Kafka实际使用过程中遇到的一些问题及解决方法: 1.关于Kafka的分区: 开始使用Kafka的时候,没有分区的概念,以为类似于传统的MQ中间件一样,就直接从程序中获取Kafka中的数据. 后来程序搭建了多套,发现永远只有一个消费者(消费者应用部署在多个tomcat上)会从Kafka中获取数据进行处理,后来才知道有分区这么一个概念. 具体不说了,网上有很多资料,总的概括:Kafka的分区,相当于把一个Topic再细分成了多个通道,一个消费者应用可以从一个分区或多个分区中获取数据. 有4个分区

引言 上一篇文章了解了kafka的重要组件zookeeper,用来保存broker.consumer等相关信息,做到平滑扩展.这篇文章就实际操作部署下kafka,用几个简单的例子加深对kafka的理解,学会基本使用kafka. 环境搭建 我将会在本地部署一个三台机器的zookeeper集群,和一个2台机器的kafka集群. zookeeper集群 zookeeper的搭建可以看我的上一篇文章分布式系统中zookeeper实现配置管理+集群管理,按照步骤,一步步可以很容易的搭建3太服务器的zook

Kafka 0.9版本对java client的api做出了较大调整,本文主要总结了Kafka 0.9在集群搭建.高可用性.新API方面的相关过程和细节,以及本人在安装调试过程中踩出的各种坑. 关于Kafka的结构.功能.特点.适用场景等,网上到处都是,我就不再赘述了,直接进入正文 Kafka 0.9集群安装配置 操作系统:CentOS 6.5 1. 安装Java环境 Zookeeper和Kafka的运行都需要Java环境,所以先安装JRE,Kafka默认使用G1垃圾回收器,如果不更改垃圾回收器

我们知道storm的作用主要是进行流式计算,对于源源不断的均匀数据流流入处理是非常有效的,而现实生活中大部分场景并不是均匀的数据流,而是时而多时而少的数据流入,这种情况下显然用批量处理是不合适的,如果使用storm做实时计算的话可能因为数据拥堵而导致服务器挂掉,应对这种情况,使用kafka作为消息队列是非常合适的选择,kafka可以将不均匀的数据转换成均匀的消息流,从而和storm比较完善的结合,这样才可以实现稳定的流式计算,那么我们接下来开发一个简单的案例来实现storm和kafka的结合 s

转载:http://backend.blog.163.com/blog/static/202294126201431724652597/ 可以使用服务器端下载的kafka二进制包及依赖,也可以通过mavne获取(注意实测发现该方式拿到的包是用jdk7打的): <dependency> <groupId>com.sksamuel.kafka</groupId> <artifactId>kafka_2.10</artifactId> <vers

====Kafka消费者模型 参考博客:http://www.tuicool.com/articles/fI7J3m --分区消费模型 分区消费架构图 图中kafka集群有两台服务器(Server),每台服务器有2个分区(Patition),共4个分区. 由四个消费者实例(Consumer)来消费4个分区. 当然,Consumer1不一定对应Patition1,但是必须建立1对1的对应关系. 分区消费伪代码描述 --组(Group)消费模型 组消费架构图 途中有两个服务器Server1和Serv

Introducing Kafka Streams: Stream Processing Made Simple 这是Jay Kreps在三月写的一篇文章,用来介绍Kafka Streams.当时Kafka Streams还没有正式发布,所以具体的API和功能和0.10.0.0版(2016年6月发布)有所区别.但是Jay Krpes在这简文章里介绍了很多Kafka Streams在设计方面的考虑,还是很值得一看的. 以下的并不会完全按照原文翻译,因为那么搞太累了……这篇文件的确很长,而且Jay

Spark Streaming揭秘 Day33 Kafka内核再揭秘 优秀的框架会把引擎做到极致,Kafka就是这样,让我们再深入一下研究. 设计目标 kafka系统有着比较独特的的设计,包括5点: kafka第一设计原则是速度,不是个考虑功能的消息组件,主要考虑的是消息的传递速度,为了速度可以舍弃功能. 首要的考量是消息的吞吐量,而不是功能.使用3台pc Server,可以达到每秒百万条消息的吞吐量. kafka和其他消息系统不太一样,消息在磁盘上可以持久化,所以消息存储能力是无限的,从kaf

这里主要分析kafka 客户端实现 (代码分析以perl kafka实现为准) kafka客户端分为生产者和消费者,生产者发送消息,消费者获取消息. 在kafka协议里客户端通信中用到的最多的四个协议命令是fetch,fetchoffset,send,metadata.这四个分别是获取消息,获取offset,发送消息,获取metadata.剩下的其他协议命令大多都是kafka server内部通信用到的.offsetcommit这个命令在有些语言的client api的实现里给出了接口可以自己提

这里分析kafka 0.8.2的LogManager logmanager是kafka用来管理log文件的子系统.源代码文件在log目录下. 这里会逐步分析logmanager的源代码.首先看class 初始化部分. private def createLogManager(zkClient: ZkClient, brokerState: BrokerState): LogManager = { //这个函数就是在kafkaServer.start函数里调用的封装函数 val defaultLo

