提出问题 近日助友 Docker 部署 Kafka 服务,服务日志启动正常,但客户端却无法连接 往日曾踩过此坑,然方法均源于博客,其语焉不详,不知为何不行,亦不知为何行,印象不甚深刻,耗费大量时间 为避此坑,特地学习官方文档相关章节,让我寻到珠丝马迹,请听我娓娓道来~ 如嫌篇幅较长,可跳过验证,直奔结论 本文主要记录为何会出现无法连接到 Broker 的原因,想必看完本文你会知道该怎么做的 :) 谨以此文献给那些因为无知而浪费的时光! 大胆猜测 Kafka的服务端称为 Broker,每个 Bro

遇到一个问题"开启Eureka服务端的安全认证后,客户端死活注册不到Eureka上",已经尝试了以下办法,完全搞不定... 客户端出错的版本: spring-boot:2.0.3.RELEASE spring-cloud:Finchley.RELEASE 查看客户端报的错误: cannot regist on known server retrying on another server if available  401错误 spring: profiles: peer1 secur

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

https://www.cnblogs.com/honeybee/p/5691921.html 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

一.背景 kafka提供了多种安全认证机制,主要分为SSL和SASL2大类.其中SASL/PLAIN是基于账号密码的认证方式,比较常用.最近做了个kafka的鉴权,发现官网上讲的不是很清楚,网上各种博客倒是很多,但是良莠不齐,巨多坑.经过一天的研究,终于搞定了,特在此记录下. 二.环境 操作系统:linux kafka版本:kafka_2.12-0.11.0.1 zookeeper版本:zookeeper-3.5.1-alpha 三.认证步骤 3.1.Zookeeper配置和启动 1.为zook

本主要介绍在 Kafka 中如何配置 Kerberos 认证,文中所使用到的软件版本:Java 1.8.0_261.Kafka_2.12-2.6.0.Kerberos 1.15.1. 1. Kerberos 安装 要使用 Kerberos 服务,需先安装 Kerberos,安装方法可参考:Kerberos 安装及使用. 2. Kafka 开启 Kerberos 认证 节点信息如下: IP 主机名 描述 10.0.16.14 centos-01 zookeeper.kafka 2.1 创建 key

java程序连接到一个需要Kerberos认证的kafka集群上,消费生产者生产的信息,kafka版本是2.10-0.10.0.1: Java程序以maven构建,(怎么构建maven工程,可去问下度娘:“maven工程入门示例”) 先上pom.xml文件 <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"

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

博文作者:妳那伊抹微笑 itdog8 地址链接 : http://www.itdog8.com(个人链接) 博客地址:http://blog.csdn.net/u012185296 博文标题:_00017 Kafka的体系结构介绍以及Kafka入门案例(0基础案例+Java API的使用) 个性签名:世界上最遥远的距离不是天涯,也不是海角.而是我站在妳的面前,妳却感觉不到我的存在 技术方向:Flume+Kafka+Storm+Redis/Hbase+Hadoop+Hive+Mahout+Spar

目录 1 kafka架构进阶 1.1 Kafka底层数据的同步机制(面试常问) 1.1.1 高水位截断的同步方式可能带来数据丢失(Kafka 0.11版本前的问题) 1.1.2 解决高水位截断数据丢失和不一致问题(leaderEpoch) 1.1.3 LeaderEpoch解决数据丢失 1.1.4 LeaderEpoch解决数据不一致 1.2 kafka监控之Kafka-Eagle 1.2.1 Kafka-Eagle安装 1.3 Kafka-Flume集成 1.4 Kafka-SpringBoo

kafka实战教程(python操作kafka),kafka配置文件详解 应用往Kafka写数据的原因有很多:用户行为分析.日志存储.异步通信等.多样化的使用场景带来了多样化的需求:消息是否能丢失?是否容忍重复?消息的吞吐量?消息的延迟? kafka介绍 Kafka属于Apache组织,是一个高性能跨语言分布式发布订阅消息队列系统[7].它的主要特点有: 以时间复杂度O(1)的方式提供消息持久化能力,并对大数据量能保证常数时间的访问性能: 高吞吐率,单台服务器可以达到每秒几十万的吞吐速率: 支持

Kafka实战-Flume到Kafka Kafka   2015-07-03 08:46:24 发布 您的评价:       0.0   收藏     2收藏 1.概述 前面给大家介绍了整个Kafka项目的开发流程,今天给大家分享Kafka如何获取数据源,即Kafka生产数据.下面是今天要分享的目录: 数据来源 Flume到Kafka 数据源加载 预览 下面开始今天的分享内容. 2.数据来源 Kafka生产的数据,是由Flume的Sink提供的,这里我们需要用到Flume集群,通过Flume集群

