今天由于kafka集群搭建时的配置不当,由于一台主消费者挂掉(服务器崩了,需要维修),导致了所有新版消费者(新版的offset存储在kafka)都无法拉取消息. 由于是线上问题,所以是绝对不能影响用户的,使用老版客户端(offset存储在zk)进行消费,然后将kafka迁移到备用服务. 下面来说一下这次事故的具体处理思路 首先要确保获取到的消息不能丢失,所以老版消费者进行消费 线上服务通过均衡负载一台一台的进行切换kafka服务,当原生产者数据都消费完时,将消费者切换到备用服务 开始配置线上ka

kafka_2.8.0-0.8.1 一 现象 生产环境一组kafka集群经常发生问题,现象是kafka在zookeeper上的broker节点消失,此时kafka进程和端口都在,然后每个broker都在报错,主要是 1) [2017-01-09 12:40:53,832] INFO Partition [topic1,3] on broker 1361: Shrinking ISR for partition [topic1,3] from 1351,1361,1341 to 1361 (kaf

原有环境 主机名 IP 地址 安装路径 系统 sht-sgmhadoopdn-01 172.16.101.58 /opt/kafka_2.12-1.0.0 /opt/kafka(软连接) CentOS Linux release 7.3.1611 (Core) sht-sgmhadoopdn-02 172.16.101.59 sht-sgmhadoopdn-03 172.16.101.60 向集群增加节点 sht-sgmhadoopdn-04(172.16.101.66) 过程 一. 新节点配置

1.JDK安装 在我的部署单节点kafka的博客里有相关的方法.(https://www.cnblogs.com/ToBeExpert/p/9789486.html )zookeeper和kafka的压缩包下载地址也在单节点部署的这篇博客里. 1.zookeeper集群的搭建 将zookeeper.tar.gz解压为三个目录,例如: 以上图中的目录结构为例,进入./zookeeper-1/conf.找到zoo.cfg文件,如果没有就复制一份zoo_sample.cfg并将其改名为zoo.cfg,

版权声明:本文为博主原创文章.未经博主同意不得转载. https://blog.csdn.net/cheungmine/article/details/26678877 zookeeper+kafka集群安装之中的一个 准备3台虚拟机, 系统是RHEL64服务版. 1) 每台机器配置例如以下: $ cat /etc/hosts ... # zookeeper hostnames: 192.168.8.182 zk1 192.168.8.183 zk2 192.168.8.184 zk3 2) 每

假如Kafka集群中一个broker宕机无法恢复, 应该如何处理? 今天面试时遇到这个问题, 网上资料说添加新的broker, 是不会自动同步旧数据的. 笨办法 环境介绍 三个broker的集群, zk,kafka装在一起 | broker | IP | broker.id | |---------|---------------|-----------| | broker1 | 172.18.12.211 | 211 | | broker2 | 172.18.12.212 | 212 | |

本次集群部署使用ELK版本统一为6.8.10,kafka为2.12-2.51 均可在官网下载 elasticsearch下载地址:https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch logstash下载地址:https://www.elastic.co/cn/downloads/logstash kibana下载地址:https://www.elastic.co/cn/downloads/kibana kafka下载地址:http://kafka.

zookeeper集群 +kafka 集群部署 1.Zookeeper 概述: Zookeeper 定义 zookeeper是一个开源的分布式的,为分布式框架提供协调服务的Apache项目 Zookeeper 工作机制 Zookeeper是–个基于观察者模式设计的分布式服务管理框架,它负责存储和管理大家都关心的数据,然后接受观察者的注册, 一旦这些数据的状态发生变化,Zookeeper就将负责通知已经在Zookeeper上注册的那些客户端做出相应的反应. 也就是说Zookeeper =文件系统+

Zookeeper.Kafka集群与Filebeat+Kafka+ELK架构 目录 Zookeeper.Kafka集群与Filebeat+Kafka+ELK架构 一.Zookeeper 1. Zookeeper定义 2. Zookeeper工作机制 3. Zookeeper特点 4. Zookeeper数据结构 5. Zookeeper应用场景 5.1 统一命名服务 5.2 统一配置管理 5.3 统一集群管理 5.4 服务器动态上下线 5.5 软负载均衡 6. Zookeeper 选举机制 6.

