环境 本文中的操作均基于kafka_1.3.3.0,且所有命令经过实际验证. 常用工具 新建Topic ./kafka-topics --zookeeper 166.188.xx.xx --create --topic flink_source --partitions 1 --replication-factor 1 replication-factor: 指定副本数量 partitions:指定分区 删除Topic ./kafka-topics --zookeeper 166.188.xx.

转载自 huxihx,原文链接 Kafka消费组(consumer group) 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

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

Kafka消费组(consumer group)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

最近工作中遇到需要使用kafka的场景,测试消费程序启动后,要莫名的过几十秒乃至几分钟才能成功获取到到topic的partition和offset,而后开始消费数据,于是学习了一下查看kafka broker里topic和consumer group状态的相关命令,这里记录一下. 命令参考自<Kafka: The Definitive Guide> Chapter 9 Administrating Kafka 以下命令中使用的zookeeper配置地址为127.0.0.1:2181,boots

我们知道Kafka支持Consumer Group的功能,但是最近在应用Consumer Group时发现了一个Topic 的Partition不能100%覆盖的问题. 程序部署后,发现Kafka在pdb组的consumer消费topic时存在问题,consumer无法完全覆盖Topic的各个partition.如下图: 无论我在开启多少个consumer实例,最高覆盖只能达到66%. 进一步跟踪发现,pdb组的consumer覆盖到partition1和partion2. 在kafka的主消费

本文阐述如何使用Kafka自带的kafka-consumer-groups.sh脚本随意设置消费者组(consumer group)的位移.需要特别强调的是, 这是0.11.0.0版本提供的新功能且只适用于新版本consumer. 在新版本之前,如果要为已有的consumer group调整位移必须要手动编写Java程序调用KafkaConsumer#seek方法,费时费力不说还容易出错.0.11.0.0版本丰富了kafka-consumer-groups脚本的功能,用户可以直接使用该脚本很方便

依据Partition和Consumer的Rebalance策略,找到Kafka.Client Rebalance代码块,还原本地环境,跟踪调试,发现自定义Consumer Group 的Consumer并没有分配到PartionID,如下图. 据此,基本就可以定位到不同组Consumer无法覆盖Partition的问题根源了. 仔细阅读Rebalance代码,发现Kafka.Client 在获取consumer时,并没有根据Group做筛选,获取到的是所有组的Consumer,如下图 (此处只

之前写过如何用服务器端的API代码来获取订阅某topic的所有consumer group,参见这里.使用服务器端的API需要用到kafka.admin.AdminClient类,但是这个类在0.11.0.0版本已经被标记为不推荐使用了,故目前最合适的方式还是通过客户端API:org.apache.kafka.clients.admin.AdminClient.今天碰到有人问这个问题,我就尝试写了一个.使用之前你需要引入kafka client包依赖(以2.2.0版本为例) Maven: <de

转载自 huxihx,原文链接 Kafka consumer group位移重设 本文阐述如何使用Kafka自带的kafka-consumer-groups.sh脚本随意设置消费者组(consumer group)的位移.需要特别强调的是, 这是0.11.0.0版本提供的新功能且只适用于新版本consumer. 在新版本之前,如果要为已有的consumer group调整位移必须要手动编写Java程序调用KafkaConsumer#seek方法,费时费力不说还容易出错.0.11.0.0版本丰富了

本文阐述如何使用Kafka自带的kafka-consumer-groups.sh脚本随意设置消费者组(consumer group)的位移.需要特别强调的是, 这是0.11.0.0版本提供的新功能且只适用于新版本consumer. 在新版本之前,如果要为已有的consumer group调整位移必须要手动编写Java程序调用KafkaConsumer#seek方法,费时费力不说还容易出错.0.11.0.0版本丰富了kafka-consumer-groups脚本的功能,用户可以直接使用该脚本很方便

1 Rebalance时机 0.10kafka的rebalance条件 条件1:有新的consumer加入 条件2:旧的consumer挂了 条件3:coordinator挂了,集群选举出新的coordinator(0.10 特有的) 条件4:topic的partition新加 条件5:consumer调用unsubscrible(),取消topic的订阅 当一个group中,有consumer加入或者离开时,会触发partitions均衡.均衡的最终目的,是提升topic的并发消费能力. 当c

