问题集仅为个人实践,若有不准确的,欢迎交流! 一.现象: 集群有3台kafka服务器,而kafka 的9002界面上broker仅有2个:log.dirs配置路径为/data/kafka/data,而创建的topic数据都存放在默认路径下/tmp/kafka-logs. 二.分析过程 检查server.properties中log.dirs目录配置正确.查看日志目录,发现报错如下: FATAL kafka.server.KafkaServer {...},Fatal error during k

broker在kafka的服务端运行,一台服务器相当于一个broker:每个broker下可以有多个topic,每个topic可以有多个partition,在producer端可以对消息进行分区,每个partiton可以有多个副本,可以使得数据不丢失. 通常以集群模式,下面来阐述一下broker的几个状况. 分区数据与副本 kafka的partition有一个leader的数据区域,是为了接收producer端发送的数据:也可以通过克隆leader的方式创建副本,leader与副本保持数据同步,

在启动Flume的时候,出现下面的异常,但是程序照样能运行,Kafka也能够收到数据,只是偶尔会断点. 2016-08-25 15:32:54,561 (SinkRunner-PollingRunner-DefaultSinkProcessor) [INFO - kafka.utils.Logging$class.info(Logging.scala:68)] Fetching metadata from broker id:2,host:10.208.129.5,port:9092 with

名称 描述 类型 默认值 有效值区间 重要程度 zookeeper.connect zk地址 string 高 advertised.host.name 过时的:只有当advertised.listeners或listeners没有配置的时候才会生效.使用advertised.listeners代替.发布在zk上的hostname,供客户端使用.在IaaS环境下,该值需要与broker绑定的接口不一样.如果该值没有配置,会使用配置的host.name.否则会使用java.net.InetAddr

前面章节中的例子,用来作为单个节点的服务器示例是足够的,但是如果想要把它应用到生产环境,就远远不够了.在Kafka中有很多参数可以控制它的运行和工作.大部分的选项都可以忽略直接使用默认值就好,遇到一些特殊的情况你可以再考虑使用它们. 本文翻译自<Kafka权威指南> Broker的一般配置 有很多参数在部署集群模式时需要引起重视,这些参数都是broker最基本的配置,很多参数都需要依据集群的broker情况而变化. broker.id 每个kafka的broker都需要有一个整型的唯一标识,这

一.前言 https://www.cnblogs.com/GrimMjx/p/11354987.html 上一节说过,任何消息队列都是万变不离其宗都是3部分,消息生产者(Producer).消息消费者(Consumer)和服务载体(在Kafka中用Broker指代).上一节讲了kafka producer端的一些细节,那么这一节来讲broker端的一些设计与原理 首先从kafka如何创建一个topic来开始: kafka-topics --create --zookeeper localhost

Hadoop原理 分为HDFS与Yarn两个部分.HDFS有Namenode和Datanode两个部分.每个节点占用一个电脑.Datanode定时向Namenode发送心跳包,心跳包中包含Datanode的校验等信息,用来监控Datanode.HDFS将数据分为块,默认为64M每个块信息按照配置的参数分别备份在不同的Datanode,而数据块在哪个节点上,这些信息都存储到Namenode上面.Yarn是MapReduce2,可以集成更多的组件,如spark.mpi等.MapReduce包括Job

This is a common question asked by many Kafka users. The goal of this post is to explain a few important determining factors and provide a few simple formulas. More Partitions Lead to Higher Throughput The first thing to understand is that a topic pa

转载:http://blog.csdn.net/odailidong/article/details/52571901 这是许多kafka使用者经常会问到的一个问题.本文的目的是介绍与本问题相关的一些重要决策因素,并提供一些简单的计算公式. 文章目录 1 越多的分区可以提供更高的吞吐量 2 越多的分区需要打开更多地文件句柄 3 更多地分区会导致更高的不可用性 4 越多的分区可能增加端对端的延迟 5 越多的partition意味着需要客户端需要更多的内存 6 总结 越多的分区可以提供更高的吞吐量

问题描述:kafka单台机器做集群操作是没有问题的,如果分布多台机器并且partitions或者备份的个数大于1都会报kafka.common.KafkaException: Should not set log end offset on partition 这个错误,如果使用kafka默认的日志等级,过不了几分钟错误日志就会把磁盘刷满,导致服务器down掉. 这个问题困扰了我几天,怎么搞都不行,开始以为是版本问题,升级到最新版本问题还是存在,后来在官方FQA中找到了一段描述,原文如下: Wh

kafka原理简介并且与RabbitMQ的选择 kafka原理简介,rabbitMQ介绍,大致说一下区别 Kafka是由LinkedIn开发的一个分布式的消息系统,使用Scala编写,它以可水平扩展和高吞吐率而被广泛使用.目前越来越多的开源分布式处理系统如Cloudera.Apache Storm.Spark都支持与Kafka集成. 消息的发布描述为producer,消息的订阅描述为consumer,将中间的存储阵列称作broker(代理).kafka是linkedin用于日志处理的分布式消息队

kafka的客户端也支持其他语言,这里主要介绍python和java的实现,这两门语言比较主流和热门 图中有四个分区,每个图形对应一个consumer,任意一对一即可 获取topic的分区数,每个分区创建一个进程消费分区中的数据. 每个进程的实例中,先要创建连接kafka的实例,然后指定连接到哪个topic(主图),哪个分区 之后要设置kafka的偏移量,kafka中每条消息都有偏移量,如果消费者突然宕机了,则可以从上个偏移量继续消费 提交偏移量的工作客户端都会默认操作,因此提交偏移量可选 后续

