1 原因 自己重建了kafka  但是只有一个分区  以前的offset没有重置,导致了消费的时候 找不到主题分区  手动删除之前的offset数据(mysql自定义配置)  

centos6.6 装系统的时候,选取系统默认分区.装好后发现少了一大部分空间,通过fdisk -l 找不到分区,另外使用 parted -l 同样找不到消失的柱面. 如: [root@mysql]# fdisk -l Disk /dev/sda: bytes heads, sectors/track, cylinders Units = cylinders of * = bytes Sector size (logical/physical): bytes / bytes I/O size (

简介:重装系统有两种: 一种是在线重装,可实现电脑双系统或多系统,也可单系统(重装在另外一个盘,再去格式化系统盘),这种方式比较麻烦,前提电脑能开机使用,但是一般能启动使用也没人去重装系统,但是不需要其他硬件支持类似U盘:格式化原系统盘方式可用U启动,见下文U盘制作微PE方式,本方式系统也会介绍本机格式化原系统盘. 另一种是电脑不能使用了,系统奔溃状态,此时必须使用U盘启动,也挺简单的,就是在U盘中制作一个简易系统,在电脑上打开这个系统去操作电脑重装一个系统:和第一种的区别就是第一种是用原系统盘

Kafka为什么要加入分区的概念 kafka 分区 作用_百度搜索 (1 封私信)kafka中的topic为什么要进行分区? - 知乎 Kafka安装版本选择 Apache Kafka  nc使用 nc命令用法举例 - nmap - 博客园

1.卡夫卡话题 在这篇Kafka文章中,我们将学习Kafka主题与Kafka Architecture的整体概念.Kafka中的体系结构包括复制,故障转移以及并行处理.此外,我们还将看到创建Kafka主题的方法以及Apache Kafka主题的示例,以便更好地理解Kafka.此外,我们将看到Kafka分区和Kafka日志分区.那么,让我们从Kafka主题开始吧. Apache Kafka主题 - 架构和分区 2.什么是卡夫卡主题? 简而言之,命名的记录流就是我们所说的Kafka Topic.基本

Kafka-副本-分区设置-性能调优 SparkKafkaDemo - Executors kafka replication 负载均衡_百度搜索 Kafka 高性能吞吐揭秘 - 友盟博客 - SegmentFault Kafka集群partitions/replicas默认分配解析 - CSDN博客 kafka源码分析之kafka的consumer的负载均衡管理 - 综合编程类其他综合 - 红黑联盟 Kafka深度解析 - CSDN博客 揭秘Kafka高性能架构之道 - Kafka设计解析(六

Kafka消费分组,消息消费原理 同一个消费组里的消费者不能消费同一个分区,不同消费组的消费组可以消费同一个分区 Kafka分区分配策略 在 Kafka 内部存在两种默认的分区分配策略:Range 和 RoundRobin.当以下事件发生时,Kafka 将会进行一次分区分配: 同一个 Consumer Group 内新增消费者 消费者离开当前所属的Consumer Group,包括shuts down 或 crashes 订阅的主题新增分区 将分区的所有权从一个消费者移到另一个消费者称为重新平衡

在上篇的例子里([Kafka]<Kafka权威指南>--写数据), ProducerRecord 对象包含了目标主题.键和值. Kafka 的消息是 一个个 键值对, ProducerRecord对象可以只包含目标主题和值,键可以设置为默认的 null,不过大多数应用程序会用到键.键有两个用途 :可以作为消息的附加信息,也可以用来决定消息该被写到主题的哪个分区.拥有相同键的悄息将被写到同一个分区. 也就是说,如果一个进程只从一个主题的分区读取数据(第 4章会介绍更多细节),那么具有相 同键的所

在上一篇 kafka topic消息分配partition规则(Java源码) 我们对生产者产生的消息分配partition规则进行了分析,那么本章我们来看看消费者是怎么样分配partition的. kafka 为了保证同一类型的消息顺序性(FIFO),一个partition只能被同一组的一个consumer绑定消费,不同组的consumer可以绑定同一个partition进行重复消费.但是一个consumer可以绑定多个partition(哈哈不知道这里用绑定是否合适).用个例子解释一下:有一

