主要是修改server.properties的advertised.listeners advertised.listeners=PLAINTEXT://192.168.59.132:9092

  kafka producer生产数据到kafka异常:Got error produce response with correlation id 16 on topic-partition...Error: NETWORK_EXCEPTION 1.问题描述 2017-09-13 15:11:30.656 o.a.k.c.p.i.Sender [WARN] Got error produce response with correlation id 25 on topic-partition

kafka官方中文文档  http://kafka.apachecn.org/ java Kafka 简单应用实例  下面是Linux下的单机模式:https://blog.csdn.net/fct2001140269/article/details/83246770 Kafka在Windows安装运行及入门实例(JAVA)https://blog.csdn.net/shiyuezhong/article/details/79897719 ZooKeeper下载安装(Windows版本)http

1.所需要的依赖 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/

一.修改kafka   server.porperties的ip是你本机的ip listeners=PLAINTEXT://192.168.111.130:9092 二.生产者的例子 import org.apache.kafka.clients.producer.*; import java.util.Properties; public class KafkaProducerDemo { private final Producer<String, String> kafkaProdcer

https://blog.csdn.net/panchang199266/article/details/82113453 安装部署 scala语言开发 + java

注意: 本文不谈废话,低级问题请自行检查. 我使用Java版本的Kafka Producer生产数据,但是抛出了这个异常.百思不得其解,明明防火墙配置,ZooKeeper,Kafka配置都是没问题的啊. 困扰了我一天,最终发现这样一个问题:  kafka.common.FailedToSendMessageException: Failed to send messages after 3 tries. Kafka的server.properties文件中IP不能写主机名,必须写IP地址而不能写

从16年4月5号开始学习kafka,后来由于项目需要又涉及到了storm. 经过几天的扫盲,到今天16年4月13日,磕磕碰碰的总算是写了一个kafka+storm的HelloWorld的例子. 为了达到前人栽树后人乘凉的知识共享的目的,我尝试着梳理一下过程. ====实例需求 由kafka消息队列源源不断生产数据,然后由storm进行实时消费. 大家可以设想这些数据源是不同商品的用户行为操作行为,我们是不是就可以实时观测到用户关注商品的热点呢? ====环境准备 (1)Linux: 公司暂时没有

This is a guest blog from Robin Moffatt. Robin Moffatt is Head of R&D (Europe) at Rittman Mead, and an Oracle ACE. His particular interests are analytics, systems architecture, administration, and performance optimization. This blog is also posted on

此次使用kafka代替redis,elk集群搭建过程请参考:https://www.cnblogs.com/dmjx/p/9120474.html kafka名词解释: 1.话题(Topic):是特定类型的消息流.消息是字节的有效负载(Payload),话题是消息的分类名或种子(Feed)名: 2.生产者(Producer):是能够发布消息到话题的任何对象: 3.服务代理(Broker):已发布的消息保存在一组服务器中,它们被称为代理(Broker)或Kafka集群: 4.消费者(Consume

helm镜像库配置 helm repo add stable http://mirror.azure.cn/kubernetes/charts helm repo add incubator http://mirror.azure.cn/kubernetes/charts-incubator helm repo list NAME URL stable http://mirror.azure.cn/kubernetes/charts local http://127.0.0.1:8879/cha

Update: KSQL is now available as a component of the Confluent Platform. I’m really excited to announce KSQL, a streaming SQL engine for Apache Kafka®. KSQL lowers the entry bar to the world of stream processing, providing a simple and completely inte

Confluent is a company founded by the team that built Apache Kafka. It builds a platform around Kafka that enables companies to easily access data as real-time streams. Confluent offers three different ways to get started with Kafka. Confluent Open S

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: 如何快速部署 借助Helm,只需少量操作即可部署kafka: kafka和zookeeper对存储都有需求,若提前准备了StorageClass,存储一事则变得十分简单 参考文章 本次实战涉及到的K8S.Helm.NFS.StorageClass等前置条件,它们的安装和使用请参考: <kube

Kafka 官方对于自身的 LAG 监控并没有太好的方法,虽然Kafka broker 自带有 kafka-topic.sh, kafka-consumer-groups.sh, kafka-console-consumer.sh 等脚本,但是对于大规模的生产集群上,使用脚本采集是非常不可靠的. Burrow 简介 LinkedIn 公司的数据基础设施Streaming SRE团队正在积极开发Burrow,该软件由Go语言编写,在Apache许可证下发布,并托管在 GitHub Burrow上.

