1. Kafka全部数据清空 kafka全部数据清空的步骤为: 停止每台机器上的kafka: 删除kafka存储目录(server.properties文件log.dirs配置,默认为“/tmp/kafka-logs”)全部topic的数据目录: 删除zookeeper上与kafka相关的znode节点: 重启kafka.如果删除topic还在则需要重启zookeeper: 这里以192.168.187.201 node1.192.168.187.202 node2.192.168.187.20

# @staticmethoddef get_kafka_reviews(self): # print type(self.bootstrap_servers) consumer = kafka.KafkaConsumer(bootstrap_servers=[self.bootstrap_servers],group_id='wm_group',auto_offset_reset='latest', enable_auto_commit=False) consumer.subscribe(to

我们在使用consumer消费数据时,有些情况下我们需要对已经消费过的数据进行重新消费,这里介绍kafka中两种重新消费数据的方法. 1. 修改offset 我们在使用consumer消费的时候,每个topic会产生一个偏移量,这个偏移量保证我们消费的消息顺序且不重复.Offest是在zookeeper中存储的,我们可以设置consumer实时或定时的注册offset到zookeeper中.我们修改这个offest到我们想重新消费的位置,就可以做到重新消费了.具体修改offest的方法这里就不详

遇到一个问题,使用Python kafka客户端和kafka命令行都无法消费数据,但是在kafka命令行后面添加--partition 0后就可以消费数据. bin/kafka-console-consumer., # 不能消费数据 bin/kafka-console-consumer., --partition # 添加partiton参数后可以消费数据 原因在与offsets.topic.replication.factor的值在配置文件中大于了节点个数(两个节点,却将这个值设置为了3),

Kafka作为当下流行的高并发消息中间件,大量用于数据采集,实时处理等场景,我们在享受他的高并发,高可靠时,还是不得不面对可能存在的问题,最常见的就是丢包,重发问题. 1.丢包问题:消息推送服务,每天早上,手机上各终端都会给用户推送消息,这时候流量剧增,可能会出现kafka发送数据过快,导致服务器网卡爆满,或者磁盘处于繁忙状态,可能会出现丢包现象. 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

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

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

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

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,没有自定义路由策略,所以消息会均匀的发往三个分区. 先来谈谈最简单的单线程消费,如下图所示: 由于数据散列在三个不同分区,所以单个线程需要遍历三个分区将数据拉取下来. 单线程消费的示例代码: 这段代码大家在官网也可以找到:将数据取出放到一个内存缓冲中最后写入数据库的过程. 先不讨论其中的 offset 的提交方式. 通过消费日志可以看出: 取出的 100 条数据确实是

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

原因分析: 当某个consumer宕机时,消费位点(例如2s提交一次)尚未提交到zookeeper,此时Kafka集群自动rebalance后另一consumer来接替该宕机consumer继续消费,因为先前宕机consumer最近的消费位点尚未提交,导致数据重复消费 突发流量.跨机房(网络请求延时高).网络不稳定,出现丢包现象 业务逻辑有偏差 常见丢包现象如突然掉线.页面卡住.视频卡住.图片加载卡主等,使用Ping测量丢包的最佳方法是向一个IP地址发送大量的Ping命令,然后检查没有应答的那些

安装 kafka:  pip install kafka-python 生产数据 from kafka import KafkaProducer import json ''' 生产者demo 向test_lyl2主题中循环写入10条json数据 注意事项:要写入json数据需加上value_serializer参数,如下代码 ''' producer = KafkaProducer( value_serializer=lambda v: json.dumps(v).encode('utf-8'

## 起因:ambari 修改kafka日志目录后,写入数据无法消费 - 使用下面的客户端消费命令可以消费到数据 ./kafka-console-consumer.sh --zookeeper 192.168.210.111:2181,192.168.210.112:2181,192.168.210.113:2181 --topic cccc --from-beginning - 但是使用这条命令无法消费客户端的数据,而且程序也无法拉去数据./kafka-console-consumer.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

写这篇博客的目的 让更多的人了解 阿里开源的MongoShake可以很好满足mongodb到kafka高性能高可用实时同步需求(项目地址:https://github.com/alibaba/MongoShake,下载地址:https://github.com/alibaba/MongoShake/releases).至此博客就结束了,你可以愉快地啃这个项目了.还是一起来看一下官方的描述: MongoShake is a universal data replication platform b

大家好,我是 华仔, 又跟大家见面了. 上一篇作为专题系列的第二篇,从演进的角度带你深度剖析了关于 Kafka 请求处理全流程以及超高并发的网络架构设计的实现细节,今天开启第三篇,我们来聊聊 Kafka 生产环境大家都比较关心的问题. 那么 Kafka 到底会不会丢数据呢?如果丢数据,究竟该怎么解决呢? 只有掌握了这些, 我们才能处理好 Kafka 生产级的一些故障,从而更稳定地服务业务. 认真读完这篇文章,我相信你会对Kafka 如何解决丢数据问题,有更加深刻的理解. 这篇文章干货很多,希望你

在不断满足当前企业客户数据集成需求的同时,DataPipeline也基于Kafka Connect 框架做了很多非常重要的提升. 1. 系统架构层面. DataPipeline引入DataPipeline Manager的概念,主要用于优化Source和Sink的全局化生命周期管理.当任务出现异常时,可以实现对目的端和全局生命周期的管理.例如,处理源端到目的端读取速率不匹配以及暂停等状态的协同. 为了加强系统的健壮性,我们把Connector任务的参数保存在ZooKeeper中,方便任务重启后读

CanalSync canal 是阿里巴巴开源的一款基于数据库增量日志解析,提供增量数据订阅&消费,目前主要支持了MySQL(也支持mariaDB). 我开发的这个CanalSync项目 https://github.com/yuzd/CanalSync   ==>觉得不错帮忙给个star谢谢 是基于canal-server之上的数据库同步&消费中间件, 用于可快速搭建消费canal-server的项目. 目前我已实现并开源了如下: 数据消费传输到redis组件 数据消费传输到rab

一下内容为笔者个人理解,如有出入还请大佬指出不胜感激 页面有数据未保存,用户离开页面分为两种 1 . 直接关闭浏览器标签 或者点击浏览器后退按钮 离开当前页面 2. 在页面内改变路由,或则刷新页面(不包含新标签页打开页面‘target=_blank’) 先说第1种情况 通过关闭页签和后退按钮 1 通过window的api  beforeunload  window.addEventListener('beforeunload', (event) => { // Cancel the event

马蜂窝技术原创文章,更多干货请订阅公众号:mfwtech Kafka 是当下热门的消息队列中间件,它可以实时地处理海量数据,具备高吞吐.低延时等特性及可靠的消息异步传递机制,可以很好地解决不同系统间数据的交流和传递问题. Kafka 在马蜂窝也有非常广泛的应用,为很多核心的业务提供支撑.本文将围绕 Kafka 在马蜂窝大数据平台的应用实践,介绍相关业务场景.在 Kafka 应用的不同阶段我们遇到了哪些问题以及如何解决.之后还有哪些计划等. Part.1 应用场景 从 Kafka 在大数据平台的应

花了很长时间尝试druid官网上说的Tranquility嵌入代码进行实时发送数据到druid,结果失败了,各种各样的原因造成了失败,现在还没有找到原因,在IDEA中可以跑起,放到线上就死活不行,有成功了的同仁希望贴个链接供我来学习学习:后来又尝试了从kafka实时发送到druid,还是有些错误(现在已经解决, 后面再记录一下):最后没办法呀,使用Tranquility Server呗 _ _! Tranquility Server的配置和启动请移步:https://github.com/dru