前段时间在Kafka QQ群中有人问及此事——关于Java consumer如何动态修改topic订阅的问题.仔细一想才发现这的确是个好问题,因为如果简单地在另一个线程中直接持有consumer实例然后调用subscribe进行修改,consumer端必然会抛出异常ConcurrentModificationException:KafkaConsumer is not safe for multi-threaded access 和KafkaProducer不同的是,KafkaConsumer不

Kafka提供了两种Consumer API,分别是:High Level Consumer API 和 Lower Level Consumer API(Simple Consumer API) High Level Consumer API:高度抽象的Kafka消费者API:将底层具体获取数据.更新offset.设置偏移量等操作屏蔽掉,直接将操作数据流的处理工作提供给编写程序的人员.优点是:操作简单:缺点:可操作性太差,无法按照自己的业务场景选择处理方式.(入口类:ConsumerConne

错误信息 19/01/15 19:36:40 WARN consumer.ConsumerConfig: The configuration max.poll.records = 1 was supplied but isn't a known config. 19/01/15 19:36:40 INFO utils.AppInfoParser: Kafka version : 0.9.0-kafka-2.0.2 19/01/15 19:36:40 INFO utils.AppInfoParse

(一)kafka修改topic分区的位置 环境:kafka_2.10-0.8.2.1 + JDK1.7.0_80 1. 查看分区topic的分区分布 $ le-kafka-topics.sh --describe --topic http_zhixin_line1 结果如下: [hadoop@sdf-nimbus-perf project]$ le-kafka-topics.sh --describe --topic http_zhixin_line1 Topic:http_zhixin_lin

前言 在上一篇 Kafka使用Java实现数据的生产和消费demo 中介绍如何简单的使用kafka进行数据传输.本篇则重点介绍kafka中的 consumer 消费者的讲解. 应用场景 在上一篇kafka的consumer消费者,我们使用的是自动提交offset下标. 但是offset下标自动提交其实在很多场景都不适用,因为自动提交是在kafka拉取到数据之后就直接提交,这样很容易丢失数据,尤其是在需要事物控制的时候. 很多情况下我们需要从kafka成功拉取数据之后,对数据进行相应的处理之后再进

Producer API org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer props.put("bootstrap.servers", "192.168.1.128:9092"); props.put("acks", "all"); props.put("retries", 0); props.put("batch.size", 16384

本篇是<关于Kafka producer管理TCP连接的讨论>的续篇,主要讨论Kafka java consumer是如何管理TCP连接.实际上,这两篇大部分的内容是相同的,即consumer也是把TCP连接的管理交由底层的Selector类(org.apache.kafka.common.network)来维护.我们依然以“何时创建/创建多少/何时关闭/潜在问题/总结”的顺序来讨论.和上一篇一样,本文将无差别地混用名词TCP和Socket. 一.何时创建TCP连接 首先明确的是,在构建Kaf

3. object not serializable (class: org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord)   val stream = KafkaUtils.createDirectStream[String, String]( ssc, PreferConsistent, Subscribe[String, String](topics, kafkaParams) ) //click^1503305255772^00000003^

Kafka提供了两种Consumer API,分别是:High Level Consumer API 和 Lower Level Consumer API(Simple Consumer API) High Level Consumer API:高度抽象的Kafka消费者API:将底层具体获取数据.更新offset.设置偏移量等操作屏蔽掉,直接将操作数据流的处理工作提供给编写程序的人员.优点是:操作简单:缺点:可操作性太差,无法按照自己的业务场景选择处理方式.(入口类:ConsumerConne

从0.9.0.0开始,下面是消费者的配置. 名称 描述 类型 默认值 bootstrap.servers 消费者初始连接kafka集群时的地址列表.不管这边配置的什么地址,消费者会使用所有的kafka集群服务器.消费者会通过这些地址列表,找到所有的kafka集群机器. list key.deserializer 实现了Deserializer的key的反序列化类 class value.deserializer 实现了Deserializer的value的反序列化类 class fetch.mi

1.kafka consumer流程1.1.在启动时或者协调节点故障转移时,消费者发送ConsumerMetadataRequest给bootstrap brokers列表中的任意一个brokers.在ConsumerMetadataResponse中,它接收消费者对应的消费组所属的协调节点的位置信息. 1.2.消费者连接协调节点,并发送HeartbeatRequest.如果返回的HeartbeatResponse中返回IllegalGeneration错误码,说明协调节点已经在初始化.消费者就

Consumer API Kafka官网文档给了基本格式 http://kafka.apachecn.org/10/javadoc/index.html?org/apache/kafka/clients/consumer/KafkaConsumer.html JavaAPI 模板 自动提交offset Properties props = new Properties(); props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092"

kafka中consumer subscribe与asssign的理解: https://blog.csdn.net/weixin_34332905/article/details/91392030

kafka 与spark集成 序列化问题 sparkConf.set("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")sparkConf.registerKryoClasses(Array( classOf[Array[org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord[String,String]]] ))

kafka采用Consumer消费者Pull主动拉取数据的方式,当Broker无数据时,消费者空转.Kafka并不删除已消费的消息,各自独立的消费者可消费同一个Broker分区数据. 消费流程 1.消费者发起网络消费请求 # 每批次最小抓取设置(推荐1字节) fetch.min.bytes # 每批次最大抓取大小设置(推荐500ms) fetch.max.bytes # 未达到大小的超时设置(推荐50M) fetch.max.wait.ms 2.拉取数据到内存消费队列中 # 单次拉取最大消息条数

修改分区个数: ./kafka-topics./kafka/<id_of_kafka> --alter --partitions 10 --topic test_topic 上面命令将test_topic对应的分区数目调整为10个,127.0.0.1是zookeeper的地址,2181是zookeeper端口. 删除topic ./kafka-topics./kafka/<id_of_kafka> --delete --topic test_topic 上面命令将主题test_to

上一篇中分析了Scala版的console producer代码,这篇文章为读者带来一篇console consumer工作原理分析的随笔.其实不论是哪个consumer,大部分的工作原理都是类似的.本文利用console consumer作为切入点,既容易理解又不失一般性.   本文使用的Kafka环境是0.8.2.1版本,这也是当前最新的版本.(注:Kafka 0.9版本据说会用Java重新设计并编写consumer代码,对此我们拭目以待) 由于主要目的是分析consumer原理,因此本文并

1.Consumer Group 与 topic 订阅 每个Consumer 进程都会划归到一个逻辑的Consumer Group中,逻辑的订阅者是Consumer Group.所以一条message可以被多个订阅message 所在的topic的每一个Consumer Group,也就好像是这条message被广播到每个Consumer Group一样.而每个Consumer Group中,类似于一个Queue(JMS中的Queue)的概念差不多,即一条消息只会被Consumer Group中

https://blog.csdn.net/dingding_ting/article/details/84862776 https://blog.csdn.net/xianpanjia4616/article/details/84347087 kafka-0.10.1.X版本之前: auto.offset.reset 的值为smallest,和,largest.(offest保存在zk中) kafka-0.10.1.X版本之后: auto.offset.reset 的值更改为:earliest

昨天发现开发环境的3台kafka无法消费,所以今日kafka的容器执行如下语句 bash-4.4# ./kafka-topics.sh --describe --zookeeper 192.168.0.170:2181 --topic nova2_plantree_topicTopic:nova2_plantree_topic PartitionCount:3 ReplicationFactor:3 Configs:Topic: nova2_plantree_topic Partition: 0