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

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 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

作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl 转载请注明出处 找时间总结整理了下数据从Kafka到Hdfs的一些pipeline,如下 1> Kafka -> Flume –> Hadoop Hdfs 常用方案,基于配置,需要注意hdfs小文件性能等问题. GitHub地址:  https://github.com/apache/flume 2> Kafka -> Kafka Hadoop Loader ->Hadoop Hdf

一.概述 生产环境中,有一个topic的数据量非常大.这些数据不是非常重要,需要定期清理. 要求:默认保持24小时,某些topic 需要保留2小时或者6小时 二.清除方式 主要有3个: 1. 基于时间 2. 基于日志大小 3. 基于日志起始偏移量 详情,请参考链接: https://blog.csdn.net/u013256816/article/details/80418297 接下来,主要介绍基于时间的清除! kafka版本为:  2.11-1.1.0 zk版本为:  3.4.13 三.ka

前言:删除kafka topic及其数据,严格来说并不是很难的操作.但是,往往给kafka 使用者带来诸多问题.项目组之前接触过多个开发者,发现都会偶然出现无法彻底删除kafka的情况.本文总结多个删除kafka topic的应用场景,总结一套删除kafka topic的标准操作方法. step1:如果需要被删除topic 此时正在被程序 produce和consume,则这些生产和消费程序需要停止.因为如果有程序正在生产或者消费该topic,则该topic的offset信息一致会在broker

将arvo格式数据发送到kafka的topic 第一步:定制avro schema: { "type": "record", "name": "userlog", "fields": [ {"name": "ip","type": "string"}, {"name": "identity"

清除表单input输入框内数据 1. $(':input','#addVoucherType') //'#addVoucherType'表单id .not(':button') .val('') .removeAttr('checked') .removeAttr('selected'); 2. $("#addBillTypeForm")[0].reset();//‘#addBillTypeForm’表单id

1.删除kafka存储目录(server.properties文件log.dirs配置,默认为"/tmp/kafka-logs")相关topic目录 2.Kafka 删除topic的命令是: ./bin/kafka-topics  --delete --zookeeper [zookeeper server]  --topic [topic name] 如果kafaka启动时加载的配置文件中server.properties没有配置delete.topic.enable=true,那么

Kafka的Topic和Partition Topic Topic是Kafka数据写入操作的基本单元,可以指定副本 一个Topic包含一个或多个Partition,建Topic的时候可以手动指定Partition个数,个数与服务器个数相当 每条消息属于且仅属于一个Topic Producer发布数据时,必须指定将该消息发布到哪个Topic Consumer订阅消息时,也必须指定订阅哪个Topic的信息 Partition 每个Partition只会在一个Broker上,物理上每个Partitio

前言 在上一篇中讲述如何搭建kafka集群,本篇则讲述如何简单的使用 kafka .不过在使用kafka的时候,还是应该简单的了解下kafka. Kafka的介绍 Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据. Kafka 有如下特性: 以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力,即使对TB级以上数据也能保证常数时间复杂度的访问性能. 高吞吐率.即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒100K条以上消息的传输. 支持Kafka Serv

kafka 日常使用和数据副本模型的理解 在使用Kafka过程中,有时经常需要查看一些消费者的情况.Kafka健康状况.临时查看.同步一些数据,又由于Kafka只是用来做流式存储,又没有像Mysql或者Redis提供方便的查询方法查看数据.只能通过在命令行执行Kafka 脚本方式操作kafka(当然也有一些第三方的kafka监控工具),这里就主要收集一些常用的Kafka命令. 在看到 kafka ISR 副本时,实在忍不住就多扯了一点背后的原理,将Kafka.Redis.ElasticSearc

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

本次遇到的问题描述,日志采集同步时,当单条日志(日志文件中一行日志)超过2M大小,数据无法采集同步到kafka,分析后,共踩到如下几个坑.1.flume采集时,通过shell+EXEC(tail -F xxx.log 的方式) source来获取日志时,当单条日志过大超过1M时,source端无法从日志中获取到Event.2.日志超过1M后,flume的kafka sink 作为生产者发送给日志给kafka失败,kafka无法收到消息.以下针对踩的这两个坑做分析,flume 我使用的是1.9.0

(一)kafka修改topic分区的位置 环境:kafka_2.10-0.8.2.1 + JDK1.7.0_80 1. 查看分区topic的分区分布 $ le-kafka-topics.sh --describe --topic http_zhixin_line1 结果如下: [hadoop@sdf-nimbus-perf project]$ le-kafka-topics.sh --describe --topic http_zhixin_line1 Topic:http_zhixin_lin

我在本地做kafka的producer调试,每隔一段时间后,所使用的topic管道就会堆积数据,而且我这边使用的是  kafka   bin 下的consumer命令单独消费的,每次都是  --from-beginning,,启动后有一堆数据,感觉麻烦,,,所幸抽出点时间来,,看看怎么干掉他   下边来看俩种常见的方法:见下文! ------------------------------------------------------------------------------------

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载 本文是基于hadoop 2.7.1,以及kafka 0.11.0.0.kafka-connect是以单节点模式运行,即standalone. 首先,先对kafka和kafka connect做一个简单的介绍 kafka:Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据.比较直观的解释就是其有一个生产者(producer)和一个消费者(consumer).可以将kafka想象成一个数据容器,生产者负责

一:create 1.开始使用命令 2.创建 bin/kafka-topics.sh --create --topic beifeng --zookeeper linux-hadoop01.ibeifeng.com:2181/kafka --replication-factor 3 --partitions 4 成功效果: 3.参数说明 create:表示创建动作 topic:指定创建的名称 zookeeper:指定连接kafka集群的zk的配置url partitions:给定当前topic的

业务背景 技术选型 Kafka Producer SparkStreaming 接收Kafka数据流 基于Receiver接收数据 直连方式读取kafka数据 Direct连接示例 使用Zookeeper维护KafkaOffset示例 SparkStreaming 数据处理 调优 合理的批处理时间(batchDuration) 合理的Kafka拉取量(maxRatePerPartition重要) 缓存反复使用的Dstream(RDD) 设置合理的GC 设置合理的CPU资源数 设置合理的paral

Spark Streaming可以用于实时流项目的开发,实时流项目的数据源除了可以来源于日志.文件.网络端口等,常常也有这种需求,那就是实时分析处理MySQL中的增量数据.面对这种需求当然我们可以通过JDBC的方式定时查询Mysql,然后再对查询到的数据进行处理也能得到预期的结果,但是Mysql往往还有其他业务也在使用,这些业务往往比较重要,通过JDBC方式频繁查询会对Mysql造成大量无形的压力,甚至可能会影响正常业务的使用,在基本不影响其他Mysql正常使用的情况下完成对增量数据的处理,那就

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