最近公司的zk的down掉了,  storm job 重启的时候报出 kafka.common.OffsetOutOfRangeException 异常 网上查询了一些朋友的做法, 自己也看了一下代码, 最终还是解决了 原因: zk挂掉的这几天, kafka中之前的数据已经被清掉了, 但是zk中保存的offset还是几天之前的, 导致KafkaSpout要获取的offset超过了当前kafka的offset, 就像ArrayIndexOutOfRangeException一样 解决方案: Kaf

微服务框架Spring Cloud介绍 Part1: 使用事件和消息队列实现分布式事务 本文转自:http://skaka.me/blog/2016/04/21/springcloud1/ 不同于单一架构应用(Monolith), 分布式环境下, 进行事务操作将变得困难, 因为分布式环境通常会有多个数据源, 只用本地数据库事务难以保证多个数据源数据的一致性. 这种情况下, 可以使用两阶段或者三阶段提交协议来完成分布式事务.但是使用这种方式一般来说性能较差, 因为事务管理器需要在多个数据源之间进行

关于消息的发布与订阅,之前一直使用的是activeMQ基于JMS的消息队列进行操作的,最近听说有一个更高效的消息的发布与订阅技术,就是Kafka. 关于kafka的介绍,在这里就不做过多讲解了,因为我自己也不是很了解,大概就知道它与activeMQ一样,都是具有生产者和消费者的发布与订阅消息的机制. 具体请参见百度百科Apache Kafka. 今天我想说的就是,初遇kafka所踩的坑,非常大的坑!! 今天第一次学习Kafka,参考的是ORCHome网上的资料. 具体使用,我这里不过多介绍,具体

在做支付订单宽表的场景,需要关联的表比较多而且支付有可能要延迟很久,这种情况下不太适合使用Flink的表Join,想到的另外一种解决方案是消费多个Topic的数据,再根据订单号进行keyBy,再在逻辑中根据不同Topic处理,所以在接收到的消息中最好能够有topic字段,JSONKeyValueDeserializationSchema就完美的解决了这个问题. def getKafkaConsumer(kafkaAddr: String, topicNames: util.ArrayList[S

简介 Apache Kafka是分布式发布-订阅消息系统.它最初由LinkedIn公司开发,之后成为Apache项目的一部分.Kafka是一种快速.可扩展的.设计内在就是分布式的,分区的和可复制的提交日志服务. Kafka架构 它的架构包括以下组件: 话题(Topic):是特定类型的消息流.消息是字节的有效负载(Payload),话题是消息的分类名或种子(Feed)名. 生产者(Producer):是能够发布消息到话题的任何对象. 服务代理(Broker):已发布的消息保存在一组服务器中,它们被

转自:http://blog.csdn.net/jewes/article/details/42970799 引言 Kafka中的Message是以topic为基本单位组织的,不同的topic之间是相互独立的.每个topic又可以分成几个不同的partition(每个topic有几个partition是在创建topic时指定的),每个partition存储一部分Message.借用官方的一张图,可以直观地看到topic和partition的关系. partition是以文件的形式存储在文件系统中

原文链接:https://yq.aliyun.com/articles/58382 摘要: 流计算,已经有Storm.Spark,Samza,包括最近新起的Flink,Kafka为什么再自己做一套流计算呢?Kafka Stream 与这些框架比有什么优势?Samza.Consumer Group已经包装了Kafka轻量级的消费功能,难道不够吗? Confluent Inc(原LinkedIn Kafka作者离职后创业公司)在6月份预告推出Kafka Stream,Kafka Stream会在Ka

Kafka——分布式消息系统 架构 Apache Kafka是2010年12月份开源的项目,采用scala语言编写,使用了多种效率优化机制,整体架构比较新颖(push/pull),更适合异构集群. 设计目标: (1) 数据在磁盘上的存取代价为O(1)(2) 高吞吐率,在普通的服务器上每秒也能处理几十万条消息(3) 分布式架构,能够对消息分区(4) 支持将数据并行的加载到hadoop Kafka实际上是一个消息发布订阅系统.producer向某个topic发布消息,而consumer订阅某个top

摘自http://blog.csdn.net/jewes/article/details/42970799 引言 Kafka中的Message是以topic为基本单位组织的,不同的topic之间是相互独立的.每个topic又可以分成几个不同的partition(每个topic有几个partition是在创建topic时指定的),每个partition存储一部分Message.借用官方的一张图,可以直观地看到topic和partition的关系. partition是以文件的形式存储在文件系统中,

Flume-ng Flume是一个分布式.可靠.和高可用的海量日志采集.聚合和传输的系统. Flume的文档可以看http://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html 官方的英文文档 介绍的比较全面. 不过这里写写自己的见解 这个是flume的架构图 从上图可以看到几个名词: Agent: 一个Agent包含Source.Channel.Sink和其他的组件.Flume就是一个或多个Agent构成的. Source:数据源.简单的说就是agent获取数据的入口

Introducing Kafka Streams: Stream Processing Made Simple 这是Jay Kreps在三月写的一篇文章,用来介绍Kafka Streams.当时Kafka Streams还没有正式发布,所以具体的API和功能和0.10.0.0版(2016年6月发布)有所区别.但是Jay Krpes在这简文章里介绍了很多Kafka Streams在设计方面的考虑,还是很值得一看的. 以下的并不会完全按照原文翻译,因为那么搞太累了……这篇文件的确很长,而且Jay

