修改 topic 的分区数 shiyanlou:bin/ $ ./kafka-topics.sh --zookeeper localhost:2181 --alter --topic mySendTopic --partitions 4WARNING: If partitions are increased for a topic that has a key, the partition logic or ordering of the messages will be affectedAdd

  Kafka中操作topic时 Error: Failed to parse the broker info from zookeeper 1.问题描述   2.问题原因     kafka在启动后,会将broker的信息存放在对应的zookeeper里的zNode中,默认存放在zookeeper中的路径 /broker/ids/xxx(当然如果在kafka的server.properties文件中指定zookeeper中的路径/kafka,那么对应的zNode也会在/kafka下创建)  

修改分区个数: ./kafka-topics./kafka/<id_of_kafka> --alter --partitions 10 --topic test_topic 上面命令将test_topic对应的分区数目调整为10个,127.0.0.1是zookeeper的地址,2181是zookeeper端口. 删除topic ./kafka-topics./kafka/<id_of_kafka> --delete --topic test_topic 上面命令将主题test_to

本文介绍如何手动跟新zookeeper中的偏移量.我们在使用kafka的过程中,有时候需要通过修改偏移量来进行重新消费.我们都知道offsets是记录在zookeeper中的,所以我们想修改offsets的值只要修改zookeeper中的offsets值就可以了.修改offsets值有几种方法,这里介绍最直接的一种修改方法,就是直接手动修改zookeeper中记录的offsets值. 首先进入zk客户端 zkCli.sh  -server  localhost:2181 Offsets值记录在z

删除Kafka中的topic 一.配置delete.topic.enable=true 二.其他方法 一.配置delete.topic.enable=true 修改kafaka配置文件server.properties, 添加delete.topic.enable=true,重启kafka,之后通过kafka命令行就可以直接删除topic   通过命令行删除topic:     ./bin/kafka-topics.sh --delete --zookeeper {zookeeper serve

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 https://www.cnblogs.com/dorothychai/p/6181058.html 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,

项目中需要使用python 向Kafka生产和消费数据,最初使用pykafka .后来发现pykafka不支持client.id. 最后,终于找到confluent-kafka. python kafka推荐使用confluent-kafka,官方推荐的. Confluent's Apache Kafka Python client confluent-kafka-python is Confluent's Python client for Apache Kafka and the Confl

https://bbs.huaweicloud.com/blogs/112956 版权归PUMA项目组所有,转载请声明,多谢. kakfa大规模集群能力在前面已给大家分享过,kafka作为消息总线,在支撑云千万tps上千节点的集群能力非常出色,本文继续对业界关于单机多topic的性能瓶颈点问题(比如:https://yq.aliyun.com/articles/62832?spm=5176.100239.blogcont25379.8.KMUH1L),国内某云使用RocketMQ,性能对比唱衰k

Zookeeper 主要用来跟踪Kafka 集群中的节点状态, 以及Kafka Topic, message 等等其他信息. 同时, Kafka 依赖于Zookeeper, 没有Zookeeper 是不能运行起来Kafka 的. Controller 选举: Controller 是一个特殊的Broker, 其负责所有Partition 的leader/follower 关系. Zookeeper 负责从Broker 中选举出一个作为Controller, 并确保其唯一性. 同时, 当Contr

一.前言 由于工作原因使用到了 Kafka,而现有的代码并不能满足性能需求,所以需要开发高效读写 Kafka 的工具,本文是一个 Python Kafka Client 的性能测试记录,通过本次测试,可以知道选用什么第三方库的性能最高,选用什么编程模型开发出来的工具效率最高. 二.第三方库性能测试 1.第三方库 此次测试的是三个主要的 Python Kafka Client:pykafka.kafka-python 和 confluent-kafka,具体介绍见官网: pykafka:https

