broker的数量最好大于等于partition数量 一个partition最好对应一个硬盘,这样能最大限度发挥顺序写的优势. broker如果免得是多个partition,需要随机分发,顺序IO会退化成随机IO. 实验条件:3个 Broker,1个 Topic,无Replication,异步模式,3个 Producer,消息 Payload 为100字节: 当 Partition 数量小于 Broker个数时,Partition 数量越大,吞吐率越高,且呈线性提升. Kafka 会将所有 Pa

这部分内容对了解系统和提高软件性能都有很大的帮助,kafka官网上也给出了比较详细的配置详单,但是我们还是直接从代码来看broker到底有哪些配置需要我们去了解的,配置都有英文注释,所以每一部分是干什么的就不翻译了,都能看懂: ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48

转载请注明原创地址 http://www.cnblogs.com/dongxiao-yang/p/5621303.html 最近发现kafka一台服务器producer客户端写入时一直报错,查看该broker服务日志发现日志一直输出下面的内容,看上去应该是broker尝试在zk上注册节点但是产生了session冲突之类的问题. [2016-06-27 17:05:56,608] INFO I wrote this conflicted ephemeral node [{"jmx_port&quo

Apache Kafka是大量使用磁盘和页缓存(page cache)的,特别是对page cache的应用被视为是Kafka实现高吞吐量的重要因素之一.实际场景中用户调整page cache的手段并不太多,更多的还是通过管理好broker端的IO来间接影响page cache从而实现高吞吐量.我们今天就来讨论一下broker端的各种IO操作. 开始之前,还是简单介绍一下page cache:page cache是内核使用的最主要的磁盘缓存(disk cache)之一——实际上Linux中还有其

Kafka 单节点多Kafka Broker集群 接前一篇文章,今天搭建一下单节点多Kafka Broker集群环境. 配置与启动服务 由于是在一个节点上启动多个 Kafka Broker实例,所以我们需要使用不同的端口来实现. $ cp config/server.properties config/server-1.properties $ cp config/server.properties config/server-2.properties 修改 config/server-1.pr

下载与安装 从 http://www.apache.org/dist/kafka/ 下载最新版本的 kafka,这里使用的是 kafka_2.12-0.10.2.1.tgz $ tar zxvf kafka_2.12-0.10.2.1.tgz $ cd kafka_2.12-0.10.2.1 运行 启动 zookeeper 服务 $ bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties 启动 kafka Broker 服务 $ bin

首先看一下 KafkaServer 这个类的声明: Represents the lifecycle of a single Kafka broker. Handles all functionality required to start up and shutdown a single Kafka node. 代表了单个 broker 的生命周期,处理所有功能性的请求,以及startup 和shutdown 一个broker node. 在这个类的startup中,有一个线程池被实例化了:

一.问题描述:Kafka生产集群中有一台机器cdh-003由于物理故障原因挂掉了,并且系统起不来了,使得线上的spark Streaming实时任务不能正常消费,重启实时任务都不行.查看kafka topic状态,发现broker Leader出现-1的情况,如下图 二.问题分析Kafka Broker Leader 为-1,表示有partition在选举Leader的时候失败了,因此引起了消费该Topic的实时任务都出现了异常,经过排除发现挂掉的cdh-003机器正好是broker id为25

1.目标 在这个Apache Kafka教程中,我们将学习Kafka Broker.Kafka Broker管理主题中的消息存储.如果Apache Kafka有多个代理,那就是我们所说的Kafka集群.此外,在本Kafka Broker教程中,我们将学习如何启动Kafka Broker和Kafka命令行选项.那么,让我们开始Apache Kafka Broker. Kafka Broker | 命令行选项和过程 2.什么是Kafa经纪人? Kafka代理也称为Kafka服务器和Kafka节点.这

Kafka发行包里自带的配置样本可以用来安装单机服务,但并不能满足大多数安装场景的要求.kafka有很多配置选项,Kafka有很多配置选项,涉及安装和调优的方方面面.不过大多数调优选项可以使用默认配置,除非你对调优有特别的要求. 常规配置和主题配置(服务端的配置文件) kafka安装包里自带的config目录下有一个名字叫做server.properties的配置文件,这里面的配置项对应的就是标题里说的常规配置和主题配置了.在我的试验环境下,这个文件的绝对路径是:/usr/local/kafka

这篇博客是基于Spark Streaming整合Kafka-0.8.2.1官方文档. 本文主要讲解了Spark Streaming如何从Kafka接收数据.Spark Streaming从Kafka接收数据主要有两种办法,一种是基于Kafka high-level API实现的基于Receivers的接收方式,另一种是从Spark 1.3版本之后新增的无Receivers的方式.这两种方式的代码编写,性能表现都不相同.本文后续部分对这两种方式逐一进行分析. 一.基于Receiver的模式 这种模

用于Kafka 0.10的结构化流集成从Kafka读取数据并将数据写入到Kafka. 1. Linking 对于使用SBT/Maven项目定义的Scala/Java应用程序,用以下工件artifact连接你的应用程序: 对于Python应用程序,你需要在部署应用程序时添加上面的库及其依赖关系.查看Deploying子节点. 2. Reading Data from Kafka 从Kafka读取数据 2.1 Creating a Kafka Source for Streaming Queries

创建Spring Boot项目继承Kafka,向Kafka发送消息始终不成功.具体项目配置如下: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"  xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"     xsi:sche

Log的读写.删除流程---日志管理器(log manager)负责创建日志.获取日志.清理日志.所有的日志读写操作都交给具体的日志实例来完成. KafkaServer启动的时候,初始化三个类: LogManager SocketServer the request handlers - KafkaRequestHandlers 按照顺序组件有: KafkaScheduler LogManager SocketServer ReplicaManager KafkaController Group

kafka.common.InconsistentBrokerIdException: Configured broker.id 1 doesn't match stored broker.id 0 in meta.properties. If you moved your data, make sure your configured broker.id matches. If you intend to create a new broker, you should remove all d

在server.properties文件中配置: 1.broker.id kafka集群是由多个节点组成的,每个节点称为一个broker,中文翻译是代理.每个broker都有一个不同的brokerId,由broker.id指定,是一个不小于0的整数,各brokerId必须不同,但不必连续.如果我们想扩展kafka集群,只需引入新节点,分配一个不同的broker.id即可. 启动kafka集群时,每一个broker都会实例化并启动一个kafkaController,并将该broker的broker

一.整体架构 1.1 核心逻辑 1个Acceptor线程+N个Processor线程(network.threads)+M个Request Handle线程(io threads) 多线程多Reactor模型,Acceptor独占一个selector,每个Processor有自己的selector 每个Processor都有一个名为newConnections的ConcurrentLinkedQueue[SocketChannel](),Acceptor会round-robin轮询Process

Return: Map[TopicPartition, Long] Code: val props = new Properties() props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, kafkaPara("bootstrap.servers").toString) props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, kafkaPara("group.id").toString)

1.概述 在分布式实时数据流场景下,随着数据量的增长,对Kafka集群的性能和稳定性的要求也很高.本篇博客将从生产者和消费者两方面来做性能测试,针对具体的业务和数据量,来调优Kafka集群. 2.内容 2.1 测试环境 本次测试的环境信息由三台物理机组成,具体信息如下所示: 2.2 测试工具 Kafka系统提供了测试工具kafka-producer-perf-test.sh和kafka-consumer-perf-test.sh,通过该工具可以对生产者性能和消费者性能进行测试,获取一组最佳的参数

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