1.场景 a)有时消费端逻辑修改,需要重复消费数据,需要将offset设置到指定位置. 2.实现 kafka版本:0.11.* KIP-122: Add Reset Consumer Group Offsets tooling 样例: ./kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server ip:9092 --group groupName --reset-offsets --to-offset 1000 --topic topicName --execute

由于 0.10.x 版 Kafka 与 0.8.x 版有很大的变化,这种变化对下游 Storm 有非常大的影响,0.10.x 版的 Kafka 不但增加了权限管理的功能,而且还将 simple 和 high consumer 的 offsets 进行统一管理,也就意味着在 0.8.x 中 Storm 需要去负责管理 offsets,而在 0.10.x 中,Storm 不需要关心 consumer 的 offsets 的问题,这对 KafkaSpout 的设计有很大的影响,本文就是对 Storm

An ingest pattern that we commonly see being adopted at Cloudera customers is Apache Spark Streaming applications which read data from Kafka. Streaming data continuously from Kafka has many benefits such as having the capability to gather insights fa

Spark Streaming + Kafka集成指南 Kafka项目在版本0.8和0.10之间引入了一个新的消费者API,因此有两个独立的相应Spark Streaming包可用.请选择正确的包, 请注意,0.8集成与后来的0.9和0.10代理兼容,但0.10集成与早期的代理不兼容. 注意:从Spark 2.3.0开始,不推荐使用Kafka 0.8支持. Spark Streaming从Kafka接收数据,转换为spark streaming中的数据结构Dstream.数据接收方式有两种 :1

前述 采用confluent kafka-rest proxy实现kafka restful service时候(具体参考上一篇笔记),通过http协议数据传输,需要注意的是采用了base64编码(或者称之为加密),如果消息再post之前不采用base64处理将会出现:服务端消息乱码.程序报错等,因此正常的处理流程是:1.先对待post的消息做UTF-8统一处理2.采用base64编码包处理消息 s='Kafka,hi' ad="hi,kafka,i'm xnchall" aa=ad.

一.简介 来自官网介绍: 翻译:kafka,是一个分布式的流处理平台.LinkedIn公司开发.scala语言编写.   1.支持流处理的发布订阅模式,类似一个消息队列系统: 2.多备份存储,副本冗余机制,具备高容错性: 3.可以处理流. 二.使用 1.需要zk支持: 2.集群模式启动很简单,类似zk,只要在server.properties中指定broker.id即可:kafka定义每一个节点都为一个broker 3.启动后jps中存在Kafka进程: 4.启动命令中需指定配置文件:sh /k

[TOC] 前言 在WeTest舆情项目中,需要对每天千万级的游戏评论信息进行词频统计,在生产者一端,我们将数据按照每天的拉取时间存入了Kafka当中,而在消费者一端,我们利用了spark streaming从kafka中不断拉取数据进行词频统计.本文首先对spark streaming嵌入kafka的方式进行归纳总结,之后简单阐述Spark streaming+kafka在舆情项目中的应用,最后将自己在Spark Streaming+kafka的实际优化中的一些经验进行归纳总结.(如有任何纰漏

Spark Streaming+Kafka 前言 在WeTest舆情项目中,需要对每天千万级的游戏评论信息进行词频统计,在生产者一端,我们将数据按照每天的拉取时间存入了Kafka当中,而在消费者一端,我们利用了spark streaming从kafka中不断拉取数据进行词频统计.本文首先对spark streaming嵌入kafka的方式进行归纳总结,之后简单阐述Spark streaming+kafka在舆情项目中的应用,最后将自己在Spark Streaming+kafka的实际优化中的一些

根据时间戳获取kafka的topic的偏移量,结果获取的偏移量量数据组的长度为0,就会出现如下的数组下标越界的异常,实现的原理是使用了kafka的getOffsetsBefore()方法: Exception in thread "main" java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException : 0 at co.gridport.kafka.hadoop.KafkaInputFetcher.getOffset(KafkaInputFetcher.java

如果你在使用Kafka来分发消息,在数据处理的过程中可能会出现处理程序出异常或者是其它的错误,会造成数据丢失或不一致.这个时候你也许会想要通过kafka把数据从新处理一遍,我们知道kafka默认会在磁盘上保存到7天的数据,你只需要把kafka的某个topic的consumer的offset设置为某个值或者是最小值,就可以使该consumer从你设置的那个点开始消费. 查询topic的offset的范围 用下面命令可以查询到topic:DynamicRange broker:SparkMaster

