Kafka0.8版本基于receiver接受器去接受kafka topic中的数据(并演示reduceByKeyAndWindow的使用) 依赖 <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-streaming-kafka-0-8_2.11</artifactId> <version>2.1.3</version> </depen

Kakfa揭秘 Day4 Kafka中分区深度解析 今天主要谈Kafka中的分区数和consumer中的并行度.从使用Kafka的角度说,这些都是至关重要的. 分区原则 Partition代表一个topic的分区,可以看到在构造时注册了zookeeper,也就是说kafka在分区时,是被zk管理的. 在实际存储数据时,怎么确定分区. 咱们从kafka的设计开始,为了完成高吞吐性,关键有两点设计: 使用了磁盘操作系统级的页page的访问,据说在顺序读写时比使用内存速度更快. 使用Topic进行分布

假设我们要创建合并复制的发布端数据库是EFDemo其中有四张表,订阅端数据库是EFDemoSubscription,如下图所示: 首先创建发布端快照代理Sql agent job:"EFDemoMergePublicationJob": USE [msdb] GO /****** Object: Job [EFDemoMergePublicationJob] Script Date: 11/29/2018 12:59:12 PM ******/ BEGIN TRANSACTION DE

当别人问这个问题的时候,别人肯定是想你是否看过源码.是否针对不同场景改过kafka的分区模式 这是别人最想知道的是,你的message如何负载均衡的发送给topic的partition 我们用kafka的时候,可以动态指定partition,也可以不指定partition 当我们动态指定了partition的时候,kafka会将消息发送到指定的partition 如果没有指定partition 这就是关键了, 如何让这些消息,均衡的发送给每个partition 先看看发送消息的方式 kafka首

--=========================================== --准备测试数据 USE [DB0001] GO CREATE PARTITION FUNCTION [pf_Test1](bigint) , ) GO CREATE PARTITION SCHEME [ps_Test1] AS PARTITION [pf_Test1] ALL TO([PRIMARY]) GO CREATE TABLE TB2 ( ID ,) PRIMARY KEY, C1 ) )ON[

用过 Kafka 的同学应该都知道,每个 Topic 一般会有很多个 partitions.为了使得我们能够及时消费消息,我们也可能会启动多个 Consumer 去消费,而每个 Consumer 又会启动一个或多个streams去分别消费 Topic 对应分区中的数据.我们又知道,Kafka 存在 Consumer Group 的概念,也就是 group.id 一样的 Consumer,这些 Consumer 属于同一个Consumer Group,组内的所有消费者协调在一起来消费订阅主题(su

今天又有小伙伴在群里问 slot 和 kafka topic 分区(以下topic,默认为 kafka 的 topic )的关系,大概回答了一下,这里整理一份 首先必须明确的是,Flink Task Manager 的 slot 数 和 topic 的分区数是没有直接关系的,而这个问题其实是问的是: 任务的并发数与 slot 数的关系 最大并发数 = slot 数 这里有两个原因:每个算子的不同并行不能在同一slot,不同的算子可以共享 slot ,所以最大并行度 就等于 slot 数. 这样就

背景 kafka如何支撑海量消息的集中写入? 答案就是消息分区. 核心思想是:负载均衡,采用合适的分区策略把消息写到不同的broker上的分区中: 其它的产品中有类似的思想. 比如monogodb, es 里面叫做 shard;   hbase叫region,  cassdra叫vnode; 消息的三层结构 如下图: 即  topic -> partition -> message ; topic是逻辑上的消息容器: partition实际承载消息,分布在不同的kafka的broke上: me

转载请注明原创地址 http://www.cnblogs.com/dongxiao-yang/p/6238029.html 最近需要详细研究下kafka reblance过程中分区计算的算法细节,网上搜了部分说法,感觉比较晦涩且不太易懂,还是自己抠源码比较简便一点. kafka reblance计算部分代码如下: class RangeAssignor() extends PartitionAssignor with Logging { def assign(ctx: AssignmentCon

package cn.xiaojf.kafka.producer; import org.apache.kafka.clients.producer.Partitioner; import org.apache.kafka.common.Cluster; import org.apache.kafka.common.PartitionInfo; import org.apache.kafka.common.utils.Utils; import java.util.List; import ja

1  问题背景 Flume向kafka发布数据时,发现kafka接收到的数据总是在一个partition中,而我们希望发布来的数据在所有的partition平均分布 2 解决办法 Flume的官方文档是这么说的: Kafka Sink uses the topic and key properties from the FlumeEvent headers to send events to Kafka. If topic exists in the headers, the event wil

