1. 准备移动 这里假设要移动的topic名称为:topicA.topicB vim topics-to-move.json {"topics": [{"topic": "topicA"}, {"topic": "topicB"}], "version":1 } 将上述 topic 移动到 broker 3,4,5上,用 generate 命令生成 partition 分配 json 串

kafka集群扩容后的topic分区迁移 kafka集群扩容后,新的broker上面不会数据进入这些节点,也就是说,这些节点是空闲的:它只有在创建新的topic时才会参与工作.除非将已有的partition迁移到新的服务器上面: 所以需要将一些topic的分区迁移到新的broker上. kafka-reassign-partitions.sh是kafka提供的用来重新分配partition和replica到broker上的工具 简单实现重新分配需要三步: 生成分配计划(generate) 执行分

一.配置 server.properties 设置 delete.topic.enable=true 如果没有设置 delete.topic.enable=true,则调用kafka 的delete命令无法真正将topic删除,而是显示(marked for deletion) 二.停止消费 如果需要被删除topic 此时正在被程序 produce和consume,则这些生产和消费程序需要停止. 因为如果有程序正在生产或者消费该topic,则该topic的offset信息一致会在broker更新

需求与场景 上游某业务数据量特别大,进入到kafka一个topic中(当然了这个topic的partition数必然多,有人肯定疑问为什么非要把如此庞大的数据写入到1个topic里,历史留下的问题,现状就是如此庞大的数据集中在一个topic里).这就需要根据一些业务规则把这个大数据量的topic数据分发到多个(成百上千)topic中,以便下游的多个job去消费自己topic的数据,这样上下游之间的耦合性就降低了,也让下游的job轻松了很多,下游的job只处理属于自己的数据,避免成百上千的job都

思路 每隔一段时间(比如说10秒)统计一次某topic的所有partition的最大offset值之和,这便是该topic的message总数. 然后除以间隔时间就可以粗略但方便得出 某topic的数据增长速率(即相应程序写kafka的速率) Kafka常用topic操作命令汇总 中有统计最大offset命令 # 最大offset bin/kafka-run-class.sh kafka.tools.GetOffsetShell --broker-list localhost:9092 --to

常用操作 创建一个topic bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.3.230:2181 --replication-factor 3 --partitions 1 --topic test-topic –topic指定topic name –partitions指定分区数,这个参数需要根据broker数和数据量决定,正常情况下,每个broker上两个partition最好: –replication-factor指定partition

FLUME KAFKA SOURCE 和 SINK 使用同一个 TOPIC 最近做了一个事情,过滤下kakfa中的数据后,做这个就用到了flume,直接使用flume source 和 flume sink,中间再加一个过滤的intercetpor就可以了. 要做的事情很简单,但是遇到了一个问题,就是sink中指定的topic不起作用. 过程是这样的: KafkaSource.doProcess方法会给event的header中添加一个topic信息,里面保存了消费的topic. if (!he

1.  概述 数据层:结构化数据+非结构化数据+日志信息(大部分为结构化) 传输层:flume(采集日志--->存储性框架(如HDFS.kafka.Hive.Hbase))+sqoop(关系型数据性数据库里数据--->hadoop)+kafka(将实时日志在线--->sparkstream在数据进行实时处理分析) 存储层:HDFS+Hbase(非关系型数据库)+kafka(节点上默认存储1G数据) 资源调度层:Yarn 计算层:MapReduce+ Hive(计算+存储型框架:sql--

1. 写在前面 在利用flink实时计算的时候,往往会从kafka读取数据写入数据到kafka,但会发现当kafka多个Partitioner时,特别在P量级数据为了kafka的性能kafka的节点有十几个时,一个topic的Partitioner可能有几十个甚至更多,发现flink写入kafka的时候没有全部写Partitioner,而是写了部分的Partitioner,虽然这个问题不容易被发现,但这个问题会影响flink写入kafka的性能和造成单个Partitioner数据过多的问题,更严