前言 在游戏项目中,需要对每天千万级的游戏评论信息进行词频统计,在生产者一端,我们将数据按照每天的拉取时间存入了Kafka当中,而在消费者一端,我们利用了spark streaming从kafka中不断拉取数据进行词频统计.本文首先对spark streaming嵌入kafka的方式进行归纳总结,之后简单阐述Spark streaming+kafka在舆情项目中的应用,最后将自己在Spark Streaming+kafka的实际优化中的一些经验进行归纳总结.(如有任何纰漏欢迎补充来踩,我会第一时

目录 目录 1 1. 前言 2 2. Broker默认端口号 2 3. 安装Kafka 2 4. 启动Kafka 2 5. 创建Topic 2 6. 列出所有Topic 3 7. 删除Topic 3 8. 查看Topic 3 9. 增加topic的partition数 4 10. 生产消息 4 11. 消费消息 4 12. 查看有哪些消费者Group 4 13. 查看新消费者详情 5 14. 查看Group详情 5 15. 删除Group 5 16. 设置consumer group的offse

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

Kafka消息重新发送   1.  使用kafka消息队列做消息的发布.订阅,如果consumer端消费出问题,导致数据并没有消费,此时不需要担心,数据并不会立刻丢失,kafka会把数据在服务器的磁盘上默认存储7天,或者自己指定有两种方式:1)指定时间,log.retention.hours=168:2)指定大小,log.segment.bytes=1073741824.此时就可以通过重置某个topic的offset来是消息重新发送,进行消费   2.        查看topic的offset

来自: https://community.qingcloud.com/topic/344/spark-streaming使用kafka保证数据零丢失 spark streaming从1.2开始提供了数据的零丢失,想享受这个特性,需要满足如下条件: 数据输入需要可靠的sources和可靠的receivers 应用metadata必须通过应用driver checkpoint WAL(write ahead log) 可靠的sources和receivers spark streaming可以通过

查询topic的offset的范围 用下面命令可以查询到topic:Mytopic broker:SparkMaster:9092的offset的最小值: bin/kafka-run-class.sh kafka.tools.GetOffsetShell --broker-list kafka-server-ip:9092 -topic Mytopic --time -2 输出 DynamicRange:0:1288 查询offset的最大值: bin/kafka-run-class.sh ka

前言 在WeTest舆情项目中,需要对每天千万级的游戏评论信息进行词频统计,在生产者一端,我们将数据按照每天的拉取时间存入了Kafka当中,而在消费者一端,我们利用了spark streaming从kafka中不断拉取数据进行词频统计. 本文首先对spark streaming嵌入kafka的方式进行归纳总结,之后简单阐述Spark streaming+kafka 在舆情项目中的应用,最后将自己在Spark Streaming+kafka 的实际优化中的一些经验进行归纳总结.(如有任何纰漏欢迎补

最近在spark读取kafka消息时,每次读取都会从kafka最新的offset读取.但是如果数据丢失,如果在使用Kafka来分发消息,在数据处理的过程中可能会出现处理程序出异常或者是其它的错误,会造成数据丢失或不一致.这个时候你也许会想要通过kafka把数据从新处理一遍,或者指定kafka的offset读取.kafka默认会在磁盘上保存到7天的数据,你只需要把kafka的某个topic的consumer的offset设置为某个值或者是最小值,就可以使该consumer从你设置的那个点开始消费.

目录 kafka集群原理介绍 (一)基础理论 二.配置文件 三.错误处理 kafka集群原理介绍 @(博客文章)[kafka|大数据] 本系统文章共三篇,分别为 1.kafka集群原理介绍了以下几个方面的内容: (1)kafka基础理论 (2)参数配置 (3)错误处理 (4)kafka集群在zookeeper集群中的内容 2.kafka集群操作介绍了kafka集群的安装与操作 (1)单机版安装 (2)集群安装 (3)集群启停操作 (4)topic相关操作 (5)某个broker挂掉,重启本机器

Kafaka connect 是一种用于在Kafka和其他系统之间可扩展的.可靠的流式传输数据的工具.它使得能够快速定义将大量数据集合移入和移出Kafka的连接器变得简单.Kafka Connect可以从数据库或应用程序服务器收集数据到Kafka topic,使数据可用于低延迟的流处理.导出作业可以将数据从Kafka topic传输到二次存储和查询系统,或者传递到批处理系统以进行离线分析. Kafaka connect的核心组件:Source:负责将外部数据写入到kafka的topic中.Sin