<Apache kafka实战>读书笔记-kafka集群监控工具 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 如官网所述,Kafka使用基于yammer metrics的监控指标体系来统计broker端和clinets端的各种监控指标(metric).说到yammer metrics,其官网过出了这样的一句话: yammer metrics是一个java库,它使得你能够对生产环境代码所做之事具有无与伦比的洞察力. 当然,虽然该项目已经进化到3.x版本,但即使最新版本的ka

原文链接:Kafka实战-Flume到Kafka 1.概述 前面给大家介绍了整个Kafka项目的开发流程,今天给大家分享Kafka如何获取数据源,即Kafka生产数据.下面是今天要分享的目录: 数据来源 Flume到Kafka 数据源加载 预览 下面开始今天的分享内容. 2.数据来源 Kafka生产的数据,是由Flume的Sink提供的,这里我们需要用到Flume集群,通过Flume集群将Agent的日志收集分发到 Kafka(供实时计算处理)和HDFS(离线计算处理).关于Flume集群的Ag

kafka 权威指南中文版 问题导读 1. 为什么数据管道是数据驱动企业的一个关键组成部分? 2. 发布/订阅消息的概念及其重要性是什么? 第一章 初识 kafka 企业是由数据驱动的.我们获取信息,分析它,处理它,并创造更多的产出.每一个应用程序都会产生数据,无论是日志消息.指标.用户行为.输出报文或者其他类型.每一个字节的数据都有它的作用,传入的数据会告诉接下来需要做什么.为了知道数据的意义,我们需要把数据从它产生的地方,传输到它能够被分析的地方.然后把分析的结果返回到它们能够被执行的地方.

问题导读: 1.kafka的消费者组的消费偏移存储,kafka支持两个版本?        2.ConsumerOffsetChecker类的作用是什么?        3.Kafka如何通过源码实现监控? 一,基本思路介绍 Kafka作为一个好用的且应用很广泛的消息队列,在大数据处理系统中基本是必不可少的.当然,作为缓存消息的消息队列,我们对其进行流量监控及消费滞后告警就显得异常重要了. 读过前面的文章,<Kafka源码系列之源码解析SimpleConsumer的消费过程>和<Kafk

了解了什么是kafka( https://www.cnblogs.com/tree1123/p/11226880.html)以后 学习核心api之消费者,kafka的消费者经过几次版本变化,特别容易混乱,所以一定要搞清楚是哪个版本再研究. 一.旧版本consumer 只有旧版本(0.9以前)才有 high-level consumer 和 low-level consumer之分,很多的文章提到的就是这两个:低阶消费者和高阶消费者,低阶消费者更灵活但是需要自己维护很多东西,高阶就死板一点但是不需

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.

原创文章,同步首发自作者个人博客.转载请务必在文章开头处以超链接形式注明出处http://www.jasongj.com/kafka/high_throughput/ 摘要 上一篇文章<Kafka设计解析(五)- Kafka性能测试方法及Benchmark报告>从测试角度说明了Kafka的性能.本文从宏观架构层面和具体实现层面分析了Kafka如何实现高性能. 宏观架构层面 利用Partition实现并行处理 Partition提供并行处理的能力 Kafka是一个Pub-Sub的消息系统,无论是

一.Kafka中的核心概念 Producer: 特指消息的生产者Consumer :特指消息的消费者Consumer Group :消费者组,可以并行消费Topic中partition的消息Broker:缓存代理,Kafa 集群中的一台或多台服务器统称为 broker.Topic:特指 Kafka 处理的消息源(feeds of messages)的不同分类.Partition:Topic 物理上的分组,一个 topic 可以分为多个 partition,每个 partition 是一个有序的队

一.Kafka简介 Kafka是分布式发布-订阅消息系统.它最初由LinkedIn公司开发,使用Scala语言编写,之后成为Apache项目的一部分.Kafka是一个分布式的,可划分的,多订阅者,冗余备份的持久性的日志服务.它主要用于处理活跃的流式数据(实时性的计算). 在大数据系统中,常常会碰到一个问题,整个大数据是由各个子系统组成,数据需要在各个子系统中高性能,低延迟的不停流转.传统的企业消息系统并不是非常适合大规模的数据处理.为了已在同时搞定在线应用(消息)和离线应用(数据文件,日志)Ka