zookeeper 是 kafka 不可分割的一部分,可见其重要程度,所以我们有必要了解一下 zookeeper 在 kafka 中的具体工作内容. 而且,这也是面试时经常问的. zookeeper 存储了一些关于 consumer 和 broker 的信息,那么就从这两方面说明 zookeeper 的作用. 1. broker 状态 zookeeper 记录了所有 broker 的存活状态,broker 会向 zookeeper 发送心跳请求来上报自己的状态. zookeeper 维护了一个正

zookeeper 是一个分布式的协调组件,早期版本的kafka用zk做meta信息存储,consumer的消费状态,group的管理以及 offset的值.考虑到zk本身的一些因素以及整个架构较大概率存在单点问题,新版本中逐渐弱化了zookeeper的作用.新的consumer使用了kafka内部的group coordination协议,也减少了对zookeeper的依赖, 但是broker依然依赖于ZK,zookeeper 在kafka中还用来选举controller 和 检测broker

这是javaeye上非常经典的关于线程的帖子,写的非常通俗易懂的,适合任何读计算机的同学. 线程同步 我们可以在计算机上运行各种计算机软件程序.每一个运行的程序可能包括多个独立运行的线程(Thread). 线程(Thread)是一份独立运行的程序,有自己专用的运行栈.线程有可能和其他线程共享一些资源,比如,内存,文件,数据库等. 当多个线程同时读写同一份共享资源的时候,可能会引起冲突.这时候,我们需要引入线程“同步”机制,即各位线程之间要有个先来后到,不能一窝蜂挤上去抢作一团. 同步这个词是从英

这是javaeye上非常经典的关于线程的帖子,写的非常通俗易懂的,适合任何读计算机的同学. 线程同步 我们可以在计算机上运行各种计算机软件程序.每一个运行的程序可能包括多个独立运行的线程(Thread). 线程(Thread)是一份独立运行的程序,有自己专用的运行栈.线程有可能和其他线程共享一些资源,比如,内存,文件,数据库等. 当多个线程同时读写同一份共享资源的时候,可能会引起冲突.这时候,我们需要引入线程“同步”机制,即各位线程之间要有个先来后到,不能一窝蜂挤上去抢作一团. 同步这个词是从英

1.目标 今天,我们将看到Zookeeper在Kafka中的角色.本文包含Kafka中需要ZooKeeper的原因.我们可以说,ZooKeeper是Apache Kafka不可分割的一部分.在了解ZooKeeper在Apache Kafka中的作用之前,我们还将看到什么是Apache ZooKeeper. 此外,我们将详细介绍ZooKeeper Production Deployment的介绍.此外,我们将讨论Apache Kafka如何与ZooKeeper对话.此外,这个Kafka ZooKe

  Kafka中操作topic时 Error: Failed to parse the broker info from zookeeper 1.问题描述   2.问题原因     kafka在启动后,会将broker的信息存放在对应的zookeeper里的zNode中,默认存放在zookeeper中的路径 /broker/ids/xxx(当然如果在kafka的server.properties文件中指定zookeeper中的路径/kafka,那么对应的zNode也会在/kafka下创建)  

参考 Kafka bootstrap-servers vs zookeeper in kafka-console-consumer  中说建议使用新版(新版本指的是kafka 0.8.0之后的版本)的 --bootstrap-server Kafka专业术语,参考 Apache kafka 工作原理介绍 Broker:Kafka 集群包含一个或多个服务器,这种服务器被称为 broker. Topic:每条发布到 Kafka 集群的消息都有一个类别,这个类别被称为 Topic.(物理上不同 Top

Hadoop生态圈-使用Kafka命令在Zookeeper中对应关系 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.zookeeper保存kafka的目录     二.使用Kafka命令在Zookeeper中对应关系 1>.创建主题在zookeeper中的对应关系 [yinzhengjie@s102 ~]$ kafka-topics. --create --partitions --replication-factor --topic test Created topic

一.Kafka基础 消息系统的作用 应该大部份小伙伴都清楚,用机油装箱举个例子 所以消息系统就是如上图我们所说的仓库,能在中间过程作为缓存,并且实现解耦合的作用. 引入一个场景,我们知道中国移动,中国联通,中国电信的日志处理,是交给外包去做大数据分析的,假设现在它们的日志都交给了你做的系统去做用户画像分析. 按照刚刚前面提到的消息系统的作用,我们知道了消息系统其实就是一个模拟缓存 ,且仅仅是起到了缓存的作用 而并不是真正的缓存,数据仍然是存储在磁盘上面而不是内存. 1.Topic 主题 kafk

