Kafka的部署不仅需要集群可用,同时需要对orderer节点可连,这就是为什么有的时候,kafka集群本身没问题,但是orderer却总是报错. 为了试验kafka剥离方案的可行性,跨阿里云网络和内网进行部署. 部署环境如下: K8s部署在阿里云环境上,192.168.8.108可连外网,作为master:192.168.8.107不能连外网,作为slave: Kafka集群部署在内网192.168.9.21等集群上,都可以连外网. 因为orderer节点会起在slave机器上,也就是107这

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

简介 Kafka is a distributed,partitioned,replicated commit logservice.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对消息保存时根据Topic进行归类,发送消息者成为Producer,消息接受者成为Consumer,此外kafka集群有多个kafka实例组成,每个实例(server)成为broker.无论是kafka集群,还是producer和consumer都依赖于zookeeper

kafka的前言知识: :Kafka是什么? 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.kafka是一个生产-消费模型. Producer:生产者,只负责数据生产,生产者的代码可以集成到任务系统中.               数据的分发策略由producer决定,默认是defaultPartition  Utils.abs(key.hashCode) % numPartitions    Broker:当前服务器上的Kafka进程,俗称拉皮条.只管数

Storm上游数据源之Kakfa 目标: 理解Storm消费的数据来源.理解JMS规范.理解Kafka核心组件.掌握Kakfa生产者API.掌握Kafka消费者API.对流式计算的生态环境有深入的了解,具备流式计算项目架构的能力. 大纲: 1.  kafka是什么? 2.  JMS规范是什么? 3.  为什么需要消息队列? 4.  Kafka核心组件 5.  Kafka安装部署 6.  Kafka生产者Java API 7.  Kafka消费者Java API 内容 1.Kafka是什么 在流式

集群安装 环境介绍 本次安装kafka集群利用的是自带的zooKeeper,其实最好是把kafka和zooKeeper部署在不同的节点上,这样更高可用. 三个节点: kafka1:192.168.56.100 kafka2:192.168.56.101 kafka2:192.168.56.102 zooKeeper所需的三个端口: 2181:对客户端提供服务 2888:集群内节点通信使用 3888:选举leader使用 kafka所需的端口:9092:对客户端提供服务 选用kafka版本:kaf

一.kafka简介 kafka是基于发布/订阅模式的一个分布式消息队列系统,用java语言研发,是ASF旗下的一个开源项目:类似的消息队列服务还有rabbitmq.activemq.zeromq:kafka最主要的优势具备分布式功能,并且结合zookeeper可以实现动态扩容:kafka对消息保存是通过Topic进行分类,发送消息一方称为producer(生产者),接收消息一方称为consumer(消费者):一个kafka集群有多个kafka server组成,我们把每个kafka server

Linux环境Kafka集群安装配置及常用命令 Kafka 消息队列内部实现原理 Kafka架构 一.下载Kafka安装包 二.Kafka安装包的解压 三.设置环境变量 四.配置kafka文件 4.1 server.properties 五.启动kafka集群并测试 5.1创建Topic 5.2创建broker 5.3创建订阅者 六.kafka常用命令 6.1创建主题(4个分区,2个副本) 6.2查询 6.3发送和消费 6.4平衡leader 6.5kafka自带压测命令 Kafka 用途:在流

前言 最近因为工作原因,需要安装一个 kafka 集群,目前网络上有很多相关的教程,按着步骤来也能完成安装,只是这些教程都显得略微繁琐.因此,我写了这篇文章帮助大家快速完成 kafka 集群安装.   安装步骤 准备多台服务器,数量建议为奇数(如:3,5,7 等),操作系统为 CentOS 7+. 这里使用 3 台服务器作为例子,IP 分别为 192.168.1.1.192.168.1.2.192.168.1.3,修改下述脚本文件的 IP 地址,并拷贝到 3 台服务器上分别执行即可完成安装. #

使用Docker快速搭建Zookeeper和kafka集群 镜像选择 Zookeeper和Kafka集群分别运行在不同的容器中zookeeper官方镜像,版本3.4kafka采用wurstmeister/kafka镜像 集群规划 hostname Ip addr port listener zoo1 172.19.0.11 2184:2181   zoo2 172.19.0.12 2185:2181   zoo3 172.19.0.13 2186:2181   kafka1 172.19.0.1

使用Docker快速搭建Zookeeper和kafka集群 镜像选择 Zookeeper和Kafka集群分别运行在不同的容器中zookeeper官方镜像,版本3.4kafka采用wurstmeister/kafka镜像 集群规划 hostname Ip addr port listener zoo1 172.19.0.11 2184:2181   zoo2 172.19.0.12 2185:2181   zoo3 172.19.0.13 2186:2181   kafka1 172.19.0.1

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

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,

K8s 二进制部署单节点 master    --锥刺股 k8s集群搭建: etcd集群 flannel网络插件 搭建master组件 搭建node组件 1.部署etcd集群 2.Flannel 网络配置 etcd作为服务发现系统,有以下的特点: 简单 安装配置简单,而且提供了HTTP API进行交互,使用也很简单 安全: 支持SSL证书验证 快速: 单实例支持每秒2k+读操作 可靠: 采用raft算法实现分布式系统数据的可用性和一致性 etcd 默认使用2379 端口对外为客户端提供通讯,使用

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 | |

文章目录 排查过程 本地宿主机网络检查 pod网络检查 tcpdump检查网络 检查flannel网卡 检查宿主机网卡 iptables检查 解决方法 测试环境服务出现问题,服务一直报错认证超时,检查pod,发现如下情况: 异常节点的pod可以ping通本地宿主机的ip,但是ping本地宿主机的网关没有回显(通过tcpdump发现的) 异常节点的pod可以ping通正常节点的pod 异常节点的pod去ping正常节点的宿主机ip,正常节点使用tcpdump抓包,发现返回是正常,但是pod内部还是

  1.情景展示 本地可以直接连接2个不同的远程数据库: 两个数据库由于网络不通,无法建立DBLINK完成数据传输: 将A库中C表的数据插入到B库中C表,如何快速实现? 2.解决方案 通过kettle可以实现, 准备工作: kettle工具的下载及将对应的数据库所需的jar包拷贝至其lib目录下 具体操作: 第一步:启动Spoon.bat文件: 第二步:建表输出: 选中“转换”-->右键-->新建-->输出-->表输出-->将其拖拽至右侧空白区域任意位置: 双击转换区域的“表

环境说明:  实验环境是 一个节点的 rac + 单机dg    (主备全部用asm存储) tnsnames.ora  文件  (oracle用户) node 1 : node1-> pwd /u01/app/oracle/product/11.2.0/db_1/network/adminnode1-> cat tnsnames.ora DEVDB = (DESCRIPTION =  (ADDRESS = (PROTOCOL = TCP)(HOST = 10.100.25.100)(PORT