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

(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

kafka partition(分区)与 group   一. 1.原理图 2.原理描述 一个topic 可以配置几个partition,produce发送的消息分发到不同的partition中,consumer接受数据的时候是按照group来接受,kafka确保每个partition只能同一个group中的同一个consumer消费,如果想要重复消费,那么需要其他的组来消费.Zookeerper中保存这每个topic下的每个partition在每个group中消费的offset 新版kafka

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

修改kafka的partition分区 bin/kafka-topics.sh --zookeeper datacollect-2:2181 --alter --partitions 3 --topic client-agent-1 修改kafka副本数 官网解释如下: Increasing replication factor Increasing the replication factor of an existing partition is easy. Just specify the

数据分区策略 四种策略 一.指定分区号,数据会直接发送到所指定的分区 二.没有指定分区号,指定了数据的key,可以通过key获取hashCode决定数据发送到哪个分区 三.都没有指定的话,会采取round-robin fashion,是kafka的轮询策略 四.还可以自定义分区策略 四种策略的Java实现 其他的代码都不需要变,只需要更改ProducerRecord()里面的值即可 //既不指定分区号也不指定数据的key producer.send(new ProducerRecord<Stri

转发请注明原创地址http://www.cnblogs.com/dongxiao-yang/p/6234673.html 最近业务同学反馈kafka上线的时候某个topic的部分分区一直没有owner注册上,监控界面形式如图,其中分区5和7无法被消费者注册到,重启客户端程序rebalance依旧是这两个分区没有被消费. 由于最近业务方机房大迁移,第一反应是网络连通性,但是消费端程序挨个测试网络没有问题,而且即使通过增加或者减少consumer数量,甚至消费端只开一个客户端,rebalance结束

原文  https://www.cnblogs.com/liuwei6/p/6900686.html 一. 1.原理图 2.原理描述 一个topic 可以配置几个partition,produce发送的消息分发到不同的partition中,consumer接受数据的时候是按照group来接受,kafka确保每个partition只能同一个group中的同一个consumer消费,如果想要重复消费,那么需要其他的组来消费.Zookeerper中保存这每个topic下的每个partition在每个g

首先说结论,是负载均衡的.也就是说,现在有一个producer,向一个主题下面的三个分区发送message,没有指定具体要发送给哪个partition, 这种情况,如果是负载均衡的,发送的消息应该均匀分布在三个分区的日志文件中. 下面开始验证: 首先创建一个带三个分区的topic, my-partitioned-topic. bin\windows\kafka-topics --create -zookeeper localhost: --replication-factor --partiti

  kafka是为分布式环境设计的,因此如果日志文件,其实也可以理解成消息数据库,放在同一个地方,那么必然会带来可用性的下降,一挂全挂,如果全量拷贝到所有的机器上,那么数据又存在过多的冗余,而且由于每台机器的磁盘大小是有限的,所以即使有再多的机器,可处理的消息还是被磁盘所限制,无法超越当前磁盘大小.因此有了partition的概念. kafka对消息进行一定的计算,通过hash来进行分区.这样,就把一份log文件分成了多份.如上面的分区读写日志图,分成多份以后,在单台broker上,比如快速上手

消息在经过拦截器.序列化后,就需要确定它发往哪个分区,如果在ProducerRecord中指定了partition字段,那么就不再需要partitioner分区器进行分区了,如果没有指定,那么会根据key来将数据进行分区,如果partitioner和key都没有指定,那么就会采用默认的方式进行数据分区. 有没有指定partition可以从源码中看出: public ProducerRecord(String topic, Integer partition, K key, V value) {}

自定义分区策略 思路 Command+Option+shift+N 调出查询页面,找到producer包的Partitioner接口 Partitioner下有一个DefaultPartitioner实现类 这里就有之前提到kafka数据分区策略 自定义分区策略 创建一个MyPartitioner类,继承并重新定义上面的Partitioner类 package cn.itcast.kafka.demo1; import org.apache.kafka.clients.producer.Part

一.Kafka集群 Kafka 使用 Zookeeper 来维护集群成员 (brokers) 的信息.每个 broker 都有一个唯一标识 broker.id,用于标识自己在集群中的身份,可以在配置文件 server.properties 中进行配置,或者由程序自动生成.下面是 Kafka brokers 集群自动创建的过程: 每一个 broker 启动的时候,它会在 Zookeeper 的 /brokers/ids 路径下创建一个 临时节点,并将自己的 broker.id 写入,从而将自身注册

在启动 Kafka 集群之前,我们需要配置好 log.dirs 参数,其值是 Kafka 数据的存放目录,这个参数可以配置多个目录,目录之间使用逗号分隔,通常这些目录是分布在不同的磁盘上用于提高读写性能. 当然我们也可以配置 log.dir 参数,含义一样.只需要设置其中一个即可. 如果 log.dirs 参数只配置了一个目录,那么分配到各个 Broker 上的分区肯定只能在这个目录下创建文件夹用于存放数据. 但是如果 log.dirs 参数配置了多个目录,那么 Kafka 会在哪个文件夹中创建

Oracle11G分区表 当表中的数据量不断增大,查询数据的速度就会变慢,应用程序的性能就会下降,这时就应该考虑对表进行分区.表进行分区后,逻辑上表仍然是一张完整的表,只是将表中的数据在物理上存放到多个表空间(物理文件上),这样查询数据时,不至于每次都扫描整张表. 作用: Oracle的表分区功能通过改善可管理性.性能和可用性,从而为各式应用程序带来了极大的好处.通常,分区可以使某些查询以及维护操作的性能大大提高.此外,分区还可以极大简化常见的管理任务,分区是构建千兆字节数据系统或超高可用性系统

这篇文章主要是log4j+flume+kafka的内容 首先从从下面的地址下载flume+kafka的插件包 https://github.com/beyondj2ee/flumeng-kafka-plugin/tree/master/

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

1  问题背景 Flume向kafka发布数据时,发现kafka接收到的数据总是在一个partition中,而我们希望发布来的数据在所有的partition平均分布 2 解决办法 Flume的官方文档是这么说的: Kafka Sink uses the topic and key properties from the FlumeEvent headers to send events to Kafka. If topic exists in the headers, the event wil

今天又有小伙伴在群里问 slot 和 kafka topic 分区(以下topic,默认为 kafka 的 topic )的关系,大概回答了一下,这里整理一份 首先必须明确的是,Flink Task Manager 的 slot 数 和 topic 的分区数是没有直接关系的,而这个问题其实是问的是: 任务的并发数与 slot 数的关系 最大并发数 = slot 数 这里有两个原因:每个算子的不同并行不能在同一slot,不同的算子可以共享 slot ,所以最大并行度 就等于 slot 数. 这样就

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

本次遇到的问题描述,日志采集同步时,当单条日志(日志文件中一行日志)超过2M大小,数据无法采集同步到kafka,分析后,共踩到如下几个坑.1.flume采集时,通过shell+EXEC(tail -F xxx.log 的方式) source来获取日志时,当单条日志过大超过1M时,source端无法从日志中获取到Event.2.日志超过1M后,flume的kafka sink 作为生产者发送给日志给kafka失败,kafka无法收到消息.以下针对踩的这两个坑做分析,flume 我使用的是1.9.0