ELK(7版本)部署与架构分析 1.ELK的背景介绍与应用场景 在项目应用运行的过程中,往往会产生大量的日志,我们往往需要根据日志来定位分析我们的服务器项目运行情况与BUG产生位置.一般情况下直接在日志文件中tailf. grep.awk 就可以获得自己想要的信息.但在规模较大的场景中,此方法效率低下,面临问题包括日志量过大.文本搜索太慢.如何多维度查询.这就需要对服务器上的日志收集汇总.常见解决思路是建立集中式日志收集系统,将所有节点上的日志统一收集,管理,访问. 一般大型系统往往是一种分布式

kafka 安装 wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/kafka/2.3.0/kafka_2.12-2.3.0.tgz cp kafka_2.12-2.0.1.tgz  kafka.tgz sudo tar xzvf kafka.tgz --directory=/opt/java/kafka --strip 1 启动 kafka,需要先启动本地的 zookeeper,注意修改配置文件中zk的连接地址 /opt/kafka/bin/kafka-server-s

1.ELK的背景介绍与应用场景 在项目应用运行的过程中,往往会产生大量的日志,我们往往需要根据日志来定位分析我们的服务器项目运行情况与BUG产生位置.一般情况下直接在日志文件中tailf. grep.awk 就可以获得自己想要的信息.但在规模较大的场景中,此方法效率低下,面临问题包括日志量过大.文本搜索太慢.如何多维度查询.这就需要对服务器上的日志收集汇总.常见解决思路是建立集中式日志收集系统,将所有节点上的日志统一收集,管理,访问. 一般大型系统往往是一种分布式部署的架构,不同的服务模块部署在

简介 SparkStreaming是流式处理框架,是Spark API的扩展,支持可扩展.高吞吐量.容错的准实时数据流处理. 实时数据的来源可以是:Kafka, Flume, Twitter, ZeroMQ或者TCP sockets,并且可以使用高级功能的复杂算子来处理流数据. 例如:map,reduce,join,window 最终,处理后的数据可以存放在文件系统,数据库等,方便实时展现. SparkStreaming 与 Storm, Flink(Native Streaming) 的比较

前言 ​最近,被推送了不少秒杀架构的文章,忙里偷闲自己也总结了一下互联网平台秒杀架构设计,当然也借鉴了不少同学的思路.俗话说,脱离案例讲架构都是耍流氓,最终使用SpringBoot模拟实现了部分秒杀场景,同时跟大家分享交流一下. 秒杀场景 秒杀场景无非就是多个用户在同时抢购一件或者多件商品,专用词汇就是所谓的高并发.现实中经常被大家喜闻乐见的场景,一群大妈抢购打折鸡蛋的画面一定不会陌生,如此场面让服务员大姐很无奈,赶上不要钱了. 业务特点 瞬间高并发.电脑旁边的小哥哥.小姐姐们如超市哄抢的大妈一

Oozie的功能模块 workflow 由多个工作单元组成 工作单元之间有依赖关系 MR1->MR2->MR3->result hadoop jar:提交1个MR oozie:监控当前工作单元状态,完成之后自动提交下一个工作单元scheduler crontab:是linux简单调度脚本 定时调度工作单元 模块:1) workflow:定义工作流程:顺序执行流程节点,支持fork(分支多个节点),join(合并多个节点为一个) 2) Coordinator:协调器,调度工作流程,只能定义