如何使用Python在Kaggle竞赛中成为Top15 Kaggle比赛是一个学习数据科学和投资时间的非常的方式,我自己通过Kaggle学习到了很多数据科学的概念和思想,在我学习编程之后的几个月就开始了Kaggle比赛,最近还赢得了几个比赛. 要在Kaggle比赛中取得好成绩不仅仅是要求知道一些机器学习算法,而且要有一个准确的思维模式,好学,花大量的时间探索数据.虽然,在很多方面通常都不强调在开始Kaggle比赛的时候使用教程(tutorials),但是在这里,我将告诉大家如何开始Kaggle

转发自:http://blog.csdn.net/laoyaotask/article/details/22117745?utm_source=tuicool python matplotlib plot 数据中的中文无法正常显示的解决办法 在学习<NLP with Ptyhon>一中的过程中,总想用中文语料进行试验,结果在matplotlib.plot生成的统计图表中,中文总是无法正常显示.在网上也找了些资料,说是在程序中指定字体文件,不过那样的话需要对plot进行很多设置,而且都是说的设置

参考链接:apache kafka系列之在zookeeper中存储结构  http://blog.csdn.net/lizhitao/article/details/23744675 1.topic注册信息 /brokers/topics/[topic] : 存储某个topic的partitions所有分配信息 Schema:   {    "version": "版本编号目前固定为数字1",    "partitions": {       

参考site:http://kafka.apache.org/documentation.html#impl_zookeeper 1.zookeeper客户端相关命令 在确保zookeeper服务启动状态下,通过 bin/zkCli.sh -server 127.0.0.1:2181 该命令来连接客户端 简单操作如下: 1. 显示根目录下.文件: ls /  使用 ls 命令来查看当前 ZooKeeper 中所包含的内容 2. 显示根目录下.文件: ls2 / 查看当前节点数据并能看到更新次数等

众所周知,Structured Streaming默认支持Kafka 0.10,没有提供针对Kafka 0.8的Connector,但这对高手来说不是事儿,于是有个Hortonworks的邵大牛(前段时间刚荣升Spark Committer)给出了一个开源的第三方解决方案: https://github.com/jerryshao/spark-kafka-0-8-sql 不过下载下来后,编译不通过: 看来有时候,牛人办事也不一定靠谱,当然从github中的issue记录看,邵大牛认为是spark

对于非银行等严格要求事务的行业,搜索记录中出现或者不出现某条记录,都是在可容忍范围内,所以碰到死锁,应该首先考虑,我们业务逻辑是否能容忍出现或者不出现某些记录,而不是寻求对双方都加锁条件下如何解锁的问题. NOLOCK 和 READPAST 都是处理查询.插入.删除等操作时候,如何应对锁住的数据记录.但是这时候一定要注意NOLOCK 和 READPAST的局限性,确认你的业务逻辑可以容忍这些记录的出现或者不出现: 简单来说: NOLOCK 可能把没有提交事务的数据也显示出来． READPAST

from:http://blog.csdn.net/jinping_shi/article/details/52433867 Python多进程库multiprocessing中进程池Pool类的使用 问题起因 最近要将一个文本分割成好几个topic,每个topic设计一个regressor,各regressor是相互独立的,最后汇总所有topic的regressor得到总得预测结果.没错!类似bagging ensemble!只是我没有抽样.文本不大,大概3000行,topic个数为8,于是我

一.Kafka在zookeeper中存储结构图 二.分析 2.1 topic注册信息 /brokers/topics/[topic] : 存储某个topic的partitions所有分配信息 [zk: localhost:(CONNECTED) ] get /brokers/topics/topic2 Schema: { "version": "版本编号目前固定为数字1", "partitions": { "partitionId编号&

1.topic注册信息 /brokers/topics/[topic] : 存储某个topic的partitions所有分配信息 Schema:   {    "version": "版本编号目前固定为数字1",    "partitions": {        "partitionId编号": [            同步副本组brokerId列表        ],        "partitionId编号

前段时间在Kafka QQ群中有人问及此事——关于Java consumer如何动态修改topic订阅的问题.仔细一想才发现这的确是个好问题,因为如果简单地在另一个线程中直接持有consumer实例然后调用subscribe进行修改,consumer端必然会抛出异常ConcurrentModificationException:KafkaConsumer is not safe for multi-threaded access 和KafkaProducer不同的是,KafkaConsumer不