消费方式: consumer 采用 pull(拉)模式从 broker 中读取数据. push(推)模式很难适应消费速率不同的消费者,因为消息发送速率是由 broker 决定的. 它的目标是尽可能以最快速度传递消息,但是这样很容易造成 consumer 来不及处理消息,典型的表现就是拒绝服务以及网络拥塞.而 pull 模式则可以根据 consumer 的消费能力以适 当的速率消费消息. pull 模式不足之处是,如果 kafka 没有数据,消费者可能会陷入循环中,一直返回空数 据.针对这一点,K

Topic在逻辑上可以被认为是一个在的queue,每条消费都必须指定它的topic,可以简单理解为必须指明把这条消息放进哪个queue里. 为了使得Kafka的吞吐率可以水平扩展,物理上把topic分成一个或多个partition,每个partition在物理上对应一个文件夹,该文件 夹下存储这个partition的所有消息和索引文件. 每个日志文件都是“log entries”序列,每一个log entry包含一个4字节整型数(值为N),其后跟N个字节的消息体.每条消息都有一个当前partit

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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

Kakfa揭秘 Day4 Kafka中分区深度解析 今天主要谈Kafka中的分区数和consumer中的并行度.从使用Kafka的角度说,这些都是至关重要的. 分区原则 Partition代表一个topic的分区,可以看到在构造时注册了zookeeper,也就是说kafka在分区时,是被zk管理的. 在实际存储数据时,怎么确定分区. 咱们从kafka的设计开始,为了完成高吞吐性,关键有两点设计: 使用了磁盘操作系统级的页page的访问,据说在顺序读写时比使用内存速度更快. 使用Topic进行分布

转载请注明原创地址 http://www.cnblogs.com/dongxiao-yang/p/6238029.html 最近需要详细研究下kafka reblance过程中分区计算的算法细节,网上搜了部分说法,感觉比较晦涩且不太易懂,还是自己抠源码比较简便一点. kafka reblance计算部分代码如下: class RangeAssignor() extends PartitionAssignor with Logging { def assign(ctx: AssignmentCon

上篇文章学习kafka的基本安装和基础概念,本文主要是学习kafka的常用API.其中包括生产者和消费者, 多线程生产者,多线程消费者,自定义分区等,当然还包括一些避坑指南. 首发于个人网站:链接地址 准备工作 kafka版本:2.11-1.1.1 操作系统:centos7 java:jdk1.8 有了以上这些条件就OK了,具体怎么安装和启动Kafka这里就不强调了,可以看上一篇文章. 新建一个maven工程,需要的依赖如下: <dependency> <groupId>org.a

“ 为什么Kafka在RangeAssigor.RoundRobinAssignor的基础上,又新增了PartitionAssignor,它解决了什么问题?” 背景 用过Kafka的同学应该都知道Kafka的分区和消费组的概念.在Kafka中,每个Topic会包含多个分区,默认情况下一个分区只能被一个消费组下面的一个消费者消费,这里就产生了分区分配的问题.Kafka中提供了多重分区分配算法(PartitionAssignor)的实现:RangeAssigor.RoundRobinAssignor

引言按照Kafka默认的消费逻辑设定,一个分区只能被同一个消费组(ConsumerGroup)内的一个消费者消费.假设目前某消费组内只有一个消费者C0,订阅了一个topic,这个topic包含7个分区,也就是说这个消费者C0订阅了7个分区,参考下图(1). 此时消费组内又加入了一个新的消费者C1,按照既定的逻辑需要将原来消费者C0的部分分区分配给消费者C1消费,情形上图(2),消费者C0和C1各自负责消费所分配到的分区,相互之间并无实质性的干扰. 接着消费组内又加入了一个新的消费者C2,如此消费

kafka的数据的分区 探究的是kafka的数据生产出来之后究竟落到了哪一个分区里面去了 第一种分区策略:给定了分区号,直接将数据发送到指定的分区里面去 第二种分区策略:没有给定分区号,给定数据的key值,通过key取上hashCode进行分区 第三种分区策略:既没有给定分区号,也没有给定key值,直接轮循进行分区 第四种分区策略:自定义分区 /// / producer.send(new ProducerRecord<String, String>("test", Int

众所周知,Apache Kafka是基于生产者和消费者模型作为开源的分布式发布订阅消息系统(当然,目前Kafka定位于an open-source distributed event streaming platform),由Scala和Java编写. Kafka提供了类似于JMS的特性,但设计上又有很大区别,它不是JMS规范的实现,如Kafka允许多个消费者主动拉取数据,而在JMS中只有点对点模式消费者才会主动拉取数据. Kafka producer在向Kafka集群发送消息时,需要指定top