我们大家都知道,kafka消费者在会保存其消费的进度,也就是offset,存储的位置根据选用的kafka api不同而不同. 首先来说说消费者如果是根据javaapi来消费,也就是[kafka.javaapi.consumer.ConsumerConnector],我们会配置参数[zookeeper.connect]来消费.这种情况下,消费者的offset会更新到zookeeper的[consumers/{group}/offsets/{topic}/{partition}]目录下,例如: [z

之前写过两篇关于重置offset的博文,后来使用过程中都有问题. 经过各种尝试,终于找到了解决方案. 直接上代码: # coding=utf8 from confluent_kafka import Consumer, KafkaError, TopicPartition def reset(topic, group, partition, new_offset): broker_list = "xx.xx.xx.xx:9092,xx.xx.xx.xx:9092" new_offset

log与offset 日志存储路径根据配置log.dirs ,日志文件通过 topic-partitionId分目录,再通过log.roll.hours 和log.segment.bytes来分文件,默认是超过7天,或者是1GB大小就分文件,在kafka的术语中,这被称为段(segment ).例如00000000000000033986.log,文件名就是offset,除了数据文件之外,相应的还有一个index文件,例如00000000000000033986.index.记录的是该数据文件的

1.前言 一个商业化消息队列的性能好坏,其文件存储机制设计是衡量一个消息队列服务技术水平和最关键指标之一.下面将从Kafka文件存储机制和物理结构角度,分析Kafka是如何实现高效文件存储,及实际应用效果. 2.Kafka文件存储机制 Kafka部分名词解释如下: Broker:消息中间件处理结点,一个Kafka节点就是一个broker,多个broker可以组成一个Kafka集群. Topic:一类消息,例如page view日志.click日志等都可以以topic的形式存在,Kafka集群能够

目录 脚本方法 Java 程序 参考资料 脚本方法 ./bin/kafka-run-class.sh kafka.tools.GetOffsetShell --broker-list localhost:9092 --topic test test:0:1522 test:1:1020 test:2:1258 和Java程序比起来,运行得有点慢. Java 程序 更详细的代码工程,可以参考我的GitHub 消费者获取分区列表,并获取分区最新的OFFSET import java.util.Arr

Kafka 提供了 3 种提交 offset 的方式 自动提交 复制 1234 consumer.commitSync(); 手动异步提交 offset 复制 1 consumer.commitAsync(); 上面说了既然异步提交 offset 可能会重复消费, 那么我使用同步提交是否就可以表明这个问题呢? 复制 1234567 )); records.forEach(record -> { insertIntoDB(record); consumer.commitSync(); });} 很

org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer#pollOnce private Map<TopicPartition, List<ConsumerRecord<K, V>>> pollOnce(long timeout) { client.maybeTriggerWakeup(); long startMs = time.milliseconds(); // 这里面触发自动提交 coordinator.poll(star

kafka版本:<kafka.version> 0.8.2.1</kafka.version> spark版本 <artifactId>spark-streaming-kafka-0-8_2.11</artifactId> object DmRealStat { def main(args: Array[String]): Unit = { /** * 1.集成kafka进行数据进行数据读取 * 程序第一次启动从数据库获取偏移量,开始读取 */ val sp

目录 说明 整体逻辑 offset建表语句 代码实现 说明 当前处理只实现手动维护offset到mysql,只能保证数据不丢失,可能会重复 要想实现精准一次性,还需要将数据提交和offset提交维护在一个事务中 官网说明 Your own data store For data stores that support transactions, saving offsets in the same transaction as the results can keep the two in sy

查看各个patition消息的最大位移 sh kafka-run-class.sh kafka.tools.GetOffsetShell --topic mytopic --time -1 --broker-list host1:9092,host2:9092,host3:9092 查看各个partition消息的最小位移 sh kafka-run-class.sh kafka.tools.GetOffsetShell --topic mytopic --time -2 --broker-lis