一般在KafKa消费程序中消费可以设置多个主题,那在同一程序中需要向KafKa发送不同主题的消息,如异常需要发到异常主题,正常的发送到正常的主题,这时候就需要实例化多个主题,然后逐个发送. 在NET中用RdKafka组件来做消息处理,在Nuget中引用. 在程序中初始化Producer,并创建多个Topic private string comtopic = "topic1"; private string errtopic = "topic2"; private

原创文章,转载请务必将下面这段话置于文章开头处. 本文转发自技术世界,原文链接 http://www.jasongj.com/kafka/kafka_stream/ Kafka Stream背景 Kafka Stream是什么 Kafka Stream是Apache Kafka从0.10版本引入的一个新Feature.它是提供了对存储于Kafka内的数据进行流式处理和分析的功能. Kafka Stream的特点如下: Kafka Stream提供了一个非常简单而轻量的Library,它可以非常方

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载 本文是基于hadoop 2.7.1,以及kafka 0.11.0.0.kafka-connect是以单节点模式运行,即standalone. 首先,先对kafka和kafka connect做一个简单的介绍 kafka: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.比较直观的解释就是其有一个生产者(producer)和一个消费者(consumer).可以将kafka想象成一个数据容器,生产者负责

Kafka自0.9.0.0版本引入了配额管理(quota management),旨在broker端对clients发送请求进行限流(throttling).目前Kafka支持两大类配额管理: 网络带宽(network bandwidth)配额管理:定义带宽阈值来限制请求发送速率,阈值单位是字节/秒,即bytes/s.该功能是0.9.0.0版本引入的 CPU配额管理:定义CPU使用率阈值来限制请求发送速率,阈值以百分比的形式给出,如quota = 50表示50%的CPU使用率上限.该功能是0.1

本文介绍了Kafka Stream的背景,如Kafka Stream是什么,什么是流式计算,以及为什么要有Kafka Stream.接着介绍了Kafka Stream的整体架构,并行模型,状态存储,以及主要的两种数据集KStream和KTable.并且分析了Kafka Stream如何解决流式系统中的关键问题,如时间定义,窗口操作,Join操作,聚合操作,以及如何处理乱序和提供容错能力.最后结合示例讲解了如何使用Kafka Stream. 原创文章,转载请务必将下面这段话置于文章开头处.本文转发

今天需要在新机器上安装一个kafka集群,其实kafka我已经装了十个不止了,但是没有一个是为生产考虑的,因此比较汗颜,今天好好地把kafka的安装以及配置梳理一下: 1,kafka版本选取: 现在我写博客的时候kafka的最新版本是1.1.0,如果最新版本稳定我就直接用最新的了,但是不一定稳定,因此,我先观望一下,kafka地址:http://kafka.apache.org/downloads: 2,zookeeper版本选取: 去zookeeper的官网分析了一下zookeeper的版本,

环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk1.8 scala-2.10.4(依赖jdk1.8) spark-1.6 一.receiver模式 1.receiver模式理解在SparkStreaming程序运行起来后,Executor中会有receiver tasks接收kafka推送过来的数据.数据会被持久化,默认级别为MEMORY_AND_DISK_SER_2,这个级别也可以修改.receiver t

一直在思考写一些什么东西作为2017年开篇博客.突然看到一篇<Kafka学习之路>的博文,觉得十分应景,于是决定搬来这“他山之石”.虽然对于Kafka博客我一向坚持原创,不过这篇来自Confluent团队Gwen Shapira女士的博文实在精彩,所以还是翻译给大家,原文参见这里. ~~~~~~~~~~~~ Kafka学习之路 看上去很多工程师都已经把“学习Kafka”加到了2017年的to-do列表中.这没什么惊讶的,毕竟Apache Kafka已经是一个很火的框架了.只需了解一些基本的Ka

Introducing Kafka Streams: Stream Processing Made Simple 这是Jay Kreps在三月写的一篇文章,用来介绍Kafka Streams.当时Kafka Streams还没有正式发布,所以具体的API和功能和0.10.0.0版(2016年6月发布)有所区别.但是Jay Krpes在这简文章里介绍了很多Kafka Streams在设计方面的考虑,还是很值得一看的. 以下的并不会完全按照原文翻译,因为那么搞太累了……这篇文件的确很长,而且Jay

kafka关于修改副本数和分区的数的案例实战(也可用作leader节点均衡案例) 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.关于topic分区数的修改 1>.创建1分区1个的topic,名称为yinzhengjie-channel [root@node101 ~]# kafka-topics. --create --replication-factor -partitions --topic yinzhengjie-channel Created topic "

Kafka Stream是Apache Kafka从0.10版本引入的一个新Feature(当前:1.0.0-rc0,参见:https://github.com/apache/kafka/releases),它提供了对存储于Kafka内的数据进行流式处理和分析的功能.其主要特点如下: Kafka Stream提供了一个非常简单而轻量的Library,它可以非常方便地嵌入任意Java应用中,也可以任意方式打包和部署 除了Kafka外,无任何外部依赖 充分利用Kafka分区机制实现水平扩展和顺序性保