Pulsar:采取了存储计算分离的技术ZooKeeper 集群的作用和在 Kafka 中是一样的,都是被用来存储元数据.BookKeeper 集群则被用来存储消息数据.BookKeeper 有点儿类似 HDFS,是一个分布式的存储集群,存储单元是ledger,Ledger可以简单的理解为某个主题队列中的一段,包含了连续的若干条消息(entry),为了保证Ledger中entry的严格顺序,pulsar为Ledger增加了一次性写入限制,解决并发写入控制,只有创建Ledger的broker可以写入

a1.sources = r1 a1.sinks = k1 a1.channels = c1 #使用内置kafka source a1.sources.r1.type = org.apache.flume.source.kafka.KafkaSource #kafka连接的zookeeper a1.sources.r1.zookeeperConnect = localhost: a1.sources.r1.topic = kkt-test-topic a1.sources.r1.batchSiz

转自:http://blog.csdn.net/lizhitao/article/details/25667831 参数 说明(解释) broker.id =0 每一个broker在集群中的唯一表示,要求是正数.当该服务器的IP地址发生改变时,broker.id没有变化,则不会影响consumers的消息情况 log.dirs=/data/kafka-logs kafka数据的存放地址,多个地址的话用逗号分割/data/kafka-logs-1,/data/kafka-logs-2 port =

Kakfa揭秘 Day4 Kafka中分区深度解析 今天主要谈Kafka中的分区数和consumer中的并行度.从使用Kafka的角度说,这些都是至关重要的. 分区原则 Partition代表一个topic的分区,可以看到在构造时注册了zookeeper,也就是说kafka在分区时,是被zk管理的. 在实际存储数据时,怎么确定分区. 咱们从kafka的设计开始,为了完成高吞吐性,关键有两点设计: 使用了磁盘操作系统级的页page的访问,据说在顺序读写时比使用内存速度更快. 使用Topic进行分布

Kafka设计的初衷是迅速处理短小的消息,一般10K大小的消息吞吐性能最好(可参见LinkedIn的kafka性能测试).但有时候,我们需要处理更大的消息,比如XML文档或JSON内容,一个消息差不多有10-100M,这种情况下,Kakfa应该如何处理? 针对这个问题,有以下几个建议: 最好的方法是不直接传送这些大的数据.如果有共享存储,如NAS, HDFS, S3等,可以把这些大的文件存放到共享存储,然后使用Kafka来传送文件的位置信息. 第二个方法是,将大的消息数据切片或切块,在生产端将数

(1)生产者概览 (1)不同的应用场景对消息有不同的需求,即是否允许消息丢失.重复.延迟以及吞吐量的要求.不同场景对Kafka生产者的API使用和配置会有直接的影响. 例子1:信用卡事务处理系统,不允许消息的重复和丢失,延迟最大500ms,对吞吐量要求较高. 例子2:保存网站的点击信息,允许少量的消息丢失和重复,延迟可以稍高(用户点击链接可以马上加载出页面即可),吞吐量取决于用户使用网站的频度. (2)Kafka发送消息的主要步骤 消息格式:每个消息是一个ProducerRecord对象,必须指

前言:马上要过年了,祝大家新年快乐!在过年回家前分享一篇关于Zookeeper的文章,我们都知道现在微服务盛行,大数据.分布式系统中经常会使用到Zookeeper,它是微服务.分布式系统中必不可少的分布式协调框架.它的作用体现在分布式系统中解决了配置中心的问题,以及解决了在分布式环境中不同进程之间争夺资源的问题,也就是分布式锁的功能以及分布式消息队列功能等等.所以在微服务的环境中Zookeeper是现在很多公司首选的分布式协调框架,包括我之前的公司也在使用Zookeeper.说了这么多,没别的就

在Kafka中应用了大量的延迟操作但在Kafka中 并没用使用JDK自带的Timer或是DelayQueue用于延迟操作,而是使用自己开发的DelayedOperationPurgatory组件用于管理延迟操作,Kafka这类分布式框架有大量延迟操作并且对性能要求及其高,而java.util.Timer与java.util.concurrent.DelayQueue的插入和删除时间复杂度都为对数阶O(log n)并不能满足Kafka性能要求,所以Kafka实现了基于时间轮的定时任务组件,该时间轮

   Kafka设计的初衷是迅速处理短小的消息,一般10K大小的消息吞吐性能最好(可参见LinkedIn的kafka性能测试).但有时候,我们需要处理更大的消息,比如XML文档或JSON内容,一个消息差不多有10-100M,这种情况下,Kakfa应该如何处理?针对这个问题,有以下几个建议: 最好的方法是不直接传送这些大的数据.如果有共享存储,如NAS, HDFS, S3等,可以把这些大的文件存放到共享存储,然后使用Kafka来传送文件的位置信息. 第二个方法是,将大的消息数据切片或切块,在生产端

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

一.Kafka中topic级别配置 1.Topic级别配置 配置topic级别参数时,相同(参数)属性topic级别会覆盖全局的,否则默认为全局配置属性值. 创建topic参数可以设置一个或多个--config "Property(属性)",下面是创建一个topic名称为"my-topic"例子,它设置了2个参数max message size 和 flush rate. (A)创建topic时配置参数 bin/kafka-topics.sh --zookeeper