项目集成spring-kafka,在项目启动后需要做些初始化资源的任务,kafka消费会依赖这些所以需要配置kafka手动启动. 类似这样,设置autoStartup为false 然后代码里面调用这个监听实例的start方法,就可以开始监听. messageListenerContainer.start();  

官方文档详见:http://docs.spring.io/spring-kafka/docs/1.0.2.RELEASE/reference/htmlsingle/ Authors Gary Russell , Artem Bilan 1.0.2.RELEASE Copyright © 2016 Pivotal Software Inc. Copies of this document may be made for your own use and for distribution to ot

下载配置kafka参考该链接:http://www.cnblogs.com/super-d2/p/4534323.html pom.xml: <dependency> <groupId>org.apache.kafka</groupId> <artifactId>kafka_2.10</artifactId> <version>0.8.2.1</version> </dependency> <depend

1.概述 目前Kafka ACL支持多种权限认证,今天笔者给大家介绍一下SCRAM和PLAIN的权限认证.验证环境如下: JDK:1.8 Kafka:2.3.0 Kafka Eagle:1.3.8 2.内容 2.1 PLAIN认证 首先,在$KAFAK_HOME/config目录新建一个文本文件,名为kafka_server_plain_jaas.conf,配置内容如下: KafkaServer { org.apache.kafka.common.security.plain.PlainLogi

kafka日志文件分为5种类型,依次为:controller,kafka-request,server,state-change,log-cleaner,不同类型log数据,写到不同文件中: 区别于config/server.properties中的log.dirs参数. 1: # Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more 2: # contributor license agreements. See

前言 本篇文章主要介绍的是SpringBoot整合kafka和storm以及在这过程遇到的一些问题和解决方案. kafka和storm的相关知识 如果你对kafka和storm熟悉的话,这一段可以直接跳过!如果不熟,也可以看看我之前写的博客.一些相关博客如下. kafka 和 storm的环境安装 地址:http://www.panchengming.com/2018/01/26/pancm70/ kafka的相关使用 地址:http://www.panchengming.com/2018/01

一.操作日志 首先附上kafka 操作日志配置文件:log4j.properties 根据相应的需要设置日志. #日志级别覆盖规则 优先级:ALL < DEBUG < INFO <WARN < ERROR < FATAL < OFF #1.子日志log4j.logger会覆盖主日志log4j.rootLogger,这里设置的是日志输出级别,Threshold设置appender的日志接收级别: #2.log4j.logger级别低于Threshold,appender接

1.首先在resources下面写log4j.properties 主要是因为kafka.producer.KafkaLog4jAppender类的存在. log4j.rootLogger=INFO,console,KAFKA ## appender KAFKA log4j.appender.KAFKA=kafka.producer.KafkaLog4jAppender ## topic must exitss log4j.appender.KAFKA.topic=beifeng log4j.a

一.更改日志输出级别 config/log4j.properties中日志的级别设置的是TRACE,在长时间运行过程中产生的日志大小吓人,所以如果没有特殊需求,强烈建议将其更改成INFO级别.具体修改方法如下所示,将config/log4j.properties文件中最后的几行中的TRACE改成INFO,修改前如下所示: log4j.logger.kafka.network.RequestChannel$=TRACE, requestAppender log4j.additivity.kafka

安装zookeeper apiVersion: v1 kind: ConfigMap metadata: name: zookeeper-config namespace: kube-system apiVersion: v1 data: init.sh: |- #!/bin/bash set -x [ -z "$ID_OFFSET" ] && ID_OFFSET=1 export ZOOKEEPER_SERVER_ID=$((${HOSTNAME##*-} + $ID

第一部分 搭建Kafka环境 安装Kafka 下载:http://kafka.apache.org/downloads.html tar zxf kafka-<VERSION>.tgz cd kafka-<VERSION> 启动Zookeeper 启动Zookeeper前需要配置一下config/zookeeper.properties: 接下来启动Zookeeper bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties

前一篇Kafka框架设计来自英文原文(Kafka Architecture Design)的翻译及整理文章,非常有借鉴性,本文是从一个企业使用Kafka框架的角度来记录及整理的Kafka框架的技术资料,也非常有借鉴价值,为了便于阅读与分享,我将其整理一篇Blog. 本文内容文件夹摘要例如以下: 1)apache kafka消息服务 2)kafka在zookeeper中存储结构 3)kafka log4j配置 4)kafka replication设计机制 5)apache kafka监控系列-监

