最近在StackOverflow碰到的一个问题,即在consumer.poll之后assignment()返回为空的问题,如下面这段代码所示: consumer.subscribe(Arrays.asList("test")); consumer.poll(Duration.ofMillis(0)); // consumer.poll(0); Set<TopicPartition> assignment = consumer.assignment(); // empty!

背景 在kafka中,正常情况下,同一个group.id下的不同消费者不会消费同样的partition,也即某个partition在任何时刻都只能被具有相同group.id的consumer中的一个消费. 也正是这个机制才能保证kafka的重要特性: 1.可以通过增加partitions和consumer来提升吞吐量: 2.保证同一份消息不会被消费多次. 在KafkaConsumer类中(官方API),消费者可以通过assign和subscribe两种方式指定要消费的topic-partitio

注意本文采用最新版本进行Kafka的内核原理剖析,新版本每一个Consumer通过独立的线程,来管理多个Socket连接,即同时与多个broker通信实现消息的并行读取.这就是新版的技术革新.类似于Linux I/O模型或者Select NIO 模型. Poll为什么要设置一个超时参数 条件: 1:获取足够多的可用数据 2:等待时间超过指定的超时时间. 目的在于让Consumer主线程定期的""苏醒"去做其他事情.比如:定期的执行常规任务,(比如写日志,写库等). 获取消息,

转载请注明原创地址:http://www.cnblogs.com/dongxiao-yang/p/7200971.html 最近需要研究flink-connector-kafka的消费行为,发现flink使用了kafka consumer一个比较底层一点的assign接口而不是之前比较常用的subscirbe,于是研究下二者之间的差异. 首先看api文档:http://kafka.apache.org/0110/javadoc/index.html?org/apache/kafka/client

1 subscribe:  自动安排分区, 通过group自动重新的负载均衡: 关于Group的实验: 如果auto commit = true, 重新启动进程,如果是同样的groupID,从上次commit的地方开始消费数据,但是如果换了group后,就可以继续   消费了. auto commit = true, 多个consumer是同一个group,并且consumer是同时创建的,同时消费: 不出现重复消费的现象. auto commit = true, 多个consumer是同一个g

引言 IM即时通信场景下,最重要的一个能力就是推送:在线的直接通过长连接网关服务转发,离线的通过APNS或者极光等系统进行推送.   本文主要是针对在线用户推送场景来进行总结和探讨:如何利用Kafka的Assign模式,解决百万级长链接海量消息的路由广播问题?如何解决超大聊天室成员(超过10万)的消息推送问题? 问题背景 考虑到用户体验和一些技术限制,通常一些社交软件都会限制群成员的上限,比如微信是500,QQ是2000.但是某些特定的场景下,希望突破这个上限,需要怎么实现呢?   如下图,这是

2.1 Producer API We encourage all new development to use the new Java producer. This client is production tested and generally both faster and more fully featured than the previous Scala client. You can use this client by adding a dependency on the c

1.预览 1.1 消费者组(Consumer Group) 一个consumer group可能有若干个consumer实例 同一个group里面,topic的每条信息只能被发送到group下的一个consumer实例 topic消息可以被发送到多个group 为什么需要consumer group? consumer group是用于实现高伸缩性.高容错性的consumer机制.组内的多个实例可以同时读取消息(不同的消息),而一旦某个consumer挂了,group会把这个实例的任务立刻交给其

Spark2.11 两种流操作 + Kafka Spark2.x 自从引入了 Structured Streaming 后,未来数据操作将逐步转化到 DataFrame/DataSet,以下将介绍 Spark2.x 如何与 Kafka0.10+整合 Structured Streaming + Kafka 引包 groupId = org.apache.spark artifactId = spark-sql-kafka-0-10_2.11 version = 2.1.1 为了让更直观的展示包的

使用python-kafka类库开发kafka生产者&消费者&客户端   By: 授客 QQ:1033553122       1．测试环境 python 3.4 zookeeper-3.4.13.tar.gz 下载地址1: http://zookeeper.apache.org/releases.html#download https://www.apache.org/dyn/closer.cgi/zookeeper/ https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.

