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

工具类 负责对象字节数组的相互转换,传输数据用 package com.yq.utils; import java.io.ByteArrayInputStream; import java.io.ByteArrayOutputStream; import java.io.IOException; import java.io.ObjectInputStream; import java.io.ObjectOutputStream; public class BeanUtil { /** * @D

[http://www.infoq.com/cn/articles/apache-kafka/]分布式发布-订阅消息系统. Kafka是一种快速.可扩展的.设计内在就是分布式的,分区的和可复制的提交日志服务. Apache Kafka与传统消息系统相比,有以下不同:它被设计为一个分布式系统,易于向外扩展:它同时为发布和订阅提供高吞吐量:它支持多订阅者,当失败时能自动平衡消费者:它将消息持久化到磁盘,因此可用于批量消费,例如ETL,以及实时应用程序. 本文我将重点介绍Apache Kafka的架构

http://www.infoq.com/cn/articles/kafka-analysis-part-1 Kafka是由LinkedIn开发的一个分布式的消息系统,使用Scala编写,它以可水平扩展和高吞吐率而被广泛使用.目前越来越多的开源分布式处理系统如Cloudera.Apache Storm.Spark都支持与Kafka集成.InfoQ一直在紧密关注Kafka的应用以及发展,“Kafka剖析”专栏将会从架构设计.实现.应用场景.性能等方面深度解析Kafka. 背景介绍 Kafka创建背

package com.hashleaf.kafka; import java.util.Properties; import java.util.concurrent.ExecutorService; import java.util.concurrent.Executors; import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer; import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerReco

Kafka系统架构Apache 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是一种快速.可扩展的.设计内在就是分布式的,分区的和可复制的提交日志服务. kafka的架构包括以下组件:话题(Topic):是特定类型的消息流.消息是字节的有效负载(Payload),话题是消息的分类名或种子(Feed)名.生产者(Producer):是能够发布消息到话题的任何对象.服务代理(Broker):已发布的消息保存在一组服务器中,它们被称

作者丨 Jay Kreps Confluent 联合创始人兼 CEO Jay Kreps 发表了一篇博文,给出了 Kafka 的真正定位——它不只是个消息系统,它还是个存储系统,而它的终极目标是要让流式处理成为现代企业的主流开发范式.以下内容翻译自作者的博文,查看原文 It’s Okay To Store Data In Apache Kafka: https://www.confluent.io/blog/okay-store-data-apache-kafka/ 人们总是问是否可以把 Kaf

简介 Apache 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是一种快速.可扩展的.设计内在就是分布式的,分区的和可复制的提交日志服务. Apache Kafka与传统消息系统相比,有以下不同: 它被设计为一个分布式系统,易于向外扩展: 它同时为发布和订阅提供高吞吐量: 它支持多订阅者,当失败时能自动平衡消费者: 它将消息持久化到磁盘,因此可用于批量消费,例如ETL,以及实时应用程序. 本文我将重点介绍Apache Kaf

原文链接:spark读取 kafka nginx网站日志消息 并写入HDFS中 spark 版本为1.0 kafka 版本为0.8 首先来看看kafka的架构图 详细了解请参考官方 我这边有三台机器用于kafka 日志收集的 A 192.168.1.1 为server B 192.168.1.2 为producer C 192.168.1.3 为consumer 首先在A上的kafka安装目录下执行如下命令 ./kafka-server-start.sh ../config/server.pro

简介 Apache 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是一种快速.可扩展的.设计内在就是分布式的,分区的和可复制的提交日志服务. Apache Kafka与传统消息系统相比,有以下不同: 它被设计为一个分布式系统,易于向外扩展: 它同时为发布和订阅提供高吞吐量: 它支持多订阅者,当失败时能自动平衡消费者: 它将消息持久化到磁盘,因此可用于批量消费,例如ETL,以及实时应用程序. 本文我将重点介绍Apache Kaf

Kafka作为新一代的消息系统,mq是比较成熟消息系统,而redis也可以发布订阅,那么这三者有何异同? RabbitMQ 是使用Erlang编写的一个开源的消息队列,本身支持很多的协议:AMQP,XMPP, SMTP, STOMP,也正是如此,使的它变的非常重量级,更适合于企业级的开发.同时实现了一个经纪人(Broker)构架,这意味着消息在发送给客户端时先在中排队.对路由(Routing),负载均衡(Load balance)或者数据持久化都有很好的支持. Redis 是一个Key-Valu

简介 Apache 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是一种快速.可扩展的.设计内在就是分布式的,分区的和可复制的提交日志服务. Apache Kafka与传统消息系统相比,有以下不同: 它被设计为一个分布式系统,易于向外扩展: 它同时为发布和订阅提供高吞吐量: 它支持多订阅者,当失败时能自动平衡消费者: 它将消息持久化到磁盘,因此可用于批量消费,例如ETL,以及实时应用程序. 本文我将重点介绍Apache Kaf

kafka客户端发布record(消息)到kafka集群. 新的生产者是线程安全的,在线程之间共享单个生产者实例,通常单例比多个实例要快. 一个简单的例子,使用producer发送一个有序的key/value(键值对),放到java的main方法里就能直接运行, Properties props = new Properties(); props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092"); props.put("