0x00 概述 本文主要讲Kafka自身操作日志的清理方法(非Topic数据),Topic数据自己有对应的删除策略,请看这里. Kafka长时间运行过程中,在kafka/logs目录下产生了大量的kafka-request.log.*和server.log.*文件,其中*代表日期和时间,比如kafka-request.log.2018-12-08-03和server.log.2018-12-06-03,这些文件对磁盘空间的消耗非常大,需要定期备份或者清理.目前没有发现kafka自身提供了这些操作

上一篇(http://qindongliang.iteye.com/blog/2354381 )写了收集sparkstreaming的日志进入kafka便于后续收集到es中快速统计分析,今天就再写一篇如何在普通应用程序实时收集日志,上一篇写的毕竟是分布式环境下的操作,有一定的特殊性,如MapReduce,Spark运行的日志和普通项目的日志是不太一样的. 所谓的普通程序就是web项目的或者非web项目的的程序,大部分都是单机版本的. 大多数时候,我们的log都会输出到本地的磁盘上,排查问题也是使

broker.id=0num.network.threads=9num.io.threads=24socket.send.buffer.bytes=102400listeners=PLAINTEXT://:9092port=9092 host.name=socket.receive.buffer.bytes=102400socket.request.max.bytes=104857600log.dirs=/home/service/var/kafkanum.partitions=12offset

kafka对接Rancher日志 目录 kafka对接Rancher日志 概述 环境准备 正常对接kafka集群 1.helm添加bitnami库 2.下载 kafka 对应的chart压缩文件 3.启动kafka集群 4.操作kafka集群 生产者 消费者 5.对接Rancher logging 6.验证效果 开启SASL认证方式 1.helm 安装kafka 2.创建kafka client端 3.Rancher对接Kafka 4.验证效果 kafka-client相关命令 概述 Ranch

1.pom.xml配置 <dependency> <groupId>org.springframework.integration</groupId> <artifactId>spring-integration-kafka</artifactId> <version>1.1.1.RELEASE</version> </dependency> </dependencies> 2.producer.x

一.AJAX示例 AJAX全称为“Asynchronous JavaScript And XML”(异步JavaScript和XML) 是指一种创建交互式网页应用的开发技术.改善用户体验,实现无刷新效果. 1.1.优点 不需要插件支持 优秀的用户体验 提高Web程序的性能 减轻服务器和带宽的负担 1.2.缺点 浏览器对XMLHttpRequest对象的支持度不足,几乎所有浏览器现在都支持 破坏浏览器“前进”.“后退”按钮的正常功能,可以通过简单的插件弥补 对搜索引擎的支持不足 1.3.jQuer

下载fastdfs源码包: ? 1 wget http://fastdfs.googlecode.com/files/FastDFS_v3.05.tar.gz 开始安装: ? 1 2 3 4 tar zxvf FastDFS_v3.05.tar.gz cd FastDFS/ ./make.sh ./make.sh install 安装完成后,fastdfs默认的配置文件被放置在/etc/fdfs 目录下面,包含了client.conf  http.conf  mime.types  storag

ScrollView嵌套ListView冲突问题的最优解决方案 (转) 记录学习之用 项目做多了之后,会发现其实 ScrollView嵌套ListVew或者GridView等很常用,但是你也会发现各种奇怪问题产生.根据个人经验现在列出常见问题以及代码最少最简单的解决方法. 问题一 : 嵌套在 ScrollView的 ListVew数据显示不全,我遇到的是最多只显示两条已有的数据. 解决办法:重写 ListVew或者 GridView,网上还有很多若干解决办法,但是都不好用或者很复杂. @Over

前面了解了fastdfs的原理,接下来就熟悉一下安装过程,准备了三台机器,一台模拟client,一台模拟storage,一台模拟tracker.     三台机器均为debian6,系统为最小化安装,先安装基本编译环境:     apt-get install build-essential php5-dev libevent-dev 下载fastdfs源码包: wget http://fastdfs.googlecode.com/files/FastDFS_v3.05.tar.gz   开始安