Structured Streaming最主要的生产环境应用场景就是配合kafka做实时处理,不过在Strucured Streaming中kafka的版本要求相对搞一些,只支持0.10及以上的版本.就在前一个月,我们才从0.9升级到0.10,终于可以尝试structured streaming的很多用法,很开心~ 引入 如果是maven工程,直接添加对应的kafka的jar包即可: <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupI

昨天晚上刚刚才花3小时看完<日志:每个软件工程师都应该知道的有关实时数据的统一概念>. 今天就把kafka在docker容器里运行起来,github上有几个,但都太复杂了. 我自己写个最简单的python的demo体验一下:https://github.com/xuqinghan/docker-kafka 和上周部署taiga相比,kafka不愧是大家手笔,基本无坑,简单记录一下: 首先是docker-compose.yml version: '3.1' services: zoo: imag

Introduction Apache Kafka is a distributed publish-subscribe messaging system. It was originally developed at LinkedIn Corporation and later on became a part of Apache project. Kafka is a fast, scalable, distributed in nature by its design, partition

Apache Kafka is optimized for small messages. According to benchmarks, the best performance occurs with 1 KB messages. Larger messages (for example, 10 MB to 100 MB) can decrease throughput and significantly impact operations. This topic describes op

kafka shutdown停止很慢问题 在数据量大的时候,consumer一次抓取数据的数据很多,进入到业务处理的数据可能有很多, 假设一次poll有1万条数据进入业务程序,而且业务程序是和poll绑定在一起线程同步执行的,假设平均每条数据,执行业务程序花费100ms, 那么poll一次的数据,至少要执行 1w*0.1s = 1000s = 16.67分钟. 所以,在数据量大的时候,停止一个线程(需要先等待业务程序处理完数据),可能要十几分钟. shutdown问题解决方案 1.改成异步处理数

需求: 目前kafka的topic上有一批数据,这些数据被分配到9个不同的partition中(就是发布时key:{m1,m2,m3,m4...m9},value:{records items}),mx(m1,m2...m9)这些数据的唯一键值:int_id+start_time,其中int_id和start_time是topic record中的记录.这9组数据按照唯一键值可以拼接(m1.primarykey1,m2.primarykey1,m3.primarykey1.....m9.prim

1.两种方式管理偏移量并将偏移量写入redis (1)第一种:rdd的形式 一般是使用这种直连的方式,但其缺点是没法调用一些更加高级的api,如窗口操作.如果想更加精确的控制偏移量,就使用这种方式 代码如下 KafkaStreamingWordCountManageOffsetRddApi package com._51doit.spark13 import com._51doit.utils.JedisConnectionPool import org.apache.kafka.clients

1. Spark Streaming 1.1 简介(来源:spark官网介绍) Spark Streaming是Spark Core API的扩展,其是支持可伸缩.高吞吐量.容错的实时数据流处理.Spark Streaming的数据源可以为kafka,Flume,Kinesis或者是TCP socket,并且这些数据可以使用复杂的算法来处理,这些算法用高级函数表示,如map.reduce.join和window.最后被处理的数据可以被push到文件存储系统,数据库,live dashboards

一.spark structured-streaming  介绍 我们都知道spark streaming  在v2.4.5 之后 就进入了维护阶段,不再有新的大版本出现,而且 spark streaming  一直是按照微批来处理streaming  数据的,只能做到准实时,无法像flink一样做到数据的实时数据处理.所以在spark streaming  进入到不再更新的维护阶段后,spark 推出了 structured-streaming 来同flink 进行竞争,structured-

Angular2和Rx的相关知识可以看我的Angular 2.0 从0到1系列第一节:Angular 2.0 从0到1 (一)第二节:Angular 2.0 从0到1 (二)第三节:Angular 2.0 从0到1 (三)第四节:Angular 2.0 从0到1 (四)第五节:Angular 2.0 从0到1 (五)第六节:Angular 2.0 从0到1 (六)第七节:Angular 2.0 从0到1 (七)第八节:Angular 2.0 从0到1 (八)番外:Angular 2.0 从0到1

1.mongo #Gemfile添加如下两个gem包gem 'mongoid', '~> 5.1.0' gem 'mongo', '~> 2.4’ @client = Mongo::Client.new([host1,host2],:database=>'database_name',:user=>"user_name",:password=>"password")@db = @client[:database_name].databa