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kafka-mirrormaker如何保持topic信息一致
2024-10-17
Kafka跨集群同步工具——MirrorMaker
MirrorMaker是为解决Kafka跨集群同步.创建镜像集群而存在的.下图展示了其工作原理.该工具消费源集群消息然后将数据又一次推送到目标集群. watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvZ2R1dGxpdXl1bjgyNw==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast" alt="这里写图片描写叙述" title=&
Kafka如何彻底删除topic及数据
前言:删除kafka topic及其数据,严格来说并不是很难的操作.但是,往往给kafka 使用者带来诸多问题.项目组之前接触过多个开发者,发现都会偶然出现无法彻底删除kafka的情况.本文总结多个删除kafka topic的应用场景,总结一套删除kafka topic的标准操作方法. step1: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
Kafka设计解析(十二)Kafka 如何读取offset topic内容 (__consumer_offsets)
转载自 huxihx,原文链接 Kafka 如何读取offset topic内容 (__consumer_offsets) 众所周知,由于Zookeeper并不适合大批量的频繁写入操作,新版Kafka已推荐将consumer的位移信息保存在Kafka内部的topic中,即__consumer_offsets topic,并且默认提供了kafka_consumer_groups.sh脚本供用户查看consumer信息. 不过依然有很多用户希望了解__consumer_offsets topic内部
Kafka集群中 topic数据的分区 迁移到其他broker
前言 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.另外一种情况就是集群减少broker节点,对原有的topic信息进行迁移,重新分配broker节点. 简单案例 本次案例将原本存在于两个borker节点(86,87)上的topic:test01(两副本),转移到87,88两个broker上(重新分配)
Apache Kafka(十一)Topic 的配置与组成
Topic 的配置与组成 之前我们仅主要介绍了Kafka Producer与Kafka Consumer 的相关配置,而未详细介绍过有关topic的配置.Topic的配置在Kafka 使用中也至关重要,因为它的参数足以影响集群性能以及topic 的行为. 在一个topic被创建后,会有它默认的参数,不过有些topic的参数可能仍需要根据实际情况进行一些调整,例如: Replication Factor Partition数目 Message Size Compression level Log
Kafka 如何读取offset topic内容 (__consumer_offsets)
众所周知,由于Zookeeper并不适合大批量的频繁写入操作,新版Kafka已推荐将consumer的位移信息保存在Kafka内部的topic中,即__consumer_offsets topic,并且默认提供了kafka_consumer_groups.sh脚本供用户查看consumer信息. 不过依然有很多用户希望了解__consumer_offsets topic内部到底保存了什么信息,特别是想查询某些consumer group的位移是如何在该topic中保存的.针对这些问题,本文将结合
kafka中对一个topic增加replicas
是指手动写扩充replicas的配置文件,然后使用工具进行操作. 参考官网site:http://kafka.apache.org/documentation.html#basic_ops_automigrate 1.首先创建一个三分区一副本的topic,并查看详细信息: 2.修改配置文件 将原有replicas为[0]扩充为[0,1], [1]扩充为[1,2],[2]扩充为[2,0,1] > cat partitions-to-move.json 3.执行操作,并检查修改情况 > bi
Kafka 如何读取offset topic内容 (__consumer_offsets)(转发)
原文 https://www.cnblogs.com/huxi2b/p/6061110.html 众所周知,由于Zookeeper并不适合大批量的频繁写入操作,新版Kafka已推荐将consumer的位移信息保存在Kafka内部的topic中,即__consumer_offsets topic,并且默认提供了kafka_consumer_groups.sh脚本供用户查看consumer信息. 不过依然有很多用户希望了解__consumer_offsets topic内部到底保存了什么信息,特别
Kafka 如何读取指定topic中的offset -------------用来验证分区是不是均衡!!!(__consumer_offsets)(已验证!)
