转载:http://blog.csdn.net/odailidong/article/details/52571901 这是许多kafka使用者经常会问到的一个问题.本文的目的是介绍与本问题相关的一些重要决策因素,并提供一些简单的计算公式. 文章目录 1 越多的分区可以提供更高的吞吐量 2 越多的分区需要打开更多地文件句柄 3 更多地分区会导致更高的不可用性 4 越多的分区可能增加端对端的延迟 5 越多的partition意味着需要客户端需要更多的内存 6 总结 越多的分区可以提供更高的吞吐量

kafka partition(分区)与 group   一. 1.原理图 2.原理描述 一个topic 可以配置几个partition,produce发送的消息分发到不同的partition中,consumer接受数据的时候是按照group来接受,kafka确保每个partition只能同一个group中的同一个consumer消费,如果想要重复消费,那么需要其他的组来消费.Zookeerper中保存这每个topic下的每个partition在每个group中消费的offset 新版kafka

原文  https://www.cnblogs.com/liuwei6/p/6900686.html 一. 1.原理图 2.原理描述 一个topic 可以配置几个partition,produce发送的消息分发到不同的partition中,consumer接受数据的时候是按照group来接受,kafka确保每个partition只能同一个group中的同一个consumer消费,如果想要重复消费,那么需要其他的组来消费.Zookeerper中保存这每个topic下的每个partition在每个g

Kafka是一种分布式发布订阅消息系统. Kafka有三种模式: (1)单节点单Broker,在一台机器上运行一个Kafka实例: (2)单节点多Broker,在一台机器上运行多个Kafka实例: (3)多截点多Broker,在多台机器上运行多个Kafka实例. 本文直接以第三种模式进行安装. 首先,下载kafka_2.12-0.10.2.1.tgz文件到/opt,并用 tar -zxvf 命令解压.在/etc/profile文件中增加设置: export KAFKA_HOME=/opt/kaf

实际场景: kafka应用通过docker进行部署并暴露出不同kafka节点到不同的指定端口: 业务系统通过虚拟机进行部署: docker宿主机与业务系统在同一个局域网: 报错: 业务系统连接kafka时返回docker kafka服务名及原端口(9092) can not found the leader of kafka 原因: kafka配置文件server.properties中,host.name只绑定在了内部的IP上面,对外的网卡无法访问,及在物理业务系统服务器上面并不能识别到kaf

最近开发一cdc框架,为了测试极端情况,需要kafka传递100万条数据过去,1个G左右,由于其他环节限制,不便进行拆包(注:测下来,大包走kafka不一定性能更好,甚至可能更低). 测试百万以上的变更数据时,报消息超过kafka broker允许的最大值,因此需要修改如下参数,保证包能够正常发送: socket.request.max.bytes=2147483647    # 设置了socket server接收的最大请求大小log.segment.bytes=2147483647     

转载自:  https://yq.aliyun.com/ziliao/65771 参考:  Kafka集群partition replication默认自动分配分析    如何为kafka选择合适的partitions 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,及实际应用效果. 2.Kafka文件存储机制 Kafka部分名词解释如下: Broker

Kafka-分区数-备份数-如何设置-怎么确定-怎么修改 kafka partition 数量 更新_百度搜索 kafka重新分配partition - - CSDN博客 如何为Kafka集群选择合适的Partitions数量-优化问答-云客网SEO众包服务平台 如何决定kafka集群中话题的分区的数量 - CSDN博客 [原创]如何确定Kafka的分区数.key和consumer线程数 - huxihx - 博客园 如何决定kafka集群中话题的分区的数量_百度知道 kafka --repli

阿里太注重原理了:阿里问kafka如何实现高并发存储-如何找到一条需要消费的数据,kafka用了稀疏索引的方式,使用了二分查找法,其实很多索引都是二分查找法  二分查找法的时间复杂度:O(logn) redis,kafka,B+树的底层都采用了二分查找法 参考:二分查找法 redis的索引底层的 跳表原理 实现 聊聊Mysql索引和redis跳表 ---redis的跳表原理 时间复杂度O(logn)(阿里) 参考:二分查找法 mysql索引原理:一步步分析为什么B+树适合作为索引的结构 以及索引

一.Logstash简介   Logstash是一个开源数据收集引擎,具有实时管道功能.Logstash可以动态地将来自不同数据源的数据统一起来,并将数据标准化到你所选择的目的地. Logstash管道有两个必需的元素,输入和输出,以及一个可选元素过滤器.输入插件从数据源那里消费数据,过滤器插件根据你的期望修改数据,输出插件将数据写入目的地.   输入:采集各种样式.大小和来源的数据 数据往往以各种各样的形式,或分散或集中地存在于很多系统中.Logstash 支持各种输入选择 ,可以在同一时间从