目录 脚本方法 Java 程序 参考资料 脚本方法 ./bin/kafka-run-class.sh kafka.tools.GetOffsetShell --broker-list localhost:9092 --topic test test:0:1522 test:1:1020 test:2:1258 和Java程序比起来,运行得有点慢. Java 程序 更详细的代码工程,可以参考我的GitHub 消费者获取分区列表,并获取分区最新的OFFSET import java.util.Arr

kafka的数据的分区 探究的是kafka的数据生产出来之后究竟落到了哪一个分区里面去了 第一种分区策略:给定了分区号,直接将数据发送到指定的分区里面去 第二种分区策略:没有给定分区号,给定数据的key值,通过key取上hashCode进行分区 第三种分区策略:既没有给定分区号,也没有给定key值,直接轮循进行分区 第四种分区策略:自定义分区 /// / producer.send(new ProducerRecord<String, String>("test", Int

备份# rsync -avP -e ssh /data qqmap@10.173.139.100:/data1/qqmap/backup/10.234.22.143卸载# umount /data /data?设置分区类型为8e# fdisk /dev/sdb 创建PV# pvcreate /dev/sdb1 /dev/sdc1 /dev/sdd1 /dev/sde1 /dev/sdf1检查# pvs# pvdisplay创建VG# vgcreate qqmap_volume_group /de

备份# rsync -avP -e ssh /data xxx卸载# umount /data /data?设置分区类型为8e# fdisk /dev/sdb 创建PV# pvcreate /dev/sdb1 /dev/sdc1 /dev/sdd1 /dev/sde1 /dev/sdf1检查# pvs# pvdisplay创建VG# vgcreate xxx_volume_group /dev/sdb1 /dev/sdc1 /dev/sdd1 /dev/sde1 /dev/sdf1检查#vgdi

分区会均匀的分配到不同的broke上,即不同的机器上.

分区策略 1)分区的原因 (1)方便在集群中扩展,每个 Partition 可以通过调整以适应它所在的机器,而一个 topic 又可以有多个 Partition 组成,因此整个集群就可以适应任意大小的数据了; (2)可以提高并发,因为可以以 Partition 为单位读写了. 2)分区的原则 我们需要将 producer 发送的数据封装成一个 ProducerRecord 对象. 发送消息有几种重载方法: (1)指明 partition 的情况下,直接将指明的值直接作为 partiton 值;

Mac合并分区 公司Mac电脑之前是win系统,重新安装了mac系统后,多了一个分区.用分区助手打开后,减号是灰色的,上网搜了很多帖子,都是点击减号直接将分区删除等等.减号不能点击的就要重新装系统了... 功夫不负有心人,直接贴上自己的解决办法 终端下依次输入(一条一条来) diskutil list 列出分区情况 diskutil eraseVolume HFS+ xx /dev/disk0s3 'xx'是卷的名称,这个无所谓,随便改,'disk0s3' 是你要删除的分区的编号,上面列出的分区

分区维护作业执行失败,错误信息如下:数据库 'XXX' 的事务日志已满.若要查明无法重用日志中的空间的原因,请参阅 sys.databases 中的 log_reuse_wait_desc 列. [SQLSTATE 42000] (错误 9002) 语句已终止. [SQLSTATE 01000] (错误 3621). 该步骤失败.查看 sys.databases 数据库恢复模式为SIMPLE,日志重用等待为NOTHING提取分区维护作业代码,取其中合并分区语句,直接在查询窗口执行,并在另一窗口查

这篇文章主要在上一篇文章的基础上讲一下 如何自定义flume到kafka的分区 上一节中从下面的地址下载了一个源码 https://github.com/beyondj2ee/flumeng-kafka-plugin/tree/master/ 我们只是从中获取了jar包.这次我们就利用下载的源码去自定义分区

问题 用过 Kafka 的同学用过都知道,每个 Topic 一般会有很多个 partitions.为了使得我们能够及时消费消息,我们也可能会启动多个 Consumer 去消费,而每个 Consumer 又会启动一个或多个streams去分别消费 Topic 里面的数据.我们又知道,Kafka 存在 Consumer Group 的概念,也就是 group.id 一样的 Consumer,这些 Consumer 属于同一个Consumer Group,组内的所有消费者协调在一起来消费订阅主题(su