简要:开发中,常常因为需要我们要认为修改消费者实例对kafka某个主题消费的偏移量.具体如何修改?为什么可行?其实很容易,有时候只要我们换一种方式思考,如果我自己实现kafka消费者,我该如何让我们的消费者代码如何控制对某一个主题消费,以及我们该如何实现不同消费者组可以消费同一个主题的同一条消息,一个消费组下不同消费者消费同一个主题的不同消息.如果让你实现该框架该如何实现? 这里我演示实验storm的kafkaspout来进行消费,kafkaspout里面使用的低级api,所以他在zookeep

kafka consumer 如何根据 offset,进行消息回溯?下面的文档给出了 demo: https://cwiki.apache.org/confluence/display/KAFKA/0.8.0+SimpleConsumer+Example 代码片段如下: SimpleConsumer consumer = new SimpleConsumer(leadBroker, a_port, 100000, 64 * 1024, clientName); FetchRequest req

spark streaming从指定offset处消费Kafka数据 -- : 770人阅读 评论() 收藏 举报 分类: spark() 原文地址:http://blog.csdn.net/high2011/article/details/53706446 首先很感谢原文作者,看到这篇文章我少走了很多弯路,转载此文章是为了保留一份供复习用,请大家支持原作者,移步到上面的连接去看,谢谢 一.情景:当Spark streaming程序意外退出时,数据仍然再往Kafka中推送,然而由于Kafka默认

创建一个topic ./kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.1.244:2181,192.168.1.245:2181,192.168.1.246:2181 --replication-factor 1--partitions 1 --topic topic_test_zk_minOffset_zkGroup 查看topic列表 ./kafka-topics.sh --list --zookeeper 192.168.1.244:2181,1

Offset存储模型 由于一个partition只能固定的交给一个消费者组中的一个消费者消费,因此Kafka保存offset时并不直接为每个消费者保存,而是以 groupid-topic-partition -> offset 的方式保存. 如图所示: Kafka在保存Offset的时候,实际上是将Consumer Group和partition对应的offset以消息的方式保存在__consumers_offsets这个topic中. __consumers_offsets默认拥有50个par

原文:https://my.oschina.net/infiniteSpace/blog/312890?p=1 http://www.inter12.org/archives/842 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,

Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅的消息队列系统,原本开发自LinkedIn,用作LinkedIn的活动流(ActivityStream)和运营数据处理管道(Pipeline)的基础.现在它已被多家不同类型的公司作为多种类型的数据管道和消息系统使用. 1 Kafka消息队列简介 1.1 基本术语 Broker Kafka集群包含一个或多个服务器,这种服务器被称为broker[5]  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Topic的消

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 =

学习Kafka的读书笔记,暂未把文章设为翻译类型,因为并非直译文档.水平有限,还请路过高手指正. <1> “最多(发送)一次”(At most once):消息可以丢失但绝不会重新发送:<2> “至少(发送)一次”(At least once):消息绝不会丢失但是可能会被重新发送:<3> “仅(发送)一次”(Exactly once): 这是实际应用中最希望看到的,每个消息只会被发送一次且不会丢失: 从生产者角度,一个producer可以选择是否异步发送:1> 若

一.集群安装 1. Kafka下载: 可以从kafka官方网站(http://kafka.apache.org)上找到下载地址,再wgetwget http://mirrors.cnnic.cn/apache/kafka/0.8.2.2/kafka_2.10-0.8.2.2.tgz 解压该文件: tar zxvf kafka_2.10-0.8.2.2.tgz 注意kafka依赖于zookeeper和scala,以上tgz文件名中的2.10即为scala的版本号 zk和scala的安装在此不再赘述

单机模式 修改kafak安装文件中 .../kafka_2.9.2-0.8.1.1/config 下面的server.properties 配置文件 1.broker.id=0   [默认不用修改,该值在集群中需要唯一] 2.log.dirs=/opt/hadoop/kafka/kafka-logs  [kafka数据的存放地址,多个地址的话用逗号分割] 3.zookeeper.connect=zookeeper地址:端口 在kafka安装文件的bin目录下执行: ./kafka-server-