我们大家都知道,kafka消费者在会保存其消费的进度,也就是offset,存储的位置根据选用的kafka api不同而不同. 首先来说说消费者如果是根据javaapi来消费,也就是[kafka.javaapi.consumer.ConsumerConnector],我们会配置参数[zookeeper.connect]来消费.这种情况下,消费者的offset会更新到zookeeper的[consumers/{group}/offsets/{topic}/{partition}]目录下,例如: [z

注意:从kafka-0.9版本及以后,kafka的消费者组和offset信息就不存zookeeper了,而是存到broker服务器上,所以,如果你为某个消费者指定了一个消费者组名称(group.id),那么,一旦这个消费者启动,这个消费者组名和它要消费的那个topic的offset信息就会被记录在broker服务器上 1.概述Kafka版本[0.10.1.1],已默认将消费的 offset 迁入到了 Kafka 一个名为 __consumer_offsets 的Topic中.其实,早在 0.8.

Kafka Offset Storage   1.概述 目前,Kafka 官网最新版[0.10.1.1],已默认将消费的 offset 迁入到了 Kafka 一个名为 __consumer_offsets 的Topic中.其实,早在 0.8.2.2 版本,已支持存入消费的 offset 到Topic中,只是那时候默认是将消费的 offset 存放在 Zookeeper 集群中.那现在,官方默认将消费的offset存储在 Kafka 的Topic中,同时,也保留了存储在 Zookeeper 的接口

Kafka 是一个高度可扩展的分布式消息系统,在实时事件流和流式处理为中心的架构越来越风靡的今天,它扮演了这个架构中核心存储的角色.从某种角度说,Kafka 可以看成实时版的 Hadoop 系统.Hadoop 可以存储和定期处理大量的数据文件,而 Kafka 可以存储和持续处理大型的数据流. Hadoop 和文件系统提供文件流的读取位点( offset ),并支持通过 seek 方法将文件流移动到特定位置:Kafka 对应的提供了主题下每个分区的消费位点( offset ),并允许消费者设置分区

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.介绍 一般情况下,功能简单的kafka项目  使用运维命令+kafka Offset Monitor 就足够用了. 2.使用2.1 部署 github下载jar包 KafkaOffsetMonitor-assembly-0.2.0.jar    地址:https://github.com/quantifind/KafkaOffsetMonitor/releases   注意github版本需要FQ下载google文件 可以下载百度网盘:https://pan.baidu.com/s/1ntz

Hi,大家好,我是Mic 一个工作5年的粉丝找到我. 他说: "Mic老师,你要是能回答出这个问题,我就佩服你" 我当场就懵了,现在打赌都这么随意了吗? 我问他问题是什么,他说"Kafka如何避免重复消费的问题!" 下面看看普通人和高手的回答! 普通人: Kafka怎么避免重复消费就是我们可以通过 我们可以在那个消息消费的这一端就是我们可以用类似于分布式锁的这样一个设计吧. 我消费一个消息的时候我可以直接用比如说redis里面的setNx这样一个指令,然后去把那个消

使用spring+springMVC+mybatis+kafka做了两个web项目,一个是生产者,一个是消费者. 通过JMeter测试工具模拟100个用户并发访问生产者项目,发送json数据给生产者的接口,生产者将json数据发送到kafka集群, 消费者监听到kafka集群中的消息就开始消费,并将json解析成对象存到MySQL数据库. 下面是使用JMeter测试工具模拟100个并发的线程设置截图: 请求所发送的数据: 下面是100个用户10000个请求的聚合报告: 下面是生产者截图生产完10

1.概述 目前,Kafka 官网最新版[0.10.1.1],已默认将消费的 offset 迁入到了 Kafka 一个名为 __consumer_offsets 的Topic中.其实,早在 0.8.2.2 版本,已支持存入消费的 offset 到Topic中,只是那时候默认是将消费的 offset 存放在 Zookeeper 集群中.那现在,官方默认将消费的offset存储在 Kafka 的Topic中,同时,也保留了存储在 Zookeeper 的接口,通过 offsets.storage 属性来

一个消费者组可以消费多个topic,以前写过一篇一个消费者消费一个topic的,这次的是一个消费者组通过直连方式消费多个topic,做了小测试,结果是正确的,通过查看zookeeper的客户端,zookeeper记录了偏移量 package day04 /*消费多个topic */import kafka.common.TopicAndPartitionimport kafka.message.MessageAndMetadataimport kafka.serializer.StringDec

