数据存储的最大时间超过这个时间会根据log.cleanup.policy设置的策略处理数据,也就是消费端能够多久去消费数据log.retention.bytes和log.retention.hours任意一个达到要求,都会执行删除,会被topic创建时的指定参数覆盖. 在server.properties里设置 #Kafka的消息只保存一个小时 log.retention.hours=1​ #Kafka的消息只保留1024个字节 log.retention.bytes=1024​

1.概述 最近有同学留言咨询Kafka数据落地到Hive的一些问题,今天笔者将为大家来介绍一种除Flink流批一体以外的方式(流批一体下次再单独写一篇给大家分享). 2.内容 首先,我们简单来描述一下数据场景,比如有这样一个数据场景,有一批实时流数据实时写入Kafka,然后需要对Topic中的数据进行每隔5分钟进行落地到Hive,进行每5分钟分区存储.流程图如下所示: 2.1 环境依赖 整个流程,需要依赖的组件有Kafka.Flink.Hadoop.由于Flink提交需要依赖Hadoop的计算资

log与offset 日志存储路径根据配置log.dirs ,日志文件通过 topic-partitionId分目录,再通过log.roll.hours 和log.segment.bytes来分文件,默认是超过7天,或者是1GB大小就分文件,在kafka的术语中,这被称为段(segment ).例如00000000000000033986.log,文件名就是offset,除了数据文件之外,相应的还有一个index文件,例如00000000000000033986.index.记录的是该数据文件的

存储机制 Topic在每个Broker下存储所属的Partition,Partition下由 Index.Log 两类文件组成. 写入 Log 由多个Segment文件组成,每个Segment文件容量最多为1GB,接收到的新消息永远是以追加的方式于Segment中(只追加不修改的方式减少了查询的消耗),每个消息有自增编号. 查询 Index 文件仅记录固定消息量的索引编号范围,Kafka在查询时,先从Index中定位到小范围的索引编号区间,再去Log中在小范围的数据块中查询具体数据,此索引区间的

通过KIP32,Kafka的每条消息都加进了时间戳,这个KIP在0.10.0.0被加入. 说到“时间”,先贴张图,娱乐一下(如果对星球大战系列电影不熟的话,请自动略过……) 这个KIP的文档在 KIP-32 - Add timestamps to Kafka message 下面贴一下这个KIP的关键部分,俺的注解部分用灰色的字标识. Motivation 动机 This KIP tries to address the following issues in Kafka. Log retent

Commit Log Kafka储存消息的文件被它叫做log,按照Kafka文档的说法是: Each partition is an ordered, immutable sequence of messages that is continually appended to—a commit log 这反应出来的Kafka的行为是:消息被不断地append到文件末尾,而且消息是不可变的. 这种行为源于Kafka想要实现的功能:高吞吐量,多副本,消息持久化.这种简单的log形式的文件结构能够更好

一.概述 ELK是由Elastic公司开发的Elasticsearch.Logstash.Kibana三款开源软件的缩写(但不限于这三款软件). 为什么使用ELK? 在目前流行的微服务架构中,一个大型应用可能会被划分成几十甚至上百个微服务,这些微服务产生的日志也会分布在不同的服务器不同的目录下,按常规方式进行日志检查你会频繁登录每台服务器查找日志,所以你可能需要一个集中化的日志管理平台. 如果要对这些日志进行数据分析,常规方式可采用hadoop或spark等大数据技术手段来进行数据分析,但终究这

LogManager LogManager会管理broker上所有的logs(在一个log目录下),一个topic的一个partition对应于一个log(一个log子目录)首先loadLogs会加载每个partition所对应的log对象, 然后提供createLog,getLog,deleteLog之类的管理接口并且会创建些后台线程来进行,cleanup,flush,checkpoint生成之类的工作 /** * The entry point to the kafka log manage

Log Cleanup 策略 在Kafka中,存在数据过期的机制,称为data expire.如何处理过期数据是根据指定的policy(策略)决定的,而处理过期数据的行为,即为log cleanup. 在Kafka中有以下几种处理过期数据的策略: ·       log.cleanup.policy=delete(Kafka中所有用户创建的topics,默认均为此策略) o   根据数据已保存的时间,进行删除(默认为1周) o   根据log的max size,进行删除(默认为-1,也就是无限制

这里分析Log对象本身的源代码. Log类是一个topic分区的基础类.一个topic分区的所有基本管理动作.都在这个对象里完成.类源代码文件为Log.scala.在源代码log目录下. Log类是LogSegment的集合和管理封装.首先看看初始化代码. class Log(val dir: File, //log的实例化对象在LogManager分析中已经介绍过.这里可以对照一下. @volatile var config: LogConfig, @volatile var recovery

