之前写过如何用服务器端的API代码来获取订阅某topic的所有consumer group,参见这里.使用服务器端的API需要用到kafka.admin.AdminClient类,但是这个类在0.11.0.0版本已经被标记为不推荐使用了,故目前最合适的方式还是通过客户端API:org.apache.kafka.clients.admin.AdminClient.今天碰到有人问这个问题,我就尝试写了一个.使用之前你需要引入kafka client包依赖(以2.2.0版本为例) Maven: <de

Kafka是分布式发布-订阅消息系统 https://www.biaodianfu.com/kafka.html Kafka是分布式发布-订阅消息系统.它最初由LinkedIn公司开发,之后成为Apache项目的一部分.Kafka是一个分布式的,可划分的,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. 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

一.地址 1.实时更新的思维导图 https://www.mubucm.com/doc/4uqlpedefuj 2.图片 二.具体内容   5.producer生产者   demo   发送pro.send(new ProducerRecord<String,String>("test","123"))   ProducerRecord的属性   重载方法234   只topic和内容   多key   hash(key)确定发送的分区   多key和p

我们知道Kafka支持Consumer Group的功能,但是最近在应用Consumer Group时发现了一个Topic 的Partition不能100%覆盖的问题. 程序部署后,发现Kafka在pdb组的consumer消费topic时存在问题,consumer无法完全覆盖Topic的各个partition.如下图: 无论我在开启多少个consumer实例,最高覆盖只能达到66%. 进一步跟踪发现,pdb组的consumer覆盖到partition1和partion2. 在kafka的主消费

1. Kafka全部数据清空 kafka全部数据清空的步骤为: 停止每台机器上的kafka: 删除kafka存储目录(server.properties文件log.dirs配置,默认为“/tmp/kafka-logs”)全部topic的数据目录: 删除zookeeper上与kafka相关的znode节点: 重启kafka.如果删除topic还在则需要重启zookeeper: 这里以192.168.187.201 node1.192.168.187.202 node2.192.168.187.20

使用RabbitMQ进行消息发布和订阅,生产者将消息发送给转发器(exchange),转发器根据路由键匹配已绑定的消息队列并转发消息,主题模式支持路由键的通配. 生产者代码: package org.study.exchange3.topic3; import com.rabbitmq.client.Channel; import com.rabbitmq.client.Connection; import org.junit.Test; import org.study.utils.Conne

一个消费者组可以消费多个topic,以前写过一篇一个消费者消费一个topic的,这次的是一个消费者组通过直连方式消费多个topic,做了小测试,结果是正确的,通过查看zookeeper的客户端,zookeeper记录了偏移量 package day04 /*消费多个topic */import kafka.common.TopicAndPartitionimport kafka.message.MessageAndMetadataimport kafka.serializer.StringDec

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

2019-12-06 15:42:39 先暂时做个资料保存 要同时用两个红外相机,但是没有做硬件上的 时间戳同步,就是笔记本上同时插着两个相机. 两个topic发布各自相机的图像,然后要有个节点同时订阅两个topic并把两张图像拼接成一张图像再做处理. 直接搜 ros sub two topic结果都是2个callback函数,各自处理各自的topic,和想要的不太一样. 自己融合两个线程中时间戳不那么严格一致的数据太麻烦了 想要的是两张图片的时间戳如果相近,就当做是在同一时刻采集的,然后合成一

在Kafka中,当有新消费者加入或者订阅的topic数发生变化时,会触发Rebalance(再均衡:在同一个消费者组当中,分区的所有权从一个消费者转移到另外一个消费者)机制,Rebalance顾名思义就是重新均衡消费者消费.Rebalance的过程如下: 第一步:所有成员都向coordinator发送请求,请求入组.一旦所有成员都发送了请求,coordinator会从中选择一个consumer担任leader的角色,并把组成员信息以及订阅信息发给leader. 第二步:leader开始分配消费方

注意本文采用最新版本进行Kafka的内核原理剖析,新版本每一个Consumer通过独立的线程,来管理多个Socket连接,即同时与多个broker通信实现消息的并行读取.这就是新版的技术革新.类似于Linux I/O模型或者Select NIO 模型. Poll为什么要设置一个超时参数 条件: 1:获取足够多的可用数据 2:等待时间超过指定的超时时间. 目的在于让Consumer主线程定期的""苏醒"去做其他事情.比如:定期的执行常规任务,(比如写日志,写库等). 获取消息,

