Kafka作为消息中间件,数据需要按照一定的规则删除,否则数据量太大会把集群存储空间占满. 参考:apache Kafka是如何实现删除数据文件(日志)的 Kafka删除数据有两种方式 按照时间,超过一段时间后删除过期消息 按照消息大小,消息数量超过一定大小后删除最旧的数据 Kafka删除数据的最小单位:segment Kafka删除数据主逻辑:kafka源码 def cleanupLogs() { debug("Beginning log cleanup...") var total

一.如何查看 在老版本中,使用kafka-run-class.sh 脚本进行查看.但是对于最新版本,kafka-run-class.sh 已经不能使用,必须使用另外一个脚本才行,它就是kafka-consumer-groups.sh 普通版 查看所有组 要想查询消费数据,必须要指定组.那么线上运行的kafka有哪些组呢?使用以下命令: bin/kafka-consumer- --list 注意:根据实际情况修改kafka的连接地址 执行输出: ... usercenter ... 这些组在是程序

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

Sematext Monitoring  是最全面的Kafka监视解决方案之一,可捕获约200个Kafka指标,包括Kafka Broker,Producer和Consumer指标.尽管其中许多指标很有用,但每个人都有一个要监视的特定指标–消费者滞后. 什么是卡夫卡消费者滞后? 卡夫卡消费者滞后指标表明卡夫卡生产者和消费者之间存在多少滞后.人们谈论卡夫卡时,通常指的是卡夫卡经纪人.您可以将Kafka Broker视为Kafka服务器.代理实际上是存储和提供Kafka消息的对象.Kafka生产者是

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

extjs,清空treepanel数据. //调用 var rootNode = tree.getRootNode(); removeChildrenData(rootNode); //清理节点的数据 function removeChildrenData(node) { if (!node) {return;} while (node.hasChildNodes()) { removeChildrenRecursively(node.firstChild); node.removeChild(

近来发现数据库过大,空间不足,因此打算将数据库的数据进行全面的清理,但表非常多,一张一张的清空,实在麻烦,因此就想利用SQL语句一次清空所有数据.找到了三种方法进行清空.使用的数据库为MS SQL SERVER.1.搜索出所有表名,构造为一条SQL语句 declare @trun_name varchar(8000)set @trun_name=''select @trun_name=@trun_name + 'truncate table ' + [name] + ' ' from sysob

前面已经介绍了如何利用Thrift Source生产数据,今天介绍如何用Kafka Sink消费数据. 其实之前已经在Flume配置文件里设置了用Kafka Sink消费数据 agent1.sinks.kafkaSink.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink agent1.sinks.kafkaSink.topic = TRAFFIC_LOG agent1.sinks.kafkaSink.brokerList = ,, agent1.sinks

Kafka作为大数据最核心的技术,作为一名技术开发人员,如果你不懂,那么就真的“out”了.DT时代的快速发展离不开kafka,所以了解kafka,应用kafka就成为一种必须. 什么是kafka?Kafka是一个分布式流平台,用于发布和订阅记录流.Kafka可以用于容错存储.Kafka将主题日志分区复制到多个服务器.Kafka的设计目的是为了让你的应用能在记录生成后立即就能处理.Kafka的处理速度很快,通过批处理和压缩记录有效地使用IO.Kafka会对数据流进行解耦.Kafka用于将数据流到

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

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

--清空库数据CREATE PROCEDURE sp_DeleteAllData AS EXEC sp_MSForEachTable 'ALTER TABLE ? NOCHECK CONSTRAINT ALL' EXEC sp_MSForEachTable 'ALTER TABLE ? DISABLE TRIGGER ALL' EXEC sp_MSForEachTable 'DELETE FROM ?' EXEC sp_MSForEachTable 'ALTER TABLE ? CHECK CO

原 kafka 清除topic数据脚本 2018年07月25日 16:57:13 pete1223 阅读数:1028     #!/bin/sh       param=$1   echo "============="   echo ${param}           echo "kafka-topics.sh --zookeeper localhost:2181 --delete --topic ${param}"       kafka-topics.sh

- 清空全部数据,不写日志,不可恢复,速度极快 truncate table_name;   -- 清空全部数据,写日志,数据可恢复,速度慢 delete from 表名     详情请查看区别

如果要删除数据表中所有数据只要遍历一下数据库再删除就可以了,清除所有数据我们可以使用搜索出所有表名,构造为一条SQL语句进行清除了,这里我一一给各位同学介绍.   使用sql删除数据库中所有表是不难的,就是遍历一下数据库中所有用户表,并将它清除,下边是具体的sql语句,在关键部分已经作了详细的注释:  代码如下 复制代码 --变量@tablename保存表名 declare @tablename nvarchar(100) --将用户表全部保存到临时表#tablename中 SELECT [na

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

初识kafka https://www.cnblogs.com/wenBlog/p/9550039.html 简介 Kafka经常用于实时流数据架构,用于提供实时分析.本篇将会简单介绍kafka以及它为什么能够广泛应用. kafka的增长是爆炸性的.2017年超过三分之一的世界五百强公司在使用kafka.这其中很多公司每天通过kafka处理超过TB级别的数据.kafka被用于实时数据流.收集大数据或者做一些实时分析.kafka是也为基于内存的微服务提供数据持久化并把数据传输给复杂的事件流系统和I

Sql Server中清空所有数据表中的记录 清空所有数据表中的记录: 代码如下:exec sp_msforeachtable  @Command1 ='truncate table ?'删除所有数据表: 代码如下:exec sp_msforeachtable 'delete   N''?'''清空SQL Server数据库中所有表数据的方法(有约束的情况) 其实删除数据库中数据的方法并不复杂,为什么我还要多此一举呢,一是我这里介绍的是删除数据库的所有数据,因为数据之间可能形成相互约束关系,删除

Flume和Kafka完成实时数据的采集 写在前面 Flume和Kafka在生产环境中,一般都是结合起来使用的.可以使用它们两者结合起来收集实时产生日志信息,这一点是很重要的.如果,你不了解flume和kafka,你可以先查看我写的关于那两部分的知识.再来学习,这部分的操作,也是可以的. 实时数据的采集,就面临一个问题.我们的实时数据源,怎么产生呢?因为我们可能想直接获取实时的数据流不是那么的方便.我前面写过一篇文章,关于实时数据流的python产生器,文章地址:http://blog.csdn

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

kafka 如何保证数据不丢失 https://www.cnblogs.com/MrRightZhao/p/11498952.html   一般我们在用到这种消息中件的时候,肯定会考虑要怎样才能保证数据不丢失,在面试中也会问到相关的问题.但凡遇到这种问题,是指3个方面的数据不丢失,即:producer consumer 端数据不丢失  broker端数据不丢失下面我们分别从这三个方面来学习,kafka是如何保证数据不丢失的 一.producer 生产端是如何保证数据不丢失的 1.ack的配置策略