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

前提 近段时间,业务系统架构基本完备,数据层面的建设比较薄弱,因为笔者目前工作重心在于搭建一个小型的数据平台.优先级比较高的一个任务就是需要近实时同步业务系统的数据(包括保存.更新或者软删除)到一个另一个数据源,持久化之前需要清洗数据并且构建一个相对合理的便于后续业务数据统计.标签系统构建等扩展功能的数据模型.基于当前团队的资源和能力,优先调研了Alibaba开源中间件Canal的使用. 这篇文章简单介绍一下如何快速地搭建一套Canal相关的组件. 关于Canal 简介 下面的简介和下一节的原理

canal+mysql+kafka安装配置 概述 简介 canal译意为水道/管道/沟渠,主要用途是基于 MySQL 数据库增量日志解析,提供增量数据订阅和消费. 基于日志增量订阅和消费的业务包括 数据库镜像 数据库实时备份 索引构建和实时维护(拆分异构索引.倒排索引等) 业务 cache 刷新 带业务逻辑的增量数据处理 当前的 canal(1.1.5) 支持源端 MySQL 版本包括 5.1.x , 5.5.x , 5.6.x , 5.7.x , 8.0.x 工作原理 MySQL主备复制原理

前置资料  kafka kafka消费中的问题及解决方法: 情况1: 问题:脚本读取kafka 数据,写入到数据库,有时候出现MySQL server has gone away,导致脚本死掉.再次启动,这过程中的kafka数据丢失. 原因:MySQL server has gone away 出现可能是连接超时,可能超过每秒请求上限-这些异常是小概率事件,难以避免.git kafka 的demo脚本是实时监听的脚本, 简单明了,没有再去针对kafka偏移量研究:但是一旦断掉, 过程中的kafk

前言 之前写过一篇<从源码分析如何优雅的使用 Kafka 生产者> ,有生产者自然也就有消费者. 建议对 Kakfa 还比较陌生的朋友可以先看看. 就我的使用经验来说,大部分情况都是处于数据下游的消费者角色.也用 Kafka 消费过日均过亿的消息(不得不佩服 Kakfa 的设计),本文将借助我使用 Kakfa 消费数据的经验来聊聊如何高效的消费数据. 单线程消费 以之前生产者中的代码为例,事先准备好了一个 Topic:data-push,3个分区. 先往里边发送 100 条消息,没有自定义路由

本节内容:    1. etcd介绍与使用    2. ElastcSearch介绍与使用 1. etcd介绍与使用    概念:高可用的分布式key-value存储,可以使用配置共享和服务发现    类似项目:zookeeper和consul    开发语言:Go    接口:提供restful的http接口,使用简单    实现算法:基于raft算法的强一致性.高可用的服务存储目录 2. etcd的应用场景    a. 服务发现和服务注册    b. 配置中心    c. 分布式存储   

使用kafka消费数据时报Producer错误,具体错误如下: kafka.producer.SyncProducer:103 Producer connection to xxx:9092 unsuccessfuljava.nio.channels.ClosedByInterruptException at java.nio.channels.spi.AbstractInterruptibleChannel.end(AbstractInterruptibleChannel.java:202)

1.kafka的安装: 略 2.cannal  配置 使用卡夫卡: 修改  /home/admin/canal-server/conf/canal.properties 2.1 修改canal.serverMode = kafka 2.2  修改MQ 的ip 端口  (修改为自己安装kafka 的IP) 3. 修改 instance (如:milestone) cd /milstone vi    instance.properties topic 修改自定义的名字 4. java 监听这个to

转载自 huxihx,原文链接 Kafka消费组(consumer group) 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

抛去cpu.内存等机器原因,在每个分区皆分配一个进程消费的情况下,利用扩机器来提高kafka消费速率已无能为力 此时发现,在实际洪峰时段的消费速率元达不到先前压测时的消费速率 原因思考: 1.洪峰时段大量数据流来临,导致部分consumer崩溃,触发rebalance,从而导致消费速率下降: 2.洪峰时段consumer从broker中一次取出数据量太大,导致consumer在session.timeout.ms时间之内没有消费完成,则consumer coordinator会由于没有接受到心跳