开发Kafka通用数据平台中间件 (含本次项目全部代码及资源) 目录: 一. Kafka概述 二. Kafka启动命令 三.我们为什么使用Kafka 四. Kafka数据平台中间件设计及代码解析 五.未来Kafka开发任务 一. Kafka概述 Kafka是Linkedin于2010年12月份创建的开源消息系统,它主要用于处理活跃的流式数据.活跃的流式数据在web网站应用中非常常见,这些活动数据包括页面访问量(Page View).被查看内容方面的信息以及搜索情况等内容. 这些数据通常以日志的形

1.  概述 Kafka是Linkedin于2010年12月份开源的消息系统,它主要用于处理活跃的流式数据.活跃的流式数据在web网站应用中非常常见,这些数据包括网站的pv.用户访问了什么内容,搜索了什么内容等. 这些数据通常以日志的形式记录下来,然后每隔一段时间进行一次统计处理. 传统的日志分析系统提供了一种离线处理日志信息的可扩展方案,但若要进行实时处理,通常会有较大延迟.而现有的消(队列)系统能够很好的处理实时或者近似实时的应用,但未处理的数据通常不会写到磁盘上,这对于Hadoop之类(一

[http://www.infoq.com/cn/articles/apache-kafka/]分布式发布-订阅消息系统. Kafka是一种快速.可扩展的.设计内在就是分布式的,分区的和可复制的提交日志服务. Apache Kafka与传统消息系统相比,有以下不同:它被设计为一个分布式系统,易于向外扩展:它同时为发布和订阅提供高吞吐量:它支持多订阅者,当失败时能自动平衡消费者:它将消息持久化到磁盘,因此可用于批量消费,例如ETL,以及实时应用程序. 本文我将重点介绍Apache Kafka的架构

1.  概述 Kafka是Linkedin于2010年12月份开源的消息系统,它主要用于处理活跃的流式数据,使用scala编写.活跃的流式数据在web网站应用中非常常见,这些数据包括网站的pv.用户访问了什么内容,搜索了什么内容等. 这些数据通常以日志的形式记录下来,然后每隔一段时间进行一次统计处理. 传统的日志分析系统提供了一种离线处理日志信息的可扩展方案,但若要进行实时处理,通常会有较大延迟.而现有的消(队列)系统能够很好的处理实时或者近似实时的应用,但未处理的数据通常不会写到磁盘上,这对于

2015-01-05 大数据平台 Hadoop大数据平台 基本概念 kafka的工作方式和其他MQ基本相同,只是在一些名词命名上有些不同.为了更好的讨论,这里对这些名词做简单解释.通过这些解释应该可以大致了解kafka MQ的工作方式. Producer (P):就是网kafka发消息的客户端 Consumer (C):从kafka取消息的客户端 Topic (T):可以理解为一个队列 Consumer Group (CG):这是kafka用来实现一个topic消息的广播(发给所有的consum

1.  概述 Kafka是Linkedin于2010年12月份开源的消息系统,它主要用于处理活跃的流式数 据.活跃的流式数据在web网站应用中非常常见,这 些数据包括网站的pv.用户访问了什么内容,搜索了什么内容等. 这些数据通常以日志的形式记录下来,然后每隔一段时间进行一次统计处理. 传统的日志分析系统提供了一种离线处理日志信息的可扩展方案,但若要进行实时处理,通常会有较大延迟.而现有的消(队列)系统能够很好的处理实时或 者近似实时的应用,但未处理的数据通常不会写到磁盘上,这对于Hadoop之

Kafka中ZooKeeper的用途 正如ZooKeeper用于分布式系统的协调和促进,Kafka使用ZooKeeper也是基于相同的原因.ZooKeeper用于管理.协调Kafka代理.每个Kafka代理都通过ZooKeeper协调其它Kafka代理.当Kafka系统中新增了代理或者某个代理故障失效时,ZooKeeper服务将通知生产者和消费者.生产者和消费者据此开始与其它代理协调工作.Kafka整体系统架构如图5所示. 图1 Kafka分布式系统的总体架构 Kafka代理 与其它消息系统不同

原创文章,转载请务必将下面这段话置于文章开头处. 本文转发自技术世界,原文链接 http://www.jasongj.com/kafka/kafka_stream/ Kafka Stream背景 Kafka Stream是什么 Kafka Stream是Apache Kafka从0.10版本引入的一个新Feature.它是提供了对存储于Kafka内的数据进行流式处理和分析的功能. Kafka Stream的特点如下: Kafka Stream提供了一个非常简单而轻量的Library,它可以非常方

欢迎大家前往云加社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 译者:人工智能资讯小编 本译文自Jean-Paul Azar 在 https://dzone.com 发表的 Kafka Detailed Design and Ecosystem ,文中版权,图像代码的数据均归作者所有.为了本土化,翻译内容略作修改. Kafka生态系统 - Kafka核心,Kafka流,Kafka连接,Kafka REST代理和模式注册 Kafka的核心是经纪人,主题,日志,分区和集群.核心也包括像MirrorMaker

文 |彭超 瓜子大数据架构师 交流微信 | datapipeline2018 一.为什么选择Kafka   为什么选Kafka?鉴于庞大的数据量,需要将其做成分布式,这时需要将Q里面的数据分到许多机器上进行存储,除此之外还有分布式的计算需求.同时需要支持多语言,如Java.GO.php等,另外还有高可用的需求. 二.Kafka集群   Realtime的Kafka集群通过Mirror Maker将数据全部同步到Analysis的Kafka集群. Realtime的Kafka集群主要负责在线实时读