假如Kafka集群中一个broker宕机无法恢复, 应该如何处理? 今天面试时遇到这个问题, 网上资料说添加新的broker, 是不会自动同步旧数据的. 笨办法 环境介绍 三个broker的集群, zk,kafka装在一起 | broker | IP | broker.id | |---------|---------------|-----------| | broker1 | 172.18.12.211 | 211 | | broker2 | 172.18.12.212 | 212 | |

什么是Kafka 官网介绍: 几个概念: 详细介绍 : 操作kafka: kafka集群 消息测试 问题检测 什么是Kafka 官网介绍: ApacheKafka是一个分布式流媒体平台.这到底是什么意思呢? 我们认为流媒体平台具有三个关键功能: 它可以让你发布和订阅记录流.在这方面,它类似于消​​息队列或企业消息传递系统. 它允许您以容错方式存储记录流. 它可以让您在发生记录时处理记录流. 几个概念: Kafka作为一个或多个服务器上的集群运行. Kafka集群以称为主题的类别存储记录流. 每个

1 kafka集群搭建 1.zookeeper集群  搭建在110, 111,112 2.kafka使用3个节点110, 111,112 修改配置文件config/server.properties broker.id=110 host.name=192.168.1.110 log.dirs=/usr/local/kafka_2.10-0.8.2.0/logs 复制到其他两个节点,然后修改对应节点上的config/server.pro 3.启动,在三个节点分别执行 bin/kafka-serve

linux系统kafka集群搭建(3个节点192.168.204.128.192.168.204.129.192.168.204.130)    本篇文章kafka集群采用外部zookeeper,没采用自带zookeeper1.创建文件夹/usr/local/kafka,下载kafka2.11-2.0.0至/usr/local/kafka,解压重命名为kafka:2.进入kafka文件中的config,即/usr/local/kafka/kafka/config, 编辑文件server.prop

『叶问』#41,三节点的MGR集群,有两个节点宕机后还能正常工作吗 每周学点MGR知识. 1. 三节点的MGR集群,有两个节点宕机后还能正常工作吗 要看具体是哪种情况. 如果两个节点是正常关闭的话,则会向MGR集群发送退出信号,这种情况下,这两个节点属于正常退出,最后仅剩的节点会被提升为Primary角色,还可以正常工作,允许对其进行读写,只是此时没有可用性冗余了.当其他节点再次启动并加入集群后,又能恢复正常服务. 如果是因为网络故障,或者mysqld进程发生oom.或被误杀.或其他原因退出了,

今天由于kafka集群搭建时的配置不当,由于一台主消费者挂掉(服务器崩了,需要维修),导致了所有新版消费者(新版的offset存储在kafka)都无法拉取消息. 由于是线上问题,所以是绝对不能影响用户的,使用老版客户端(offset存储在zk)进行消费,然后将kafka迁移到备用服务. 下面来说一下这次事故的具体处理思路 首先要确保获取到的消息不能丢失,所以老版消费者进行消费 线上服务通过均衡负载一台一台的进行切换kafka服务,当原生产者数据都消费完时,将消费者切换到备用服务 开始配置线上ka

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

kafka_2.8.0-0.8.1 一 现象 生产环境一组kafka集群经常发生问题,现象是kafka在zookeeper上的broker节点消失,此时kafka进程和端口都在,然后每个broker都在报错,主要是 1) [2017-01-09 12:40:53,832] INFO Partition [topic1,3] on broker 1361: Shrinking ISR for partition [topic1,3] from 1351,1361,1341 to 1361 (kaf

转载:http://blog.csdn.net/odailidong/article/details/52571901 这是许多kafka使用者经常会问到的一个问题.本文的目的是介绍与本问题相关的一些重要决策因素,并提供一些简单的计算公式. 文章目录 1 越多的分区可以提供更高的吞吐量 2 越多的分区需要打开更多地文件句柄 3 更多地分区会导致更高的不可用性 4 越多的分区可能增加端对端的延迟 5 越多的partition意味着需要客户端需要更多的内存 6 总结 越多的分区可以提供更高的吞吐量

1.Zookeeper安装搭建Zookeeper集群并查看各服务器的角色停止Leader并查看各服务器的角色 1.1 安装Zookeeper1)编辑/etc/hosts ,所有集群主机可以相互 ping 通(在nn01上面配置,同步到node1,node2,node3)nn01 hadoop]# vim /etc/hosts192.168.1.21 nn01192.168.1.22 node1192.168.1.23 node2192.168.1.24 node3 2)安装 java-1.8.0

背景 因磁盘满了,导致kafka所有的服务器全部宕机了,然后重启kafka集群,服务是启动成功了,但有一些报错: broker1: broker2: broker3:一直在刷以下错误信息 虽然报了这些错,但kafka正常启动了,通过命令测试了集群能正常生产和消费消息,但是看kafka-manager界面,出现副本未分配的异常情况: 检查消费这些主题的程序,果然是消费失败了,一直在刷如下异常信息: 注:图中IP的是broker3节点 截止到这里可以看出,broker3节点出问题了,导致消费者程序连

