3 //安装开发时依赖包 npm install 模块名 --save-dev //安装运行时依赖包 npm install 模块名 --save 2, 查看安装的目录 //查看项目中模块所在的目录 npm ro

kafka概述 kafka是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列(message queue),一般更愿意称kafka是一款开源的消息引擎系统,只不过消息队列会耳熟一些.kafka主要应用于大数据实时领域. 为什么会有消息队列,主要是为了异步处理,提高效率.我们来看一张图 使用消息队列,可以把耗时任务扔到队列里面,异步调用,从而提升效率.也就是我们所说的解耦. 然而除了解耦,还有没有其他作用呢?答案显然是有的,用一个专业点的名词解释的话,就是削峰填谷. 削峰填谷,真的是非常形象的四个字.所谓

kafka-consumer-groups 命令行工具使用手册 该手册原文出自 $KAFKA_HOME\bin\windows\kafka-consumer-groups.bat --help 命令的输出结果,并由 Redisant 提供翻译和测试用例. --all-groups Apply to all consumer groups. 指定所有的消费者组. 和 --describe, --delete, --reset-offsets, --delete-offsets 配合使用 --all

  首先,说明一下我的环境:ubuntu16.04. 什么是APT: 高级包装工具(英语:Advanced Packaging Tools,简称:APT)是Debian及其衍生发行版(如:ubuntu)的软件包管理器.APT可以自动下载,配置,安装二进制或者源代码格式的软 件包,因此简化了 Unix系统                            上管理软件的过程.这次我主要尝试的是apt-get.apt-file.apt-cache和aptitude apt-get: apt-get