前言:       上周末自己学习了一下Kafka,参考网上的文章,学习过程中还是比较顺利的,遇到的一些问题最终也都解决了,现在将学习的过程记录与此,供以后自己查阅,如果能帮助到其他人,自然是更好的. ===============================================================长长的分割线==================================================================== 正文: 关于Kafka

ELK+Kafka集群分析系统部署 因为是自己本地写好的word文档复制进来的.格式有些出入还望体谅.如有错误请回复.谢谢! 一. 系统介绍 2 二. 版本说明 3 三. 服务部署 3 1) JDK部署 3 2) Elasticsearch集群部署及优化 3 3) Elasticsearch健康插件安装 13 4) Shield之elasticsearch安全插件 15 5)Zookeeper集群搭建 15 6)Kafka集群搭建 17 7)测试Kafka和Zookeeper集群连通性 19 8

1 kafka集群搭建 1.zookeeper集群  搭建在110, 111,112 2.kafka使用3个节点110, 111,112 修改配置文件config/server.properties broker.id=110 host.name=192.168.1.110 log.dirs=/usr/local/kafka_2.10-0.8.2.0/logs 复制到其他两个节点,然后修改对应节点上的config/server.pro 3.启动,在三个节点分别执行 bin/kafka-serve

Apache Kafka是一个分布式消息发布订阅系统,而Kafka环境往往是在集群中配置的.本篇就对配置3个broker的Kafka集群进行介绍. Zookeeper集群 Kafka本身提供了启动了zookeeper的脚本和配置文件. 1. 修改配置文件 进入kafka主目录,编辑文件config/zookeeper.properties,配置如下: tickTime= #心跳时间,毫秒 initLimit= #Follower在启动是需要在5个心跳时间内从Leader同步数据 syncLimi

Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅的消息队列系统,原本开发自LinkedIn,用作LinkedIn的活动流(ActivityStream)和运营数据处理管道(Pipeline)的基础.现在它已被多家不同类型的公司作为多种类型的数据管道和消息系统使用. 1 Kafka消息队列简介 1.1 基本术语 Broker Kafka集群包含一个或多个服务器,这种服务器被称为broker[5]  Topic 每条发布到Kafka集群的消息都有一个类别,这个类别被称为Topic.(物理上不同Topic的消

Kafka初识 1.Kafka使用背景 在我们大量使用分布式数据库.分布式计算集群的时候,是否会遇到这样的一些问题: 我们想分析下用户行为(pageviews),以便我们设计出更好的广告位 我想对用户的搜索关键词进行统计,分析出当前的流行趋势 有些数据,存储数据库浪费,直接存储硬盘效率又低 这些场景都有一个共同点: 数据是由上游模块产生,上游模块,使用上游模块的数据计算.统计.分析,这个时候就可以使用消息系统,尤其是分布式消息系统! 2.Kafka的定义 What is Kafka:它是一个分布

Kafka是一个分布式.可分区.可复制的消息系统.Kafka将消息以topic为单位进行归纳:Kafka发布消息的程序称为producer,也叫生产者:Kafka预订topics并消费消息的程序称为consumer,也叫消费者:当Kafka以集群的方式运行时,可以由一个服务或者多个服务组成,每个服务叫做一个broker,运行过程中producer通过网络将消息发送到Kafka集群,集群向消费者提供消息. Kafka客户端和服务端基于TCP协议通信,并且提供了Java客户端API,实际上Kafka

kafka集群扩容后的topic分区迁移 kafka集群扩容后,新的broker上面不会数据进入这些节点,也就是说,这些节点是空闲的:它只有在创建新的topic时才会参与工作.除非将已有的partition迁移到新的服务器上面: 所以需要将一些topic的分区迁移到新的broker上. kafka-reassign-partitions.sh是kafka提供的用来重新分配partition和replica到broker上的工具 简单实现重新分配需要三步: 生成分配计划(generate) 执行分

一. 关于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. 这种动作(网页浏览,搜索和其他用户的行动)是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素. 这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决. 对于像Hadoop的一样的日志数据和离线分析系统,但又要求实时处理的限制,这是一个可行的解决方案.Kafka的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理,也是为了通过集群机来提供实时的消费. 关于Kafka的

环境:kafka 0.8.1.1 基本概念 Kafka维护按类区分的消息,称为主题(topic) 生产者(producer)向kafka的主题发布消息 消费者(consumer)向主题注册,并且接收发布到这些主题的消息 kafka以一个拥有一台或多台服务器的集群运行着,每一台服务器称为broker zookeeper配置 修改zk的配置文件conf/zoo.cfg server.1=zk1:2888:3888 server.2=zk2:2888:3888 server.3=zk3:2888:38

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