我大约是把kafka消费不到数据的特殊情况都经历了一遍了吧= =. kafka消费不到数据的原因,首先检查配置之类的,如是否设置了group.id,对应的topic是否正确等等,这些不多说. 下面是我遇到的几种kafka消费不到数据的情况: 1.多分区,单例消费者的情况,只消费到一个分区,应多加几个消费者,不能用单例,直接subscribe的话,rebalance机制启动,手动的话如下 consumer.Assign(), Offset.Stored) }); 2.长时间不消费导致 log.re

Kafka消费分组,消息消费原理 同一个消费组里的消费者不能消费同一个分区,不同消费组的消费组可以消费同一个分区 Kafka分区分配策略 在 Kafka 内部存在两种默认的分区分配策略:Range 和 RoundRobin.当以下事件发生时,Kafka 将会进行一次分区分配: 同一个 Consumer Group 内新增消费者 消费者离开当前所属的Consumer Group,包括shuts down 或 crashes 订阅的主题新增分区 将分区的所有权从一个消费者移到另一个消费者称为重新平衡

kafka消费失败 搞半天是路径错误,但是不会报错 改为 job 就对了

使用python3第三方工具,实现kafka消费 # -*- coding: utf-8 -*- import uuid import json from kafka import KafkaConsumer from xxxxxx import MessageToDict from xxx import ObjectInfo import sys import codecs sys.stdout = codecs.getwriter("utf-8")(sys.stdout.detac

摘要:Kafka中的位移是个极其重要的概念,因为数据一致性.准确性是一个很重要的语义,我们都不希望消息重复消费或者丢失.而位移就是控制消费进度的大佬.本文就详细聊聊kafka消费位移的那些事,包括: 概念剖析 kafka的两种位移 关于位移(Offset),其实在kafka的世界里有两种位移: 分区位移:生产者向分区写入消息,每条消息在分区中的位置信息由一个叫offset的数据来表征.假设一个生产者向一个空分区写入了 10 条消息,那么这 10 条消息的位移依次是 0.1.-.9: 消费位移:消

Elasticsearch使用 详细使用请看我写的Go操作Elasticsearch专篇 https://www.cnblogs.com/you-men/p/13391265.html example1 package main import ( "context" "fmt" "github.com/olivere/elastic/v7" ) var eshost = "http://192.168.43.176:9200"

1.概述 最近有同学咨询Kafka的消费和心跳机制,今天笔者将通过这篇博客来逐一介绍这些内容. 2.内容 2.1 Kafka消费 首先,我们来看看消费.Kafka提供了非常简单的消费API,使用者只需初始化Kafka的Broker Server地址,然后实例化KafkaConsumer类即可拿到Topic中的数据.一个简单的Kafka消费实例代码如下所示: public class JConsumerSubscribe extends Thread { public static void ma

摘要:带你了解基于FusionInsight HD&MRS的5种kafka消费端性能优化方法. 本文分享自华为云社区<FusionInsight HD&MRSkafka消费端性能优化方法>,作者: 穿夹克的坏猴子. kafka消费端性能优化主要从下面几个方面优化: 1.接口使用方面优化: 旧版本highlevel-consumer:偏移量信息存储在zookeeper,最大消费线程数与分区数量相同,不推荐 旧版本simpleconsumer:自行选择存储偏移量的方式,可以实现多线

Tomcat生产日志 Flume抓取日志下沉到kafka中 将写好的web项目打包成war包,eclise直接导出export,IDEA 在artifact中添加新的artifact-achieve项,选择web项目所在目录,再build即可 在Linux的Tomcat  Webapp目录下放入war包,在bin下启动Tomcat时,war包会自动解压,然后从浏览器访问,注意是http://bigdata2:8080/WebAnalysis_war/ 的形式 host:8080/+项目文件名 配

canal 占用了生产者 .net core端 使用消费者获取canal 消息 安装 Confluent.Kafka  demo使用 1.3.0 public static void Consumer() { var conf = new ConsumerConfig { GroupId = "canal-group", BootstrapServers = "192.168.1.26:9092", // Note: The AutoOffsetReset prop