场景 餐厅老板想要统计每个用户来他的店里总共消费了多少金额,我们可以使用updateStateByKey来实现 从kafka接收用户消费json数据,统计每分钟用户的消费情况,并且统计所有时间所有用户的消费情况(使用updateStateByKey来实现) 数据格式 {"user":"zhangsan","payment":8} {"user":"wangwu","payment":7}

Kafka作为当下流行的高并发消息中间件,大量用于数据采集,实时处理等场景,我们在享受他的高并发,高可靠时,还是不得不面对可能存在的问题,最常见的就是丢包,重发问题. 1.丢包问题:消息推送服务,每天早上,手机上各终端都会给用户推送消息,这时候流量剧增,可能会出现kafka发送数据过快,导致服务器网卡爆满,或者磁盘处于繁忙状态,可能会出现丢包现象. 解决方案:首先对kafka进行限速, 其次启用重试机制,重试间隔时间设置长一些,最后Kafka设置acks=all,即需要相应的所有处于ISR的分区

关于librdkafka库的介绍,可以参考kafka的c/c++高性能客户端librdkafka简介,本文使用librdkafka库来进行kafka的简单的生产.消费 一.producer librdkafka进行kafka生产操作的大致步骤如下: 1.创建kafka配置 rd_kafka_conf_t *rd_kafka_conf_new (void) 2.配置kafka各项参数 rd_kafka_conf_res_t rd_kafka_conf_set (rd_kafka_conf_t *c

createDirectStream方式需要自己维护offset,使程序可以实现中断后从中断处继续消费数据. KafkaManager.scala import kafka.common.TopicAndPartition import kafka.message.MessageAndMetadata import kafka.serializer.Decoder import org.apache.spark.SparkException import org.apache.spark.rdd

canal 1.1.1版本之后, 默认支持将canal server接收到的binlog数据直接投递到MQ, 目前默认支持的MQ系统有kafka和RocketMQ. 在投递的时候我们使用的是非压平的消息模式(canal.mq.flatMessage =false //是否为flat json格式对象),然后消费topic的时候就一直无法正常显示和序列化,通过kafka-console-consumer.sh命令收到的消息如下图 在github上也能找到相关问题 canal-kafka 数据同步到

from kafka import KafkaConsumer from kafka import TopicPartition from kafka.structs import OffsetAndMetadata ... topic = 'your_topic' partition = 0 tp = TopicPartition(topic,partition) kafkaConsumer = KafkaConsumer(config here...) kafkaConsumer.assig

一. 1.生产者 产生数据 package kafakaTohbase; import java.util.Properties; import kafka.javaapi.producer.Producer; import kafka.producer.KeyedMessage; import kafka.producer.ProducerConfig; public class KafkaProducer { public static void main(String[] args) {

查询topic的offset的范围 用下面命令可以查询到topic:Mytopic broker:SparkMaster:9092的offset的最小值: bin/kafka-run-class.sh kafka.tools.GetOffsetShell --broker-list kafka-server-ip:9092 -topic Mytopic --time -2 输出 DynamicRange:0:1288 查询offset的最大值: bin/kafka-run-class.sh ka

在说到消息中间件的时候,我们通常都会谈到一个特性:消息的顺序消费问题.这个问题看起来很简单:Producer发送消息1, 2, 3... Consumer按1, 2, 3...顺序消费. 但实际情况却是:无论RocketMQ,还是Kafka,缺省都不保证消息的严格有序消费! 这个特性看起来很简单,但为什么缺省他们都不保证呢? “严格的顺序消费”有多么困难 下面就从3个方面来分析一下,对于一个消息中间件来说,”严格的顺序消费”有多么困难,或者说不可能. 发送端 发送端不能异步发送,异步发送在发送失

kafka升级方案 为什么进行kafka升级 一.修改unclean.leader.election.enabled默认值Kafka社区终于下定决心要把这个参数的默认值改成false,即不再允许出现unclean leader选举的情况,在正确性和高可用性之间选择了前者.如果依然要启用它,用户需要显式地在server.properties中设置这个参数=true 二.确保offsets.topic.replication.factor参数被正确应用__consumer_offsets这个topi

首先说明一点,像Confluent.Kafka这种开源的组件,三天两头的更新.在搜索引擎搜索到的结果往往用不了,浪费时间.建议以后遇到类似的情况直接看官网给的Demo. 因为搜索引擎搜到的文章,作者基本上都没有说明用的是哪个版本的dll.所以你nuget安装了后,不一定能使用. 截止目前,我用的Confluent.Kafka是最新版本:1.2.1. GitHub上源码地址:https://github.com/confluentinc/confluent-kafka-dotnet,上面附有生产和