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

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

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

一.Kafka 数据日志 1.主题 Topic Topic 是逻辑概念. 主题类似于分类,也可以理解为一个消息的集合.每一条发送到 Kafka 的消息都会带上一个主题信息,表明属于哪个主题. Kafka 的主题是支持多用户订阅的,即一个主题可以有零个.一个或者多个消费者来订阅该主题的消息. 2.分区 Partition 1)分区原因 方便集群扩展,因为一个 Topic 由多个 Partition 组成,而 Partition 又可以通过调整以适应不同的机器,因而整个集群就可以适应任意大小的数据:

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

我们暂且不考虑写磁盘的具体过程,先大致看看下面的图,这代表了 Kafka 的核心架构原理. Kafka 分布式存储架构 那么现在问题来了,如果每天产生几十 TB 的数据,难道都写一台机器的磁盘上吗?这明显是不靠谱的啊!所以说,这里就得考虑数据的分布式存储了,我们结合 Kafka 的具体情况来说说.在 Kafka 里面,有一个核心的概念叫做"Topic",这个 Topic 你就姑且认为是一个数据集合吧.举个例子,如果你现在有一份网站的用户行为数据要写入 Kafka,你可以搞一个 Topi

转载:https://www.iteblog.com/archives/1591.html 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): 一.可靠的数据源和可靠

Kafka经典三大问:数据有序丢失重复 在kafka中有三个经典的问题: 如何保证数据有序性 如何解决数据丢失问题 如何处理数据重复消费 这些不光是面试常客,更是日常使用过程中会遇到的几个问题,下面分别记录一下产生的原因以及如何解决. 1. 消息有序 kafka 的数据,在同一个partition下是默认有序的,但在多个partition中并不一定能够保证其顺序性.kafka因为其自身的性质,适合高吞吐的流式大数据,对数据有序性要求不严格的场景比较适用. 1.1. 为什么只保证单partitio

1.Kafka Connect Connect是Kafka的一部分,它为在Kafka和外部存储系统之间移动数据提供了一种可靠且伸缩的方式,它为连接器插件提供了一组API和一个运行时-Connect负责运行这些插件,它们负责移动数据.Connect以worker进程集群的方式运行,基于work进程安装连接器插件,然后使用REST API管理和配置connector,这些work进程都是长时间运行的作业.connector启动额外的task,利用work节点的资源以并行的方式移动大量的数据.Sour

1. 获取窗口迟到的数据 主要流程就是给迟到的数据打上标签,然后使用相应窗口流的实例调用sideOutputLateData(lateDataTag),从而获得窗口迟到的数据,进而进行相关的计算,具体代码见下 WindowLateDataDemo package cn._51doit.flink.day10; import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction; import org.apache.flink.api.java.tup

前置资料  kafka kafka消费中的问题及解决方法: 情况1: 问题:脚本读取kafka 数据,写入到数据库,有时候出现MySQL server has gone away,导致脚本死掉.再次启动,这过程中的kafka数据丢失. 原因:MySQL server has gone away 出现可能是连接超时,可能超过每秒请求上限-这些异常是小概率事件,难以避免.git kafka 的demo脚本是实时监听的脚本, 简单明了,没有再去针对kafka偏移量研究:但是一旦断掉, 过程中的kafk

本节内容:    1. etcd介绍与使用    2. ElastcSearch介绍与使用 1. etcd介绍与使用    概念:高可用的分布式key-value存储,可以使用配置共享和服务发现    类似项目:zookeeper和consul    开发语言:Go    接口:提供restful的http接口,使用简单    实现算法:基于raft算法的强一致性.高可用的服务存储目录 2. etcd的应用场景    a. 服务发现和服务注册    b. 配置中心    c. 分布式存储   

使用kafka消费数据时报Producer错误,具体错误如下: kafka.producer.SyncProducer:103 Producer connection to xxx:9092 unsuccessfuljava.nio.channels.ClosedByInterruptException at java.nio.channels.spi.AbstractInterruptibleChannel.end(AbstractInterruptibleChannel.java:202)

面试大数据项目,面试过程中发现面试官提到的两个概念没有搞清楚: 1. lamba数据架构:这个概念的提出是由storm的作者提出来的,其实主旨就是想要说明,数据的处理分成三层,一类是批处理程序(batch laryer,非实时),比如午夜跑出来的报表,可以供第二天进行消费:第二类是实时增量处理数据(speed layer),比如通过kafka等流计算工具进行的实时增量处理:第三层就是service layer,是对外提供服务的层,既可以访问batch layer或者realtime layer,

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

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

全文的步骤可以大概分为几步: 一:数据获取,利用selenium+多进程(linux上selenium 多进程可能会有问题)+kafka写数据(linux首选必选耦合)windows直接采用的是写mysql 二:数据存储(kafka+hive 或者mysql)+数据清洗shell +python3 三: 数据可视化,词云  pyecharts jieba分词 snownlp (情绪化分析) step 1  selenium 模拟登陆豆瓣,爬去武林外传的短评: 在最开始写爬虫的时候,抓取豆瓣评论,

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

摘要:Kafka中的位移是个极其重要的概念,因为数据一致性.准确性是一个很重要的语义,我们都不希望消息重复消费或者丢失.而位移就是控制消费进度的大佬.本文就详细聊聊kafka消费位移的那些事,包括: 概念剖析 kafka的两种位移 关于位移(Offset),其实在kafka的世界里有两种位移: 分区位移:生产者向分区写入消息,每条消息在分区中的位置信息由一个叫offset的数据来表征.假设一个生产者向一个空分区写入了 10 条消息,那么这 10 条消息的位移依次是 0.1.-.9: 消费位移:消

Elasticsearch使用 详细使用请看我写的Go操作Elasticsearch专篇 https://www.cnblogs.com/you-men/p/13391265.html example1 package main import ( "context" "fmt" "github.com/olivere/elastic/v7" ) var eshost = "http://192.168.43.176:9200"