常用的消息中间件 消息中间件是当前处理大数据的一个非常重要的组件,用来解决应用解耦.异步通信.流量控制等问题,从而构建一个高效.灵活.消息同步和异步传输处理.存储转发.可伸缩和最终一致性的稳定系统.目前业界应用比较多的分布式消息中间件主要包括:ActiveMQ.RabbitMQ.Kafka.RocketMQ,虽然都是分布式消息中间件,但是每种消息中间件使用方式区别还是很大的. ActiveMQ 优点:Apache开源,功能集全,文档多,历史悠久,支持多语言客户端,使用简单. 缺点:性能比较低.只

1. 什么是KafkaConsumer? 应用程序使用KafkaConsul'le 「向Kafka 订阅主题,并从订阅的主题上接收消息.Kafka的消息读取不同于从其他消息系统读取数据,它涉及了一些独特的概念和想法. 1.1 消费者和消费者群组 单个的消费者就跟前面的消息系统的消费者一样,创建一个消费者对象,然后订阅一个主题并开始接受消息,然后做自己的业务逻辑,但是Kafka天生就是支持体量很大的数据消费,如果只是使用单个的消费者消费消息,当生产者写入消息的速度远远大于了消费者的速度,大量消息堆

最近几天在做spark数据同步过程中,中间通过kafka集群处理消息,每次同步到一半就会出现同步不了 查看日志如下: 最开始看到这个问题很懵逼,完全找不到解决问题的切入口,期间也询问了架构师-因为这个kafka和spark都是他引进来的,同时也问了运维同事,有没有碰到这个问题,最后都是无法解决这个问题 查看对应存在问题的kafka节点的日志: 一次突发奇想,是不是可以看一下kafka集群的日志,发现此时kafka集群也报错了,其实有时候看到错误还是很开心的,毕竟有错误才知道哪里存在问题 但是看到

作者:vivo 互联网服务器团队-Luo Mingbo 一.Kafka 集群部署架构 为了让读者能与小编在后续的问题分析中有更好的共鸣,小编先与各位读者朋友对齐一下我们 Kafka 集群的部署架构及服务接入 Kafka 集群的流程. 为了避免超大集群我们按照业务维度将整个每天负责十万亿级消息的 Kafka 集群拆分成了多个 Kafka 集群.拆分粒度太粗会导致单一集群过大,容易由于流量突变.资源隔离.限速等原因导致集群稳定性和可用性受到影响,拆分粒度太细又会因为集群太多不易维护,集群内资源较少应

1.背景 最近因为工作需要,调研了追求高吞吐的轻量级消息系统Kafka,打算替换掉线上运行的ActiveMQ,主要是因为明年的预算日流量有十亿,而ActiveMQ的分布式实现的很奇怪,所以希望找一个适合分布式的消息系统. 以下是内容是调研过程中总结的一些知识和经验,欢迎拍砖. 2.基础知识 2.1.什么是消息队列 首先,我们来看看什么是消息队列,维基百科里的解释翻译过来如下: 队列提供了一种异步通信协议,这意味着消息的发送者和接收者不需要同时与消息保持联系,发送者发送的消息会存储在队列中,直到接

消息格式 消息由一个固定长度的头部和可变长度的字节数组组成.头部包含了一个版本号和CRC32校验码. /** * 具有N个字节的消息的格式如下 * * 如果版本号是0 * * 1. 1个字节的 "magic" 标记 * * 2. 4个字节的CRC32校验码 * * 3. N - 5个字节的具体信息 * * 如果版本号是1 * * 1. 1个字节的 "magic" 标记 * * 2.1个字节的参数允许标注一些附加的信息比如是否压缩了,解码类型等 * * 3.4个字节的

之前讨论了consumer和producer是怎么工作的,现在来讨论一下数据传输方面.数据传输的事务定义通常有以下三种级别: 最多一次: 消息不会被重复发送,最多被传输一次,但也有可能一次不传输. 最少一次: 消息不会被漏发送,最少被传输一次,但也有可能被重复传输. 精确的一次(Exactly once):  不会漏传输也不会重复传输,每个消息都传输被一次而且仅仅被传输一次,这是大家所期望的. 大多数消息系统声称可以做到“精确的一次”,但是仔细阅读它们的的文档可以看到里面存在误导,比如没有说明当

http://blog.csdn.net/honglei915/article/details/37760631 消息格式 日志 一个叫做“my_topic”且有两个分区的的topic,它的日志有两个文件夹组成,my_topic_0和my_topic_1,每个文件夹里放着具体的数据文件,每个数据文件都是一系列的日志实体,每个日志实体有一个4个字节的整数N标注消息的长度,后边跟着N个字节的消息.每个消息都可以由一个64位的整数offset标注,offset标注了这条消息在发送到这个分区的消息流中的