原 kafka 删除topic清空数据 2018年11月20日 18:17:50 Ming! 阅读数:1391   版权声明:版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/qq_39657597/article/details/84307541 一般情况下,是不会删除数据的.到达一定时间后,kafka会自动删除.如果一定要删除可以删除topic在重建topic了 No. 1: 如果需要被删除topic 此时正在被程序 produce和consu

kafka要等一段时间才能消费到数据  pythonkafka   为什么用python写的kafka客户端脚本,程序一运行就能生产数据,而要等一段时间才能消费到数据(topic里面有数据).(pykafka和confluentKafka都一样) 只有极少的概率立刻可以消费到数据,大多数都要等个几分钟,很影响测试效率. 自己封装的一个给予confluentKafka的consumer对象 调用,topic里面是有内容的等一段时间也是可以消费到数据的 阅读 4.8k  赞 1踩 收藏关注 6 评论

在这篇文章里,我们模拟了一个场景,实时分析订单数据,统计实时收益. 场景模拟 我试图覆盖工程上最为常用的一个场景: 1)首先,向Kafka里实时的写入订单数据,JSON格式,包含订单ID-订单类型-订单收益 2)然后,spark-streaming每十秒实时去消费kafka中的订单数据,并以订单类型分组统计收益 3)最后,spark-streaming统计结果实时的存入本地MySQL. 前提条件 安装 1)spark:我使用的yarn-client模式下的spark,环境中集群客户端已经搞定 2

使用python3第三方工具,实现kafka消费 # -*- coding: utf-8 -*- import uuid import json from kafka import KafkaConsumer from xxxxxx import MessageToDict from xxx import ObjectInfo import sys import codecs sys.stdout = codecs.getwriter("utf-8")(sys.stdout.detac

通过原生kafka,查看对应的topic是否有数据 下载kafka:登录Apache kafka官方下载 http://kafka.apache.org/downloads.html 配置config文件 vim server.properties 启动kafka: ./kafka-server-start.>/dev/>& & # kafka-server-start.sh 脚本在 kafka_2.-/bin路径下 查看已创建的topic列表: ./kafka-topics.

使用场景 Spark Streaming实时消费kafka数据的时候,程序停止或者Kafka节点挂掉会导致数据丢失,Spark Streaming也没有设置CheckPoint(据说比较鸡肋,虽然可以保存Direct方式的offset,但是可能会导致频繁写HDFS占用IO),所以每次出现问题的时候,重启程序,而程序的消费方式是Direct,所以在程序down掉的这段时间Kafka上的数据是消费不到的,虽然可以设置offset为smallest,但是会导致重复消费,重新overwrite hive

前言 之前写过一篇<从源码分析如何优雅的使用 Kafka 生产者> ,有生产者自然也就有消费者. 建议对 Kakfa 还比较陌生的朋友可以先看看. 就我的使用经验来说,大部分情况都是处于数据下游的消费者角色.也用 Kafka 消费过日均过亿的消息(不得不佩服 Kakfa 的设计),本文将借助我使用 Kakfa 消费数据的经验来聊聊如何高效的消费数据. 单线程消费 以之前生产者中的代码为例,事先准备好了一个 Topic:data-push,3个分区. 先往里边发送 100 条消息,没有自定义路由

我大约是把kafka消费不到数据的特殊情况都经历了一遍了吧= =. kafka消费不到数据的原因,首先检查配置之类的,如是否设置了group.id,对应的topic是否正确等等,这些不多说. 下面是我遇到的几种kafka消费不到数据的情况: 1.多分区,单例消费者的情况,只消费到一个分区,应多加几个消费者,不能用单例,直接subscribe的话,rebalance机制启动,手动的话如下 consumer.Assign(), Offset.Stored) }); 2.长时间不消费导致 log.re

阿里太注重原理了:阿里问kafka如何实现高并发存储-如何找到一条需要消费的数据,kafka用了稀疏索引的方式,使用了二分查找法,其实很多索引都是二分查找法  二分查找法的时间复杂度:O(logn) redis,kafka,B+树的底层都采用了二分查找法 参考:二分查找法 redis的索引底层的 跳表原理 实现 聊聊Mysql索引和redis跳表 ---redis的跳表原理 时间复杂度O(logn)(阿里) 参考:二分查找法 mysql索引原理:一步步分析为什么B+树适合作为索引的结构 以及索引

