每一个分区都是一个顺序的.不可变的消息队列,并且可以持续的添加.分区中的消息都被分配了一个序列号,称之为偏移量(offset),在每个分区中此偏移量都是唯一的.一个分区在文件系统里存储为一个文件夹.文件夹里包含日志文件和索引文件.其文件名是其包含的offset的最小的条目的offset. 每个文件是一个segment.在broker的log存储文件下,除了存储这各个topic的文件夹,还存在这几个checkpoint文件.分别是 recovery-point-offset-checkpoint

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

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

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

# 1.你想创建多少Saver对象就可以创建多少,如果你需要去保存和恢复不同的子图模型 # 同样的变量可以在不同的saver对象中被加载 # 只有在Saver.restore()方法被调用的时候才会对变量的值进行计算 # 2.如果你在session开始的时候只恢复一部分变量的值. # 你必须重新初始化其他变量的值 # 3.如果想检查checkpoint文件中变量的值,可以使用print_tensors_in_checkpoint_file函数 # 4.默认情况下,Saver使用tf.Variab

1.如果有checkpoint文件的话,加载模型很简单: 第一步:都是加载图: with tf.Session() as sess: saver=tf.train.import_meta_graph('./insightface_iter_best_71000.ckpt.meta') saver.restore(sess,tf.train.latest_checkpoint('./')) 2.没有该文件,只有一个模型的时候: with tf.Session() as sess: saver=tf

文章摘自:美团点评技术团队  Kafka文件存储机制那些事 Kafka是什么 Kafka是最初由Linkedin公司开发,是一个分布式.分区的.多副本的.多订阅者,基于zookeeper协调的分布式日志系统(也可以当做MQ系统),常见可以用于web/nginx日志.访问日志,消息服务等等,Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目. 1.前言 一个商业化消息队列的性能好坏,其文件存储机制设计是衡量一个消息队列服务技术水平和最关键指标之一.下面将从Kafka文件存储机

Kafka是什么 Kafka是最初由Linkedin公司开发,是一个分布式.分区的.多副本的.多订阅者,基于zookeeper协调的分布式日志系统(也可以当做MQ系统),常见可以用于web/nginx日志.访问日志,消息服务等等,Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目. 1.前言 一个商业化消息队列的性能好坏,其文件存储机制设计是衡量一个消息队列服务技术水平和最关键指标之一.下面将从Kafka文件存储机制和物理结构角度,分析Kafka是如何实现高效文件存储,及实

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

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.

存储方式 方式 方式来源 存储位置 自动提交 kafka kafka 异步提交 kafka kafka checkpoint spark streaming hdfs hbase存储 程序开发 hbase zookeeper存储 程序开发 zookeeper:/consumers/[groupId]/offsets/topic/[partitionId] redis存储 程序开发 redis 以上,kafka本身的自动提交和异步提交受kafka本身稳定性影响较大:考虑到系统升级等影响,check

一个商业化消息队列的性能好坏,其文件存储机制设计是衡量一个消息队列服务技术水平和最关键指标之一. 开头问题 kafka文件结构和rocketMQ文件结构是什么样子?特点是什么? 一.目录结构 Kafka Kafka以partition为单元分片存储消息 Kafka部分名词解释如下: Broker:消息中间件处理结点,一个Kafka节点就是一个broker,多个broker可以组成一个Kafka集群. Topic:一类消息 Partition:topic物理上的分组,一个topic可以分为多个pa

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

从kafka中读取指定的topic,根据中间内容的不同,写入不同的文件中. 文件按照日期区分. #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2018/4/9 11:49 # @Author : baoshan # @Site : # @File : readTraceFromKafkaStreamingToJson.py # @Software: PyCharm Community Edition from pyspark im

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

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

1. install kafkacat Ubuntu apt-get install kafkacat CentOS install deepenency yum install librdkafka-devel download source from github build source on centos ./configure <usual-configure-options> make sudo make install 2. watch the target topic data

kafka low api:fetch数据从topic partition offset buffsize长度. 提交一般两个维度:时间维度,满多少条提交(0.8X之前是没这参数) 在0.8.2.2版本开始同时支持kafka把offset存在zk和kakfka某个topic中.(ZK读性能好,写请求不好有瓶颈,都会被forward到leadear中) kafka compaction机制(https://segmentfault.com/a/1190000007922290)

下载包:https://github.com/Morningstar/kafka-offset-monitor.git 解决:jar包内\KafkaOffsetMonitor-assembly-0.2.1\offsetapp\index.html,编辑这个index.html, 把引入augular的拿三个google的js文件资源,改成 <script src="//cdn.static.runoob.com/libs/angular.js/1.4.6/angular.min.js&qu

由于项目需要,需要将TensorFlow保存的模型从ckpt文件转换为pb文件. import os from tensorflow.python import pywrap_tensorflow from net2use import inception_resnet_v2_small#这里使用自己定义的模型函数即可 import tensorflow as tf if __name__=='__main__': pb_file = "./model/output.pb" ckpt_

记录comitlog,consumeQueue,Index文件的刷盘时间点,文件固定长度4k,其中只用该文件的24个字节,其存储格式: 8字节physicMsgtimestamp+8字节logicsMsgTimestamp+8字节indexMsgTimestamp physicMsgtimestamp:commitlog文件刷盘点 logicsMsgTimestamp:消息消费队列文件刷盘时间点 indexMsgTimestamp:索引文件刷盘时间点