1. Redis Redis是目前一个非常优秀的key-value存储系统(内存的NoSQL数据库).和Memcached类似,它支持存储的value类型相对更多,包括string(字符串).list(链表).set(集合).zset(sorted set有序集合)和hash(哈希类型). 1.1 redis的安装(源码安装方式,官网供下载的redis,没有编译的,需要自己编译) (1)下载redis4的稳定版本 (2)上传redis-4.0.14.tar.gz到Linux服务器 (3)解压re

错误如下: 11:57:24 [org.springframework.kafka.KafkaListenerEndpointContainer#0-0-C-1] WARN  o.apache.kafka.clients.NetworkClient - [Consumer clientId=consumer-2, groupId=test_api] 3 partitions have leader brokers without a matching listener, including [t

May 10, 2018 By Suhita Goswami No Comments Categories: Data Ingestion Flume Kafka Use Case Traditional messaging models fall into two categories: Shared Message Queues and Publish-Subscribe models. Both models have their own pros and cons. Neither co

摘要 本文主要介绍了Kafka High Level Consumer,Consumer Group,Consumer Rebalance,Low Level Consumer实现的语义,以及适用场景.以及未来版本中对High Level Consumer的重新设计–使用Consumer Coordinator解决Split Brain和Herd等问题. 1.High Level Consumer 很多时候,客户程序只是希望从Kafka读取数据,不太关心消息offset的处理.同时也希望提供一些

offset存放在_consumer_offsets这个topic下 并且从0-49划分了50个分区: consumer会在kafka集群的所有broker中选择一个broker作为consumer group的coordinator,用于实现组成员管理,消费分配方案制定以及提交位移等. consumer提交位移的主要机制是通过向所属的coordinator发送位移提交请求来实现的.每个位移提交请求都会往_consumer_offsets对应分区上追加写入一条消息. 默认情况下,consumer

0.前言 客户端用法: kafka.javaapi.consumer.ConsumerConnector consumer = kafka.consumer.Consumer.createJavaConsumerConnector(new ConsumerConfig(properties)); // 决定一个topic启动几个线程去拉取数据,即生成几个KafkaStream: Map<String, Integer> topicCountMap = new HashMap<String

关于 Topic 和 Partition Topic 在 kafka 中,topic 是一个存储消息的逻辑概念,可以认为是一个消息集合.每条消息发送到 kafka 集群的消息都有一个类别.物理上来说,不同的 topic 的消息是分开存储的,每个 topic 可以有多个生产者向它发送消息,也可以有多个消费者去消费其中的消息. Partition 每个 topic 可以划分多个分区(每个 Topic 至少有一个分区),同一 topic 下的不同分区包含的消息是不同的.每个消息在被添加到分区时,都会被

Kafka 的简介: Kafka 是一款分布式消息发布和订阅系统,具有高性能.高吞吐量的特点而被广泛应用与大数据传输场景.它是由 LinkedIn 公司开发,使用 Scala 语言编写,之后成为 Apache 基金会的一个顶级项目.kafka 提供了类似 JMS 的特性,但是在设计和实现上是完全不同的,而且他也不是 JMS 规范的实现. kafka 产生的背景: kafka 作为一个消息系统,早起设计的目的是用作 LinkedIn 的活动流(Activity Stream)和运营数据处理管道(P

1.Kafka简介 kafka-分布式发布-订阅消息系统,开发语言-Scala,协议-仿AMQP,不支持事务,支持集群,支持负载均衡,支持zk动态扩容 2.Kafka的架构组件 1.话题(Topic):是特定类型的消息流.消息是字节的有效负载(Payload),话题是消息的分类名或种子(Feed)名: 2.生产者(Producer):是能够发布消息到话题的任何对象: 3.服务代理(Broker):已发布的消息保存在一组服务器中,它们被称为代理(Broker)或Kafka集群,broker的作用类