我现在使用的是librdkafka 的C/C++ 的客户端来生产消息,用flume来辅助处理异常的数据,,, 但是在前段时间,单独使用flume测试的时候发现,flume不能对分区进行负载均衡!同一个集群中,一个broker的一个分区已经有10亿条数据,另外一台的另一个分区只有8亿条数据: 因此,我对flume参照别人的做法,增加了拦截器: 即在flume配置文件中 增加以下字段: ----- stage_nginx.sources.tailSource.interceptors = i2sta
kafka java动态获取topic并动态创建消费者
1.获取所有topic package com.example.demo; import java.io.IOException; import java.util.List; import org.apache.zookeeper.KeeperException; import org.apache.zookeeper.WatchedEvent; import org.apache.zookeeper.Watcher; import org.apache.zookeeper.ZooKeeper
Kafka MirrorMaker 跨集群同步工具
一.MirrorMaker介绍 MirrorMaker是Kafka附带的一个用于在Kafka集群之间制作镜像数据的工具.该工具从源集群中消费并生产到目标群集.这种镜像的常见用例是在另一个数据中心提供副本. 图1. MirrorMaker 对于迁移的topic而言,topic名字一样, partition数量可以不一样,消息的offset会不一样. 二.注意事项 1)whitelist和blacklist支持正则表达式.比如需要包含两个topic可以这样写,--whitelist 'A|B' or
Kafka vs RocketMQ——多Topic对性能稳定性的影响-转自阿里中间件
引言 上期我们对比了RocketMQ和Kafka在多Topic场景下,收发消息的对比测试,RocketMQ表现稳定,而Kafka的TPS在64个Topic时可以保持13万,到了128个Topic就跌至0.85万,导致无法完成测试.我们不禁要问: 为什么看不到Kafka性能暴跌的趋势呢? 今天的测试,就来排查一下这个问题,然后验证一下两个系统对外服务的稳定性.本次测试,要引入"稳定性测试"这个概念,那什么是稳定性测试呢?我们先来看一下定义: 稳定性测试:测试系统的长期稳定运行能力.在系统
【kafka】设置指定topic和group_id消耗的offset
该博文方法有问题,正确方案在http://www.cnblogs.com/dplearning/p/7992994.html 背景: 搭建了一个kafka集群,建立了topic test,用group_id ttt 消耗topic. 但问题是,我消费的处理太慢了,导致了上百万数据的挤压,即offset滞后上百万 现在,想放弃上一次的任务,执行新的任务.但是topic名称和group_id不能变化. 想了几个方案,觉得重置offset是最符合我需求的. import os from conflu
Kafka获取订阅某topic的所有consumer group【客户端版】
之前写过如何用服务器端的API代码来获取订阅某topic的所有consumer group,参见这里.使用服务器端的API需要用到kafka.admin.AdminClient类,但是这个类在0.11.0.0版本已经被标记为不推荐使用了,故目前最合适的方式还是通过客户端API:org.apache.kafka.clients.admin.AdminClient.今天碰到有人问这个问题,我就尝试写了一个.使用之前你需要引入kafka client包依赖(以2.2.0版本为例) Maven: <de
Kafka vs RocketMQ——多Topic对性能稳定性的影响
引言 上期我们对比了RocketMQ和Kafka在多Topic场景下,收发消息的对比测试,RocketMQ表现稳定,而Kafka的TPS在64个Topic时可以保持13万,到了128个Topic就跌至0.85万,导致无法完成测试.我们不禁要问: 为什么看不到Kafka性能暴跌的趋势呢? 今天的测试,就来排查一下这个问题,然后验证一下两个系统对外服务的稳定性.本次测试,要引入“稳定性测试”这个概念,那什么是稳定性测试呢?我们先来看一下定义: 稳定性测试:测试系统的长期稳定运行能力.在系统运行过程中
Kafka Java API操作topic
Kafka官方提供了两个脚本来管理topic,包括topic的增删改查.其中kafka-topics.sh负责topic的创建与删除:kafka-configs.sh脚本负责topic的修改和查询,但很多用户都更加倾向于使用程序API的方式对topic进行操作. 上一篇文章中提到了如何使用客户端协议(client protocol)来创建topic,本文则使用服务器端的Java API对topic进行增删改查.开始之前,需要明确的是,下面的代码需要引入kafka-core的依赖,以kafka
kafka启动及查看topic命令【已用过的,待更新】
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
Kafka 学习笔记之 Topic日志清理
Topic日志清理 server.properties: log.cleanup.policy=delete (默认) 1. 按时间维度进行Kafka日志清理 log.retention.hours=1 log.retention.minutes=60 log.retention.ms=3600000 2. 按空间维度进行Kafka日志清理 log.retention.bytes=1073741824 无论时间还是空间维度,只要满足其中一个log就会被清理. 一小时后发现log已经被清除.
解决spark streaming集成kafka时只能读topic的其中一个分区数据的问题
1. 问题描述 我创建了一个名称为myTest的topic,该topic有三个分区,在我的应用中spark streaming以direct方式连接kakfa,但是发现只能消费一个分区的数据,多次更换comsumer group依然如此. 2 环境配置 kafka集群环境, 主机 IP 操作系统 kakfa node1 192.168.1.101 Centos 6.5 kafka_2.11-0.10.1.1 node2 192.168.1.102 Centos 6.5 kafka_2.11-0.
ambari安装集群下安装kafka manager
简介: 不想通过kafka shell来管理kafka已创建的topic信息,想通过管理页面来统一管理和查看kafka集群.所以选择了大部分人使用的kafka manager,我一共有一台主机master和三台节点slave1,slave2,slave3,一共有三个zookeeper server和三个kafka broker,分别在master,slave1,slave2.所以我把kafka manager安装在了slave3的服务器上面. 一.启动kafka的JMX端口的访问 至于JMX是什
快速入门:弄懂Kafka的消息流转过程
大家都知道 Kafka 是一个非常牛逼的消息队列框架,阿里的 RocketMQ 也是在 Kafka 的基础上进行改进的.对于初学者来说,一开始面对这么一个庞然大物会不知道怎么入手.那么这篇文章就带你先了解一下 Kafka 的技术架构,让你从全局的视野认识 Kafka.了解了 Kafka 的整体架构和消息流程之后,脑海里就会有一个大致的结构,这时候再去学习每个部分就容易得多了. 我们先来看一下 Kafka 的整体架构图: Kafka 的架构图可以分为四个部分: Producer Cluster:生
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