在 Kafka 中无论是 producer 往 topic 中写数据, 还是 consumer 从 topic 中读数据, 都避免不了和 offset 打交道, 关于 offset 主要有以下几个概念. Last Committed Offset:consumer group 最新一次 commit 的 offset,表示这个 group 已经把 Last Committed Offset 之前的数据都消费成功了. Current Position:consumer group 当前消费数据的

在kafka的消费者中,有一个非常关键的机制,那就是offset机制.它使得Kafka在消费的过程中即使挂了或者引发再均衡问题重新分配Partation,当下次重新恢复消费时仍然可以知道从哪里开始消费.它好比看一本书中的书签标记,每次通过书签标记(offset)就能快速找到该从哪里开始看(消费). Kafka对于offset的处理有两种提交方式:(1) 自动提交(默认的提交方式)   (2) 手动提交(可以灵活地控制offset) (1) 自动提交偏移量: Kafka中偏移量的自动提交是由参数e

要从头消费kafka的数据,可以通过以下参数: Kafka auto.offset.reset = earliest

kafka重置offset   1.删除zookeeper上节点信息 打开client :./zkCli.sh -server 127.0.0.1:12181 删除consumer:rmr /consumers/xxx   2.代码中设置从最小读(注意程序启动前保证zk上的consumer不存在) props.put("auto.offset.reset", "smallest");            

最近在spark读取kafka消息时,每次读取都会从kafka最新的offset读取.但是如果数据丢失,如果在使用Kafka来分发消息,在数据处理的过程中可能会出现处理程序出异常或者是其它的错误,会造成数据丢失或不一致.这个时候你也许会想要通过kafka把数据从新处理一遍,或者指定kafka的offset读取.kafka默认会在磁盘上保存到7天的数据,你只需要把kafka的某个topic的consumer的offset设置为某个值或者是最小值,就可以使该consumer从你设置的那个点开始消费.

Offset存储模型 由于一个partition只能固定的交给一个消费者组中的一个消费者消费,因此Kafka保存offset时并不直接为每个消费者保存,而是以 groupid-topic-partition -> offset 的方式保存. 如图所示: Kafka在保存Offset的时候,实际上是将Consumer Group和partition对应的offset以消息的方式保存在__consumers_offsets这个topic中. __consumers_offsets默认拥有50个par

kafka auto.offset.reset参数解析 1.latest和earliest区别 2.创建topic 3.生产数据和接收生产数据 4.测试代码 auto.offset.reset关乎kafka数据的读取.常用的二个值是latest和earliest,默认是latest. 如果kafka只接收数据,从来没来消费过,程序一开始不要用latest,不然以前的数据就接收不到了.应当先earliest,然后二都都可以. earliest 当各分区下有已提交的offset时,从提交的offse

简要:开发中,常常因为需要我们要认为修改消费者实例对kafka某个主题消费的偏移量.具体如何修改?为什么可行?其实很容易,有时候只要我们换一种方式思考,如果我自己实现kafka消费者,我该如何让我们的消费者代码如何控制对某一个主题消费,以及我们该如何实现不同消费者组可以消费同一个主题的同一条消息,一个消费组下不同消费者消费同一个主题的不同消息.如果让你实现该框架该如何实现? 这里我演示实验storm的kafkaspout来进行消费,kafkaspout里面使用的低级api,所以他在zookeep

如果你在使用Kafka来分发消息,在数据处理的过程中可能会出现处理程序出异常或者是其它的错误,会造成数据丢失或不一致.这个时候你也许会想要通过kafka把数据从新处理一遍,我们知道kafka默认会在磁盘上保存到7天的数据,你只需要把kafka的某个topic的consumer的offset设置为某个值或者是最小值,就可以使该consumer从你设置的那个点开始消费. 查询topic的offset的范围 用下面命令可以查询到topic:DynamicRange broker:SparkMaster

1.场景 a)有时消费端逻辑修改,需要重复消费数据,需要将offset设置到指定位置. 2.实现 kafka版本:0.11.* KIP-122: Add Reset Consumer Group Offsets tooling 样例: ./kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server ip:9092 --group groupName --reset-offsets --to-offset 1000 --topic topicName --execute