原创声明:作者:Arnold.zhao 博客园地址:https://www.cnblogs.com/zh94 背景 上一篇文章记录了kafka的副本机制和容错功能的说明,本篇则主要在上一篇文章的基础上,验证多分区Topic的消费者的功能验证: 目录: 消费组功能验证 消费者与分区的对应关系总结 消费者数据重复问题说明 生产者的可靠性保证 Kafka 生产者CP系统 Kafka 生产者AP系统 命令汇总 消费组功能验证 新建1副本,2分区的Topic做测试验证 ./kafka-topics.sh

推送avro格式数据到topic 源代码:https://github.com/Neuw84/structured-streaming-avro-demo/blob/master/src/main/java/es/aconde/structured/GeneratorDemo.java package es.aconde.structured; import com.twitter.bijection.Injection; import com.twitter.bijection.avro.Ge

1.kafka在高并发的情况下,如何避免消息丢失和消息重复? 消息丢失解决方案: 首先对kafka进行限速, 其次启用重试机制,重试间隔时间设置长一些,最后Kafka设置acks=all,即需要相应的所有处于ISR的分区都确认收到该消息后,才算发送成功 消息重复解决方案: 消息可以使用唯一id标识 生产者(ack=all 代表至少成功发送一次) 消费者 (offset手动提交,业务逻辑成功处理后,提交offset) 落表(主键或者唯一索引的方式,避免重复数据) 业务逻辑处理(选择唯一主键存储到R

https://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-kafka/index.html Kafka 与 Flume 很多功能确实是重复的.以下是评估两个系统的一些建议: Kafka 是一个通用型系统.你可以有许多的生产者和消费者分享多个主题.相反地,Flume 被设计成特定用途的工作,特定地向 HDFS 和 HBase 发送出去.Flume 为了更好地为 HDFS 服务而做了特定的优化,并且与 Hadoop 的安全体系整合在了一起.基于这样

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/xiaodf/ 创建kafka topic 查看所有topic列表 查看指定topic信息 控制台向topic生产数据 控制台消费topic的数据 查看topic某分区偏移量最大(小)值 增加topic分区数 删除topic,慎用,只会删除zookeeper中的元数据,消息文件须手动删除 创建kafka topic bin/kafka-topics.sh --zookeeper node01:2181 --create --topic

当我们正确地部署好Spark Streaming,我们就可以使用Spark Streaming提供的零数据丢失机制.为了体验这个关键的特性,你需要满足以下几个先决条件: 1.输入的数据来自可靠的数据源和可靠的接收器: 2.应用程序的metadata被application的driver持久化了(checkpointed ); 3.启用了WAL特性(Write ahead log). 下面我将简单地介绍这些先决条件. 可靠的数据源和可靠的接收器 对于一些输入数据源(比如Kafka),Spark S

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

Kafka如何保证数据不丢失 1.生产者数据的不丢失 kafka的ack机制:在kafka发送数据的时候,每次发送消息都会有一个确认反馈机制,确保消息正常的能够被收到,其中状态有0,1,-1. 如果是同步模式:ack机制能够保证数据的不丢失,如果ack设置为0,风险很大,一般不建议设置为0.即使设置为1,也会随着leader宕机丢失数据. producer.type=sync request.required.acks=1 如果是异步模式:也会考虑ack的状态,除此之外,异步模式下的有个buff

抛去cpu.内存等机器原因,在每个分区皆分配一个进程消费的情况下,利用扩机器来提高kafka消费速率已无能为力 此时发现,在实际洪峰时段的消费速率元达不到先前压测时的消费速率 原因思考: 1.洪峰时段大量数据流来临,导致部分consumer崩溃,触发rebalance,从而导致消费速率下降: 2.洪峰时段consumer从broker中一次取出数据量太大,导致consumer在session.timeout.ms时间之内没有消费完成,则consumer coordinator会由于没有接受到心跳

第一步:数据源 手写程序实现自动生成如下格式的日志文件: 15837312345,13737312345,2017-01-09 08:09:10,0360 打包放到服务器,使用如下命令执行,模拟持续不断的日志文件: java -cp ct_producter-1.0-SNAPSHOT.jar producter.ProductLog ./awen.tsv 第二步:监听log.tsv日志 使用Flume监控滚动的awen.tsv日志,编写flume # Name the components on

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

https://bbs.huaweicloud.com/blogs/112956 版权归PUMA项目组所有,转载请声明,多谢. kakfa大规模集群能力在前面已给大家分享过,kafka作为消息总线,在支撑云千万tps上千节点的集群能力非常出色,本文继续对业界关于单机多topic的性能瓶颈点问题(比如:https://yq.aliyun.com/articles/62832?spm=5176.100239.blogcont25379.8.KMUH1L),国内某云使用RocketMQ,性能对比唱衰k