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

  摘要:对于 PostgreSQL 的实时数据采集, 业界经常遇到了包括:对源库性能/存储影响较大, 采集性能受限, 时间回退重新同步不支持, 数据类型较复杂等等问题.Tapdata 在解决 PostgreSQL 增量复制问题过程中,获得了一些不错的经验和思考,本文将分享 Tapdata 自研的 TAP-CDC-CACHE,和其他几种市面常见的解决方案的优势和特性. 前言 TAPDATA 的数据复制产品里, 提供了对于 PostgreSQL 的实时数据采集功能, 在客户落地使用时, 遇到了包括

Kafka重复消费原因 底层根本原因:已经消费了数据,但是offset没提交. 原因1:强行kill线程,导致消费后的数据,offset没有提交. 原因2:设置offset为自动提交,关闭kafka时,如果在close之前,调用 consumer.unsubscribe() 则有可能部分offset没提交,下次重启会重复消费.例如: try { consumer.unsubscribe(); } catch (Exception e) { } try { consumer.close(); }

# @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

1.kafka在高并发的情况下,如何避免消息丢失和消息重复? 消息丢失解决方案: 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的分区都确认收到该消息后,才算发送成功 消息重复解决方案: 消息可以使用唯一id标识 生产者(ack=all 代表至少成功发送一次) 消费者 (offset手动提交,业务逻辑成功处理后,提交offset) 落表(主键或者唯一索引的方式,避免重复数据) 业务逻辑处理(选择唯一主键存储到R

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

作者 | 元毅 阿里云智能事业群高级开发工程师 导读:当前在 Knative 中已经提供了对 Kafka 事件源的支持,那么如何基于 Kafka 实现消息推送呢?本文作者将以阿里云 Kafka 产品为例,给大家解锁这一新的姿势. 背景 消息队列 for Apache Kafka 是阿里云提供的分布式.高吞吐.可扩展的消息队列服务.消息队列 for Apache Kafka 广泛用于日志收集.监控数据聚合.流式数据处理.在线和离线分析等大数据领域,已成为大数据生态中不可或缺的部分. 结合 Knat

1 业务架构 风控平台是相对独立的系统,信审的案件可以从借款端平台推过来,也可以从第三方平台推过来.信审案件到达风控平台后,自动创建工作流,根据风控流程处理各流程环节任务. •自动决策 风控流程自动处理案件,访问第三方合作伙伴的接口,获取用户黑名单.欺诈数据和多头借贷等数据,查询名单数据,决策引擎输出各环节处理结果.自动决策后出三个结果,自动通过.转人工.拒绝. • 人工信审 根据决策引擎输出的结果进行转人工处理,人工通过初审和复核岗,给出具体信审结果,信审通过的案件给出风险等级和具体额度. •

消息中间件是为解耦生产者和消费者的目的,三大服务点:解耦.异步.削峰. 现在的的互联网系统中,mq已经必备基础设施了,我们已明显感觉它的必要性与强大.然而,它的本质是啥?存储转发系统罢了! MQ有很多成熟产品,以RocketMQ作为切入点,成本较低.MQ主要角色为:生产者.消费者.消息服务端. 本文先来看看消费者的实现.现在通用的消费模型中,有推和拉两种模型.各有优劣,一言以避之,推更实时,拉更容易控制. 一. push模式消费例子 /** * This example shows how to

1.定义 精确一次消费(Exactly-once) 是指消息一定会被处理且只会被处理一次.不多不少就一次处理. 如果达不到精确一次消费,可能会达到另外两种情况: 至少一次消费(at least once),主要是保证数据不会丢失,但有可能存在数据重复问题. 最多一次消费 (at most once),主要是保证数据不会重复,但有可能存在数据丢失问题. 如果同时解决了数据丢失和数据重复的问题,那么就实现了精确一次消费的语义了. 2. 问题如何产生 数据何时会丢失: 比如实时计算任务进行计算,到数据

关于 Kafka 消息丢失.重复消费和顺序消费的问题 消息丢失,消息重复消费,消息顺序消费等问题是我们使用 MQ 时不得不考虑的一个问题,下面我结合实际的业务来和你分享一下解决方案. 消息丢失问题 比如我们使用 Kakfa 时,以下场景都会发生消息丢失: producer -> broker (生产者生产消息) broker -> broker (集群环境,broker 同步给其他 broker) broker -> consumer (消费者消费消息) 解决方案也很简单,设置 acks

本案例适用于开发者入门理解Azure Functions/ IoT Hub / Service Bus / Power BI等几款产品. 主要实战的内容为: 将设备遥测数据上传到物联网中心, 将遥测数据路由到消息中间件的Topic中, 使用Azure Function解析消息中间件Topic中的消息并推送到大屏 . 先了解下Azure Functions的基本概念: https://v.qq.com/x/page/j3031z2zlns.html 在Azure Portal 创建Function