摘要 在讨论某个数据库时,存储 ( Storage ) 和计算 ( Query Engine ) 通常是讨论的热点,也是爱好者们了解某个数据库不可或缺的部分.每个数据库都有其独有的存储.计算方式,今天就和图图来学习下图数据库 Nebula Graph 的存储部分. Nebula 的 Storage 包含两个部分, 一是 meta 相关的存储, 我们称之为 Meta Service ,另一个是 data 相关的存储, 我们称之为 Storage Service. 这两个服务是两个独立的进程,数据也

本文首发于 Nebula Graph 公众号 NebulaGraphCommunity,Follow 看大厂图数据库技术实践. 1 背景 Nebula 2.0 中已经支持了基于外部全文搜索引擎的文本查询功能.在介绍这个功能前,我们先简单回顾一下 Nebula Graph 的架构设计和存储模型,更易于下边章节的描述. 1.1 Nebula Graph 架构简介 如图所示,Storage Service 共有三层,最底层是 Store Engine,它是一个单机版 local store engin

broker的数量最好大于等于partition数量 一个partition最好对应一个硬盘,这样能最大限度发挥顺序写的优势. broker如果免得是多个partition,需要随机分发,顺序IO会退化成随机IO. 实验条件:3个 Broker,1个 Topic,无Replication,异步模式,3个 Producer,消息 Payload 为100字节: 当 Partition 数量小于 Broker个数时,Partition 数量越大,吞吐率越高,且呈线性提升. Kafka 会将所有 Pa

参数的设定:参考资料 不错的资料:http://blog.csdn.net/honglei915/article/details/37697655 http://developer.51cto.com/art/201501/464491.htm 注意:在配置文件server.properties中指定了partition的数量num.partitions.这指的是多单个topic的partition数量之和.若有多个broker,可能partition分布在不同的节点上,则多个broker的所有

原文链接:Kafka深度解析 背景介绍 Kafka简介 Kafka是一种分布式的,基于发布/订阅的消息系统.主要设计目标如下: 以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力,即使对TB级以上数据也能保证常数时间的访问性能 高吞吐率.即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒100K条消息的传输 支持Kafka Server间的消息分区,及分布式消费,同时保证每个partition内的消息顺序传输 同时支持离线数据处理和实时数据处理 为什么要用消息系统 解耦在项目启动之初来预测将来项目会碰到

Kafka-副本-分区设置-性能调优 SparkKafkaDemo - Executors kafka replication 负载均衡_百度搜索 Kafka 高性能吞吐揭秘 - 友盟博客 - SegmentFault Kafka集群partitions/replicas默认分配解析 - CSDN博客 kafka源码分析之kafka的consumer的负载均衡管理 - 综合编程类其他综合 - 红黑联盟 Kafka深度解析 - CSDN博客 揭秘Kafka高性能架构之道 - Kafka设计解析(六

@ 目录 Kafka压测 Kafka Producer(生产)压力测试 Kafka Consumer(消费)压力测试 计算Kafka分区数 Kafka机器数量计算 Kafka压测 用Kafka官方自带的脚本,对Kafka进行压测.Kafka压测时,可以查看到哪个地方出现了瓶颈==(CPU,内存,网络IO).一般都是网络IO达到瓶颈. == 使用下面两个kafka自带的脚本 kafka-consumer-perf-test.sh kafka-producer-perf-test.sh Kafka

试验了一下: 调整mapred-site.xml中mapred.min.split.size的值可以改变map的数量 首先设置了hdfs-site.xml中的dfs.block.size为20M,测试文件为72M 然后调整mapred-site.xml中mapred.min.split.size的值 30M 时候为 3个map 20M 时候为 4个map 10M 时候为 8个map 也可以在程序中设置block.size conf.setInt("dfs.block.size",655

1个partition只能被同组的一个consumer消费,同组的consumer则起到均衡效果 消费者多于partition topic: test 只有一个partition 创建一个topic--test, bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test 在g2组中启动两个consumer, 1. bin/kafka-cons

每个并发有个编号,只会读取kafka partition  % 总并发数 == 编号 的分区   如: 6 分区, 4个并发 分区: p0 p1 p2 p3 p4 p5 并发: 0 1 2 3    分区 p0 分配给并发 0 :    0 % 4 = 0 分区 p1分配给并发1:    1 % 4 = 1 分区 p2分配给并发2:    2 % 4 = 2 分区 p3 分配给并发 3:    3 % 4 = 3 分区 p4 分配给并发 0 :    4 % 4 = 0 分区 p5 分配给并发