通过之前的文章<Kafka分区分配策略>和<Kafka高性能揭秘>,我们了解到:Kafka高吞吐量的原因之一就是通过partition将topic中的消息保存到Kafka集群中不同的broker中.无论是Kafka的producer,还是consumer都可以并发操作topic中的partition,因此partition是Kafka并行度调优的最小单元. 理论上说,如果一个topic分区越多,理论上整个集群所能达到的吞吐量就越大. 但是,实际生产中Kafka topic的分区数真

zookeeper集群 +kafka 集群部署 1.Zookeeper 概述: Zookeeper 定义 zookeeper是一个开源的分布式的,为分布式框架提供协调服务的Apache项目 Zookeeper 工作机制 Zookeeper是–个基于观察者模式设计的分布式服务管理框架,它负责存储和管理大家都关心的数据,然后接受观察者的注册, 一旦这些数据的状态发生变化,Zookeeper就将负责通知已经在Zookeeper上注册的那些客户端做出相应的反应. 也就是说Zookeeper =文件系统+

Zookeeper.Kafka集群与Filebeat+Kafka+ELK架构 目录 Zookeeper.Kafka集群与Filebeat+Kafka+ELK架构 一.Zookeeper 1. Zookeeper定义 2. Zookeeper工作机制 3. Zookeeper特点 4. Zookeeper数据结构 5. Zookeeper应用场景 5.1 统一命名服务 5.2 统一配置管理 5.3 统一集群管理 5.4 服务器动态上下线 5.5 软负载均衡 6. Zookeeper 选举机制 6.

Apache Kafka是一个分布式消息发布订阅系统,而Kafka环境往往是在集群中配置的.本篇就对配置3个broker的Kafka集群进行介绍. Zookeeper集群 Kafka本身提供了启动了zookeeper的脚本和配置文件. 1. 修改配置文件 进入kafka主目录,编辑文件config/zookeeper.properties,配置如下: tickTime= #心跳时间,毫秒 initLimit= #Follower在启动是需要在5个心跳时间内从Leader同步数据 syncLimi

Kafka初识 1.Kafka使用背景 在我们大量使用分布式数据库.分布式计算集群的时候,是否会遇到这样的一些问题: 我们想分析下用户行为(pageviews),以便我们设计出更好的广告位 我想对用户的搜索关键词进行统计,分析出当前的流行趋势 有些数据,存储数据库浪费,直接存储硬盘效率又低 这些场景都有一个共同点: 数据是由上游模块产生,上游模块,使用上游模块的数据计算.统计.分析,这个时候就可以使用消息系统,尤其是分布式消息系统! 2.Kafka的定义 What is Kafka:它是一个分布

<Apache Kafka实战>读书笔记-调优Kafka集群 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.确定调优目标 1>.常见的非功能性要求 一.性能(performance) 最重要的非功能性需求之一.大多数生产环境对集群性能都有着严格的要求.不同的系统对于性能有着不同的诉求.比如对数据库系统来说,最重要的性能是请求的响应时间(response time).用户总是希望一条查询或更新操作的整体响应时间越短越好:而对kafak而言,性能一般指的是吞吐量和延时

转:http://www.cnblogs.com/luotianshuai/p/5206662.html Kafka初识 1.Kafka使用背景 在我们大量使用分布式数据库.分布式计算集群的时候,是否会遇到这样的一些问题: 我们想分析下用户行为(pageviews),以便我们设计出更好的广告位 我想对用户的搜索关键词进行统计,分析出当前的流行趋势 有些数据,存储数据库浪费,直接存储硬盘效率又低 这些场景都有一个共同点: 数据是由上游模块产生,上游模块,使用上游模块的数据计算.统计.分析,这个时候

抛出问题: __consumer_offsets这个topic是由kafka自动创建的,默认50个,但是都存在一台kafka服务器上,这是不是就存在很明显的单点故障?经测试,如果将存储consumer_offsets的这台机器kill掉,所有的消费者都停止消费了.请问这个问题是怎么解决的呢? 原因分析: 由于__consumer_offsets这个用于存储offset的分区是由kafka服务器默认自动创建的,那么它在创建该分区的时候,分区数和副本数的依据是什么?分区数是固定的50,这个没什么可怀

今天带来一篇译文“调优Apache Kafka集群”,里面有一些观点并无太多新颖之处,但总结得还算详细.该文从四个不同的目标出发给出了各自不同的参数配置,值得大家一读~ 原文地址请参考:https://www.confluent.io/blog/optimizing-apache-kafka-deployment/ ========================================== Apache Kafka是当前最好的企业级流式处理平台.把你的应用程序链接到Kafka集群,剩下