消费组组(Consumer group)可以说是kafka很有亮点的一个设计.传统的消息引擎处理模型主要有两种,队列模型,和发布-订阅模型. 队列模型:早期消息处理引擎就是按照队列模型设计的,所谓队列模型,跟队列数据结构类似,生产者产生消息,就是入队,消费者接收消息就是出队,并删除队列中数据,消息只能被消费一次.但这种模型有一个问题,那就是只能由一个消费者消费,无法直接让多个消费者消费数据.基于这个缺陷,后面又演化出发布-订阅模型. 发布-订阅模型:发布订阅模型中,多了一个主题.消费者会预先订阅

Kafka 2.3发布后官网的Consumer参数中增加了一个新的参数:group.instance.id.下面是这个参数的解释: A unique identifier of the consumer instance provided by end user. Only non-empty strings are permitted. If set, the consumer is treated as a static member, which means that only one i

1.遇到的问题:上测试环境,上次描述的鸟问题又出现了,就是生产者发3条数据,我这边只能收到1条数据. 2.问题解决: (1)去控制台看我的消费者启动情况,貌似没什么问题 , (2)去测试服务器里看日志信息:只有入库的那条是真的接收到了,其余压根就没有接收到,排除入库过程的代码问题.到此,问题只锁定在我的consumer根本没有接收到丢失的那两条消息. (3)仔细思考一下,发现了问题的根源,看图一的控制台信息,可以发现,生产者默认给我分配了四个队列,但是我的消费者只用了两个队列,这就是和那天的问题

分布式发布订阅消息系统 Kafka kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,她有如下特性: 通过O(1)的磁盘数据结构提供消息的持久化,这种结构对于即使数以TB的消息存储也能够保持长时间的稳定性能. 高吞吐量:即使是非常普通的硬件kafka也可以支持每秒数十万的消息. 支持通过kafka服务器和消费机集群来分区消息. 支持Hadoop并行数据加载. 卡夫卡的目的是提供一个发布订阅解决方案,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

Flink提供了FlinkKafkaConsumer08,使用Kafka的High-level接口,从Kafka中读取指定Topic的数据,如果要从多个Topic读取数据,可以如下操作: 1.application.conf中配置 如果使用了配置管理库typesafe.config,可以在其application.conf按如下方式配置List类型的元素: myToicList:["t1","t2","t3"] 2.读取配置文件 object M

需求与场景 上游某业务数据量特别大,进入到kafka一个topic中(当然了这个topic的partition数必然多,有人肯定疑问为什么非要把如此庞大的数据写入到1个topic里,历史留下的问题,现状就是如此庞大的数据集中在一个topic里).这就需要根据一些业务规则把这个大数据量的topic数据分发到多个(成百上千)topic中,以便下游的多个job去消费自己topic的数据,这样上下游之间的耦合性就降低了,也让下游的job轻松了很多,下游的job只处理属于自己的数据,避免成百上千的job都

依据Partition和Consumer的Rebalance策略,找到Kafka.Client Rebalance代码块,还原本地环境,跟踪调试,发现自定义Consumer Group 的Consumer并没有分配到PartionID,如下图. 据此,基本就可以定位到不同组Consumer无法覆盖Partition的问题根源了. 仔细阅读Rebalance代码,发现Kafka.Client 在获取consumer时,并没有根据Group做筛选,获取到的是所有组的Consumer,如下图 (此处只

新建topic ./kafka-topics.sh --zookeeper 192.168.1.160:2181 --create --topic kafkatestsmall2 --partitions 2 --replication-factor 1 删除topic 首先需要设置server.properties,最后一行添加 delete.topic.enable=true 然后运行> ./kafka-topics.sh --zookeeper node4:2181,node3:2181

消费者拉取钱程拉取每个分区的数据,会将分区的消息集包装成一个数据块( FetchedDataChunk )放入分区信息的队列中 . 而每个队列都对应一个消息流( KafkaStream ),消费者客户端选代消息流,实际上是迭代每个数据块中消息集的每条消息 . 一个队列包含多个数据块,每个数据块对应一个分区的消息集, 一个消息集包含多条消息 . 消费者迭代器( ConsumerIterator)封装了迭代获取消息的逻辑,客户端不需要面向数据块.消息集这些内部对象,只需要对消费者迭代器循环获取消息即

转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/zjdxr-up/p/16114877.html 深入理解Kafka核心设计及原理(一):初识Kafka 深入理解Kafka核心设计及原理(二):生产者 3.1 消费者与消费组 消费者(Consumer)负责订阅Kafka 中的主题(T