一,问题描述 搭建的用来测试的单节点Kafka集群(Zookeeper和Kafka Broker都在同一台Ubuntu上),在命令行下使用: ./bin/kafka-topics. --replication-factor --partitions --topic topicForTest 创建了一个3个分区的Topic如下:(Topic名称为 topicForTest) 使用 Console producer/consumer都能够正常地向topicForTest发送和接收消息: bin/ka

#################consumer的配置参数(开始)################# #如果'enable.auto.commit'为true,则消费者偏移自动提交给Kafka的频率(以毫秒为单位),默认值为5000. spring.kafka.consumer.auto-commit-interval; #当Kafka中没有初始偏移量或者服务器上不再存在当前偏移量时该怎么办,默认值为latest,表示自动将偏移重置为最新的偏移量 #可选的值为latest, earliest,

Kafka消费者 从Kafka中读取数据 最近有需求要从kafak上消费读取实时数据,并将数据中的key输出到文件中,用于发布端的原始点进行比对,以此来确定是否传输过程中有遗漏数据. 不废话,直接上代码,公司架构设计 kafak 上有多个TOPIC,此代码每次需要指定一个TOPIC,一个TOPIC有3个分区Partition,所以消费的时候用多线程, 读取数据过程中直接过滤重复的key点,因为原始推送点有20W的量(可能发生在一秒或者几秒).当时我直接用的HASHMAP来过滤. 1.Consum

大家好,我是yes. 最近看 Kafka 看到了时间轮算法,记得以前看 Netty 也看到过这玩意,没太过关注.今天就来看看时间轮到底是什么东西. 为什么要用时间轮算法来实现延迟操作? 延时操作 Java 不是提供了 Timer 么? 还有 DelayQueue 配合线程池或者 ScheduledThreadPool 不香吗? 我们先来简单看看 Timer.DelayQueue 和 ScheduledThreadPool 的相关实现,看看它们是如何实现延时任务的,源码之下无秘密.再来剖析下为何

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

  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)  

使用Flink时,如果从Kafka中读取输入流,默认提供的是String类型的Schema: val myConsumer = new FlinkKafkaConsumer08[String]("Topic名称", new SimpleStringSchema(), properties); 如果存入Kafka中的数据不是JSON,而是Protobuf类型的数据,需要用二进制的Schema进行接收,可以自己实现一个类,很简单,只有一行代码: class ByteArrayDeseria

(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

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

出处:https://tech.meituan.com/2015/01/13/kafka-fs-design-theory.html table th:first-of-type { width: 70px; } kafka 中的术语 解释 broker topic partition 一个topic下有多个不同partition,每个partition为一个目录,partition命名规则为topic名称+有序序号,第一个partition序号从0开始,序号最大值为partitions数量减1

   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

事务,对于大家来说可能并不陌生,比如数据库事务.分布式事务,那么Kafka中的事务是什么样子的呢? 在说Kafka的事务之前,先要说一下Kafka中幂等的实现.幂等和事务是Kafka 0.11.0.0版本引入的两个特性,以此来实现EOS(exactly once semantics,精确一次处理语义). 幂等,简单地说就是对接口的多次调用所产生的结果和调用一次是一致的.生产者在进行重试的时候有可能会重复写入消息,而使用Kafka的幂等性功能之后就可以避免这种情况. 开启幂等性功能的方式很简单,只

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

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

在 Kafka 中无论是 producer 往 topic 中写数据, 还是 consumer 从 topic 中读数据, 都避免不了和 offset 打交道, 关于 offset 主要有以下几个概念. Last Committed Offset:consumer group 最新一次 commit 的 offset,表示这个 group 已经把 Last Committed Offset 之前的数据都消费成功了. Current Position:consumer group 当前消费数据的

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

1.目标 - 卡夫卡工具 在我们上一期的Kafka教程中,我们讨论了Kafka Workflow.今天,我们将讨论Kafka Tool.首先,我们将看到卡夫卡的意义.此外,我们将了解两个Kafka工具.Apache Kafka Tool分为两种类型 - 系统工具和复制工具. 那么,让我们开始Kafka工具教程. Apache Kafka工具 - 系统和复制工具 2.什么是卡夫卡? 它是一个发布 - 订阅消息传递系统.基本上,消息传递系统允许您在进程,应用程序和服务器之间发送消息.此外,Kafka

1.前言 本文是在<如何计算实时热门商品>[1]一文上做的扩展,仅在功能上验证了利用Flink消费Kafka数据,把处理后的数据写入到HBase的流程,其具体性能未做调优.此外,文中并未就Flink处理逻辑做过多的分析,只因引文(若不特殊说明,文中引文皆指<如何计算实时热门商品>一文)中写的很详细了,故仅给出博主调试犯下的错.文中若有错误,欢迎大伙留言指出,谢谢! 源码在GitHub上,地址:https://github.com/L-Wg/flinkExample: 环境:Flin