1.消费端弄丢了数据 唯一可能导致消费者弄丢数据的情况,就是说,你消费到了这个消息,然后消费者那边自动提交了 offset,让 Kafka 以为你已经消费好了这个消息,但其实你才刚准备处理这个消息,你还没处理,你自己就挂了,此时这条消息就丢咯. 这不是跟 RabbitMQ 差不多吗,大家都知道 Kafka 会自动提交 offset,那么只要关闭自动提交 offset,在处理完之后自己手动提交 offset,就可以保证数据不会丢.但是此时确实还是可能会有重复消费,比如你刚处理完,还没提交 offs

本文由云+社区发表 一.困难点 建立topic的时候,可以通过指定参数 --replication-factor 设置备份数量.但是,一旦完成建立topic,则无法通过kafka-topic.sh 或者 命令修改replica数量. 二.解决办法 ​ 实际上,我们可以考虑一种 "另类" 的办法:可以利用 kafka-reassign-partitions.sh 命令对所有分区进行重新分布,在做分区重新分布的时候,通过增加每个分区的replica备份数量来达到目的. ​ 本文将介绍如何利

说明 主要内容是在网上的一些文章中整理出来: 加粗的字体是比较重要的内容,部分是自己的经验和理解: 整理的目的主要是为了方便查阅: 为什么需要消息系统 解耦: 在项目启动之初来预测将来项目会碰到什么需求,是极其困难的.消息队列在处理过程中间插入了一个隐含的.基于数据的接口层,两边的处理过程都要实现这一接口.这允许你独立的扩展或修改两边的处理过程,只要确保它们遵守同样的接口约束. 冗余: 有些情况下,处理数据的过程会失败.除非数据被持久化,否则将造成丢失.消息队列把数据进行持久化直到它们已经被完全

一.kafka基础介绍 Kafka是最初由Linkedin公司开发,是一个分布式.支持分区的(partition).多副本的(replica),基于zookeeper协调的分布式消息系统,它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景:比如基于hadoop的批处理系统.低延迟的实时系统.storm/Spark流式处理引擎,web/nginx日志.访问日志,消息服务等等,用scala语言编写,Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源 项目. kafka是一种

https://blog.csdn.net/ychenfeng/article/details/74980531 Kafka Kafka是最初由Linkedin公司开发,是一个分布式.支持分区的(partition).多副本的(replica),基于zookeeper协调的分布式消息系统,它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景:比如基于hadoop的批处理系统.低延迟的实时系统.storm/Spark流式处理引擎,web/nginx日志.访问日志,消息服务等等,用scala语

Kafka Kafka是最初由Linkedin公司开发,是一个分布式.支持分区的(partition).多副本的(replica),基于zookeeper协调的分布式消息系统,它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景:比如基于hadoop的批处理系统.低延迟的实时系统.storm/Spark流式处理引擎,web/nginx日志.访问日志,消息服务等等,用scala语言编写,Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源 项目.   1.前言 消息队列的性能

Kafka.RabbitMQ.RocketMQ等消息中间件的对比 —— 消息发送性能和优势 引言 分布式系统中,我们广泛运用消息中间件进行系统间的数据交换,便于异步解耦.现在开源的消息中间件有很多,前段时间我们自家的产品 RocketMQ (MetaQ的内核) 也顺利开源,得到大家的关注. 原文:http://jm.taobao.org/2016/04/01/kafka-vs-rabbitmq-vs-rocketmq-message-send-performance/?utm_source=tu

转载http://www.jasongj.com/2015/01/02/Kafka深度解析 Kafka是Apache下的一个子项目,是一个高性能跨语言分布式发布/订阅消息队列系统,而Jafka是在Kafka之上孵化而来的,即Kafka的一个升级版.具有以下特性:快速持久化,可以在O(1)的系统开销下进行消息持久化:高吞吐,在一台普通的服务器上既可以达到10W/s的吞吐速率:完全的分布式系统,Broker.Producer.Consumer都原生自动支持分布式,自动实现负载均衡:支持Hadoop数

最近工作中用到了两个很给力的项目,一个是Kafka,一个是Strom.本着自我学习并方便他人的目的,我会将我觉得比较有用的英文文档翻译在此(保留系统专有名词不作翻译). 1kafka介绍 在流式计算中,Kafka一般用来缓存数据,Storm通过消费Kafka的数据进行计算. Apache Kafka是一个开源消息系统,由Scala写成. Kafka是一个分布式消息队列:生产者.消费者的功能.它提供了类似于JMS的特性,但是在设计实现上完全不同,此外它并不是JMS规范的实现. Kafka对消息保存