0x00 概述 本文主要讲Kafka自身操作日志的清理方法(非Topic数据),Topic数据自己有对应的删除策略,请看这里. Kafka长时间运行过程中,在kafka/logs目录下产生了大量的kafka-request.log.*和server.log.*文件,其中*代表日期和时间,比如kafka-request.log.2018-12-08-03和server.log.2018-12-06-03,这些文件对磁盘空间的消耗非常大,需要定期备份或者清理.目前没有发现kafka自身提供了这些操作

RabbitMq消费者在初始配置之后进行数据消费 问题背景 在写一个消费rabbitmq消息的程序是,发现了一个问题,消费者的业务逻辑里面依赖这一些配置信息,但是当项目启动时,如果队列里面有积压数据的时候,就会出现配置信息还没有加载完成就开始进行数据消费了,这样就会出现业务逻辑混乱的情况,所以现在想要做的就是在项目启动时,等待项目的一些配置信息加载完成之后,再进行消息消费的逻辑. 解决方案 方案一 定义一个全局标示变量(用来表示配置加载是否完成),在消费者的消费逻辑开始时判断配置是否加载完成.代

    你正在使用过时的浏览器,Amaze UI 暂不支持. 请 升级浏览器 以获得更好的体验! 深度好文丨读完此文,就知道Hadoop了! 来源:BiThink 时间:2016-04-12 15:14:39 作者:陈飚 “昔我十年前,与君始相识.” 一瞬间Hadoop也到了要初中择校的年龄了. 十年前还没有Hadoop,几年前国内IT圈里还不知道什么是Hadoop,而现在几乎所有大型企业的IT系统中有已经有了Hadoop的集群在运行了各式各样的任务. 2006年项目成立的一开始,“Hadoop

阿里巴巴CTO即阿里云负责人王坚博士说过一句话:云计算和大数据,你们都理解错了.   实际上,对于大数据究竟是什么业界并无共识.大数据并不是什么新鲜事物.信息革命带来的除了信息的更高效地生产.流通和消费外,还带来数据的爆炸式增长.“引爆点”到来之后,人们发现原有的零散的对数据的利用造成了巨大的浪费.移动互联网浪潮下,数据产生速度前所未有地加快.人类达成共识开始系统性地对数据进行挖掘.这是大数据的初心.数据积累的同时,数据挖掘需要的计算理论.实时的数据收集和流通通道.数据挖掘过程需要使用的软硬件环

ylbtech-杂项:大数据 (巨量数据集合(IT行业术语)) 大数据(big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉.管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力.洞察发现力和流程优化能力的海量.高增长率和多样化的信息资产.  在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的<大数据时代> 中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理.大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量).Velocity(高速).Variety(多样

SparkStreaming拉取Kafka中数据,处理后入库.整个流程速度很慢,除去代码中可优化的部分,也在spark集群中找原因. 发现: 集群在处理数据时存在移动数据与移动计算的区别,也有些其他叫法,如:数据本地化.计算本地化.任务本地化等. 自己简单理解: 假设集群有6个节点,来了一批数据共12条,数据被均匀的分布在了每个节点,也就是每个节点2条.现在要开始处理这些数据. 一种情况是:某数据由哪个节点处理被随机的分配,类似A节点存了数据1和数据2却可能被要求处理C节点的数据5和数据6,C节

TCP 报文格式 TCP(Transmission Control Protocol 传输控制协议)是一种面向连接的.可靠的.基于字节流的传输层通信协议. TCP 报文段的报头有 10 个必需的字段和 1 个可选字段.报头至少为 20 字节.报头后面的数据是可选项. 1)源端口(16位) 标识发送报文的计算机端口或进程.一个 TCP 报文段必须包括源端口号,使目的主机知道应该向何处发送确认报文. 2)目的端口(16位) 标识接收报文的目的主机的端口或进程. 3) 序号(也叫序列号)(32位) 用

简介: 数据库将面临怎样的变革?云原生数据库与数据仓库有哪些独特优势?在日前的 DTCC 2020大会上,阿里巴巴集团副总裁.阿里云数据库产品事业部总裁.ACM杰出科学家李飞飞就<云原生分布式数据库与数据仓库系统点亮数据上云之路>进行了精彩分享. 云计算时代,云原生分布式数据库和数据仓库开始崛起,提供弹性扩展.高可用.分布式等特性. 数据库将面临怎样的变革?云原生数据库与数据仓库有哪些独特优势?在日前的 DTCC 2020大会上,阿里巴巴集团副总裁.阿里云数据库产品事业部总裁.ACM杰出科学家