我们大家都知道,kafka消费者在会保存其消费的进度,也就是offset,存储的位置根据选用的kafka api不同而不同. 首先来说说消费者如果是根据javaapi来消费,也就是[kafka.javaapi.consumer.ConsumerConnector],我们会配置参数[zookeeper.connect]来消费.这种情况下,消费者的offset会更新到zookeeper的[consumers/{group}/offsets/{topic}/{partition}]目录下,例如: [z

import kafka.common.TopicAndPartition import kafka.message.MessageAndMetadata import kafka.serializer.StringDecoder import kafka.utils.ZkUtils import org.I0Itec.zkclient.ZkClient import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.rdd.RDD impor

在消费Kafka中分区的数据时,我们需要跟踪哪些消息是读取过的.哪些是没有读取过的.这是读取消息不丢失的关键所在. Kafka是通过offset顺序读取事件的.如果一个消费者退出,再重启的时候,它知道从哪儿继续读取消息进行处理.所以,消费者需要「提交」属于它们自己的偏移量.如果消费者已经提交了偏移量,但消息没有得到有效处理,此时就会造成消费者消息丢失.所以,我们应该重视偏移量提交的时间点以及提交的方式. Kafka消费者的可靠性配置 1.group.id 如果两个消费者有相同的 group.id

由于 consumer 在消费过程中可能会出现断电宕机等故障,consumer 恢复后,需要从故 障前的位置的继续消费,所以 consumer 需要实时记录自己消费到了哪个 offset,以便故障恢 复后继续消费. Kafka 0.9 版本之前,consumer 默认将 offset 保存在 Zookeeper 中,从 0.9 版本开始, consumer 默认将 offset 保存在 Kafka 一个内置的 topic 中,该 topic 为__consumer_offsets. 2.自定义存

1. TRANSFORM_TEX主要作用是拿顶点的uv去和材质球的tiling和offset作运算, 确保材质球里的缩放和偏移设置是正确的 下面这两个函数是等价的.o.uv =   TRANSFORM_TEX(v.texcoord,_MainTex);o.uv = v.texcoord.xy * _MainTex_ST.xy + _MainTex_ST.zw; 2. 纹理采样的计算公式如下:o.uv = v.texcoord.xy * _MainTex_ST.xy + _MainTex_ST.z

今天在使用python消费kafka时遇到了一些问题, 特记录一下. 场景一. 特殊情况: 单独写程序只用来生产消费数据 开始时间: 10:42 Topic: t_facedec Partition: 1 程序启动: 168 启动consumer, 158启动consumer, windows机器producer推数据 运行时长: 15分钟 结果: 1.168的consume暂停,158的consumer一直消费 2.10:46分producer停止后重启推数, 158停止消费又开始消费 3.1

https://blog.csdn.net/xianpanjia4616/article/details/84347087 https://m.2cto.com/net/201703/616024.html http://magicwt.com/2015/10/06/storm-kafka-kafkaspout%E5%8E%9F%E7%90%86%E5%88%86%E6%9E%90/ https://www.jianshu.com/p/0d35521bcf2d https://blog.csdn

spark streaming从指定offset处消费Kafka数据 -- : 770人阅读 评论() 收藏 举报 分类: spark() 原文地址:http://blog.csdn.net/high2011/article/details/53706446 首先很感谢原文作者,看到这篇文章我少走了很多弯路,转载此文章是为了保留一份供复习用,请大家支持原作者,移步到上面的连接去看,谢谢 一.情景:当Spark streaming程序意外退出时,数据仍然再往Kafka中推送,然而由于Kafka默认

一.概述 上次写这篇文章文章的时候,Spark还是1.x,kafka还是0.8x版本,转眼间spark到了2.x,kafka也到了2.x,存储offset的方式也发生了改变,笔者根据上篇文章和网上文章,将offset存储到Redis,既保证了并发也保证了数据不丢失,经过测试,有效. 二.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Dire

kafka low api:fetch数据从topic partition offset buffsize长度. 提交一般两个维度:时间维度,满多少条提交(0.8X之前是没这参数) 在0.8.2.2版本开始同时支持kafka把offset存在zk和kakfka某个topic中.(ZK读性能好,写请求不好有瓶颈,都会被forward到leadear中) kafka compaction机制(https://segmentfault.com/a/1190000007922290)

很高兴地告诉大家,具备新的里程碑意义的功能的Kafka 0.11.x版本(对应 Confluent Platform 3.3)已经release,该版本引入了exactly-once语义,本文阐述的内容包括: Apache Kafka的exactly-once语义: 为什么exactly-once是一个很难解决的分布式问题: 使用Kafka Stream API来进行正确的exactly-once流式处理: Exactly-once 是真正意义上的难题 从理论上来说,Exactly-once d