Kafka Offset相关命令总结 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.查询topic的offset的范围 1>.查询某个topic的offset的最小值 [root@node101.yinzhengjie.org.cn ~]# kafka-run-class. -topic yinzhengjie -- yinzhengjie:: #很显然,第一列为topic名称,第二列为partition名称,第三列则是offset.为估计仔细的你应该已经发现了最小的of

1.kafka-topics  主题 如:kafka-topics --create --zookeeper 10.0.4.142:2181/kafka --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test   ---创建一个主题 #查看kafka主题帮助命令 kafka-topics --help --alter 改变分区的数量.副本分配./.主题的配置 --config <String: name=value> 重写配置 配置: cleanu

1  创建topic: kafka-topics.sh --create --zookeeper 3.3.3.3:2181 --replication-factor 1 --partitions 3 --topic test_one replication-factor 副本的个数 (因为创建的副本都是存储在其他broker的,所以这里配置的个数不能大于集群中的broker个数) partitions 分区个数 执行后的结构: drwxr-xr-x 2 root root 4096 8月 11

kafka-0.10.1.X版本之前: auto.offset.reset 的值为smallest,和,largest.(offest保存在zk中)   kafka-0.10.1.X版本之后: auto.offset.reset 的值更改为:earliest,latest,和none (offest保存在kafka的一个特殊的topic名为:__consumer_offsets里面)   如果存在已经提交的offest时,不管设置为earliest 或者latest 都会从已经提交的offest

a)kafka搭建 1.解压 2.修改配置/software/kafka_2.11-0.11.0.3/config/server.properties broker.id=0 log.dirs=/var/huawei/kafka-logs zookeeper.connect=node03:2181,node04,2181:node05:2181 delete.topic.enable=true 3.配置kafka启动脚本 a)创建文件 /software/kafka_2.11-0.11.0.3/

1. kafkaSource 见官方文档 2. kafkaSource的偏移量的存储位置 默认存在kafka的特殊topic中,但也可以设置参数让其不存在kafka的特殊topic中   3   将kafka中的数据写入redis中去 redisSink不支持exactly Once,只支持AtLeast Once KafkaSourceToRedisDemo 1 package cn._51doit.flink.day04; 2 3 import org.apache.flink.api.co

1.集群管理 前台启动broker bin/kafka-server-start.sh <path>/server.properties Ctrl + C 关闭 后台启动broker bin/kafka-server-start.sh -daemon <path>/server.properties 关闭broker bin/kafka-server-stop.sh 2.Topic管理 创建topic bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper

以下均为开发测试环境下: 启动Zookeeperbin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties &启动kafkabin/kafka-server-start.sh config/server.properties创建topicbin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic r

https://www.cnblogs.com/honeybee/p/5691921.html kafka集群扩容后,新的broker上面不会数据进入这些节点,也就是说,这些节点是空闲的:它只有在创建新的topic时才会参与工作.除非将已有的partition迁移到新的服务器上面:所以需要将一些topic的分区迁移到新的broker上. kafka-reassign-partitions.sh是kafka提供的用来重新分配partition和replica到broker上的工具简单实现重新分配需

目前Kafka并没有提供直接的工具来帮助我们获取某个topic的当前总消息数,需要我们自行写程序来实现.下列代码可以实现这一功能,特此记录一下: /** * 获取某个topic的当前消息数 * Java 8+ only * * @param topic * @param brokerList * @return */ public static long totalMessageCount(String topic, String brokerList) { Properties props =

#查看topic频率rostopic hz /xxx_imu_driver/imu #查看topic信息rostopic info /xxx_imu_driver/imu #查看topic数据rostopic echo /xxx_imu_driver/imu

> ./zkCli.sh -server zk1host:port,zk2host:port,zk3host:port >help ZooKeeper -server host:port cmd args stat path [watch] set path data [version] ls path [watch] delquota [-n|-b] path ls2 path [watch] setAcl path acl setquota -n|-b val path history r