最近碰到了消息时间戳的问题,于是花了一些功夫研究了一下,特此记录一下.   Kafka消息的时间戳 在消息中增加了一个时间戳字段和时间戳类型.目前支持的时间戳类型有两种: CreateTime 和 LogAppendTime 前者表示producer创建这条消息的时间:后者表示broker接收到这条消息的时间(严格来说,是leader broker将这条消息写入到log的时间)   为什么要加入时间戳? 引入时间戳主要解决3个问题: 日志保存(log retention)策略:Kafka目前会定

ELK+Kafka集群分析系统部署 因为是自己本地写好的word文档复制进来的.格式有些出入还望体谅.如有错误请回复.谢谢! 一. 系统介绍 2 二. 版本说明 3 三. 服务部署 3 1) JDK部署 3 2) Elasticsearch集群部署及优化 3 3) Elasticsearch健康插件安装 13 4) Shield之elasticsearch安全插件 15 5)Zookeeper集群搭建 15 6)Kafka集群搭建 17 7)测试Kafka和Zookeeper集群连通性 19 8

八.Log.scala 日志类,个人认为是这个包最重要的两个类之一(另一个是LogManager).以伴生对象的方式提供.先说Log object,既然是object,就定义了一些类级别的变量,比如定义了一个日志文件的后缀名是.log; 索引文件的后缀名是.index; 要被删除的文件的后缀名是.deleted; 要被执行日志清理的临时文件后缀名是.cleaned; 在做swap过程中的临时文件后缀名是.swap.还有一个后缀名.kafka_cleanshutdown,这个在0.8.2版本的Ka

Kafka日志包是提供的是日志管理系统.主要的类是LogManager——该类负责处理所有的日志,并根据topic/partition分发日志.它还负责flush策略以及日志保存策略.Kafka日志本身是由多个日志段组成(log segment).一个日志是一个FileMessageSet,它包含了日志数据以及OffsetIndex对象,该对象使用位移来读取日志数据. 下面我们一个一个地分析,先说最简单的: 一.LogConfig.scala 该scala定义了Defaults object,里

Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅的消息队列系统,原本开发自LinkedIn,用作LinkedIn的活动流(ActivityStream)和运营数据处理管道(Pipeline)的基础.现在它已被多家不同类型的公司作为多种类型的数据管道和消息系统使用. 1 Kafka消息队列简介 1.1 基本术语 Broker Kafka集群包含一个或多个服务器,这种服务器被称为broker[5]  Topic 每条发布到Kafka集群的消息都有一个类别,这个类别被称为Topic.(物理上不同Topic的消

Kafka是一个开源的,分布式的,高吞吐量的消息系统.随着Kafka的版本迭代,日趋成熟.大家对它的使用也逐步从日志系统衍生到其他关键业务领域.特别是其超高吞吐量的特性,在互联网领域,使用越来越广泛,生态系统也越来的完善.同时,其设计思路也是其他消息中间件重要的设计参考. Kafka原先的开发初衷是构建一个处理海量日志的框架,基于高吞吐量为第一原则,所以它对消息的可靠性以及消息的持久化机制考虑的并不是特别的完善.0.8版本后,陆续加入了一些复制.应答和故障转移等相关机制以后,才可以让我们在其他关

http://kafka.apache.org/documentation.html#configuration   Broker Configs 4个必填参数, broker.id Each broker is uniquely identified by a non-negative integer id broker唯一标识,broker可以在不同的host或port,但必须保证id唯一 log.dirs (/tmp/kafka-logs) 日志文件存放的目录 可以用逗号隔开多个目录,当创

前言: kafka是一个轻量级的/分布式的/具备replication能力的日志采集组件,通常被集成到应用系统中,收集"用户行为日志"等,并可以使用各种消费终端(consumer)将消息转存到HDFS等其他结构化数据存储系统中.因为日志消息通常为文本数据,尺寸较小,且对实时性以及数据可靠性要求不严格,但是需要日志存储端具备较高的数据吞吐能力,这种"宽松"的设计要求,非常适合使用kafka. 一.入门 1.1 简介 Kafka是一个"分布式的"/&

一.Kafka简介 本文综合了我之前写的kafka相关文章,可作为一个全面了解学习kafka的培训学习资料. 转载请注明出处 : 本文链接 1.1 背景历史 当今社会各种应用系统诸如商业.社交.搜索.浏览等像信息工厂一样不断的生产出各种信息,在大数据时代,我们面临如下几个挑战: 如何收集这些巨大的信息 如何分析它 如何及时做到如上两点 以上几个挑战形成了一个业务需求模型,即生产者生产(produce)各种信息,消费者消费(consume)(处理分析)这些信息,而在生产者与消费者之间,需要一个沟通

http://blog.csdn.net/xiaolang85/article/details/37821209 前言: kafka是一个轻量级的/分布式的/具备replication能力的日志采集组件,通常被集成到应用系统中,收集"用户行为日志"等,并可以使用各种消费终端(consumer)将消息转存到HDFS等其他结构化数据存储系统中.因为日志消息通常为文本数据,尺寸较小,且对实时性以及数据可靠性要求不严格,但是需要日志存储端具备较高的数据吞吐能力,这种"宽松"