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kafka 的 分区是怎么分配到broker
2024-09-05
kafka分区及副本在broker的分配
kafka分区及副本在broker的分配 部分内容參考自:http://blog.csdn.net/lizhitao/article/details/41778193 以下以一个Kafka集群中4个Broker举例,创建1个topic包括4个Partition,2 Replication:数据Producer流动如图所看到的: (1) pic (2)当集群中新增2节点,Partition添加到6个时分布情况例如以下: 副本分配逻辑规则例如以下: 在Kafka集群中,每一个Broker都有均等分配
Kafka创建Topic时如何将分区放置到不同的Broker中
熟悉 Kafka的同学肯定知道,每个主题有多个分区,每个分区会存在多个副本,本文今天要讨论的是这些副本是怎么样放置在 Kafka集群的 Broker 中的. 大家可能在网上看过这方面的知识,网上对这方面的知识是千变一律,都是如下说明的: 为了更好的做负载均衡,Kafka尽量将所有的Partition均匀分配到整个集群上.Kafka分配Replica的算法如下: 将所有存活的N个Brokers和待分配的Partition排序 将第i个Partition分配到第(i mod n)个Broker上,这
kafka的分区分配策略
用过 Kafka 的同学应该都知道,每个 Topic 一般会有很多个 partitions.为了使得我们能够及时消费消息,我们也可能会启动多个 Consumer 去消费,而每个 Consumer 又会启动一个或多个streams去分别消费 Topic 对应分区中的数据.我们又知道,Kafka 存在 Consumer Group 的概念,也就是 group.id 一样的 Consumer,这些 Consumer 属于同一个Consumer Group,组内的所有消费者协调在一起来消费订阅主题(su
Kafka创建Topic时如何将分区放置到不同的Broker中?
副本因子不能大于 Broker 的个数: 第一个分区(编号为0)的第一个副本放置位置是随机从 brokerList 选择的: 其他分区的第一个副本放置位置相对于第0个分区依次往后移.也就是如果我们有5个 Broker,5个分区,假设第一个分区放在第四个 Broker 上,那么第二个分区将会放在第五个 Broker 上:第三个分区将会放在第一个 Broker 上:第四个分区将会放在第二个 Broker 上,依次类推: 剩余的副本相对于第一个副本放置位置其实是由 nextReplicaShift 决
kafka 集群部署 多机多broker模式
kafka 集群部署 多机多broker模式 环境IP : 172.16.1.35 zookeeper kafka 172.16.1.36 zookeeper kafka 172.16.1.37 zookeeper kafka 开放端口 2181 2888 3888 9092 编辑 server.properties 文件 (以下为 172.16.1.35 的配置) #在默认的配置上,我只修改了4个地方.broker.id = 三个主机172.16.1.3
关于Flink slot 和kafka topic 分区关系的说明
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
kafka消息分区机制原理
背景 kafka如何支撑海量消息的集中写入? 答案就是消息分区. 核心思想是:负载均衡,采用合适的分区策略把消息写到不同的broker上的分区中: 其它的产品中有类似的思想. 比如monogodb, es 里面叫做 shard; hbase叫region, cassdra叫vnode; 消息的三层结构 如下图: 即 topic -> partition -> message ; topic是逻辑上的消息容器: partition实际承载消息,分布在不同的kafka的broke上: me
Kakfa揭秘 Day4 Kafka中分区深度解析
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
kafka的分区模式?
当别人问这个问题的时候,别人肯定是想你是否看过源码.是否针对不同场景改过kafka的分区模式 这是别人最想知道的是,你的message如何负载均衡的发送给topic的partition 我们用kafka的时候,可以动态指定partition,也可以不指定partition 当我们动态指定了partition的时候,kafka会将消息发送到指定的partition 如果没有指定partition 这就是关键了, 如何让这些消息,均衡的发送给每个partition 先看看发送消息的方式 kafka首
kafka consumer 分区reblance算法
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
kafka 自定义分区器
package cn.xiaojf.kafka.producer; import org.apache.kafka.clients.producer.Partitioner; import org.apache.kafka.common.Cluster; import org.apache.kafka.common.PartitionInfo; import org.apache.kafka.common.utils.Utils; import java.util.List; import ja
解决Flume向Kafka多分区写数据
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
kafka问题集(一):broker少于kafka节点数
问题集仅为个人实践,若有不准确的,欢迎交流! 一.现象: 集群有3台kafka服务器,而kafka 的9002界面上broker仅有2个:log.dirs配置路径为/data/kafka/data,而创建的topic数据都存放在默认路径下/tmp/kafka-logs. 二.分析过程 检查server.properties中log.dirs目录配置正确.查看日志目录,发现报错如下: FATAL kafka.server.KafkaServer {...},Fatal error during k
获取Kafka每个分区最新Offset的几种方法
目录 脚本方法 Java 程序 参考资料 脚本方法 ./bin/kafka-run-class.sh kafka.tools.GetOffsetShell --broker-list localhost:9092 --topic test test:0:1522 test:1:1020 test:2:1258 和Java程序比起来,运行得有点慢. Java 程序 更详细的代码工程,可以参考我的GitHub 消费者获取分区列表,并获取分区最新的OFFSET import java.util.Arr
kafka的分区
分区会均匀的分配到不同的broke上,即不同的机器上.
kafka数据分区的四种策略
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
Kafka 生产者分区策略
分区策略 1)分区的原因 (1)方便在集群中扩展,每个 Partition 可以通过调整以适应它所在的机器,而一个 topic 又可以有多个 Partition 组成,因此整个集群就可以适应任意大小的数据了; (2)可以提高并发,因为可以以 Partition 为单位读写了. 2)分区的原则 我们需要将 producer 发送的数据封装成一个 ProducerRecord 对象. 发送消息有几种重载方法: (1)指明 partition 的情况下,直接将指明的值直接作为 partiton 值;
二、kafka 中央控制器、主题、分区、副本
集群和中央控制器 一个独立的Kafka服务器被称为broker.broker用来接收来自生产者的消息,为消息设置偏移量,并把消息保存到磁盘.换句话说,多个kafka实例组成kafka集群,每个实例(server)被称为broker. broker中央控制器:Kafka集群中多个broker,在Kafka启动时所有的broker会在zk里面注册,只有一个会被选举为broker中央控制器(controller也就是broker的 leader). 中央控制器产生: 中央控制的主要工作为: 管理整个集
深入理解Kafka必知必会(3)
Kafka中的事务是怎么实现的? Kafka中的事务可以使应用程序将消费消息.生产消息.提交消费位移当作原子操作来处理,同时成功或失败,即使该生产或消费会跨多个分区. 生产者必须提供唯一的transactionalId,启动后请求事务协调器获取一个PID,transactionalId与PID一一对应. 每次发送数据给<Topic, Partition>前,需要先向事务协调器发送AddPartitionsToTxnRequest,事务协调器会将该<Transaction, Topic,
kylin streaming原理介绍与特点浅析
目录 前言 kylin streaming设计和原理 架构介绍 streaming coordinator streaming receiver cluster kylin streaming数据构建流程 kylin streaming查询流程 kylin streaming实现细节 kylin streaming segment存储实现 重平衡/重分配 故障恢复 kylin streaming优化 总结 前言 最近搭了Kylin Streaming并初步测试了下,觉得这个东西虽然有些限制,但还
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