KAFKA 调优 最近要对kafka集群做调优,就在网上看了些资料,总结如下. 我们的kafka版本是0.10.1.0. 机器配置是40G内存,300G硬盘. 一共有3台机器组成一个小的集群. Kakfka的调优主要分为3个部分,Linux系统,JVM虚拟机,Kafka本身设置. Linux系统 Swap 机制 Don't fear the filesystem!中提到kafka使用page cache进行文件存储. 计算机的内存分为虚拟内存和物理内存.物理内存是真实的内存,虚拟内存是用磁盘来代…

kafka调优:[root@bi-kafka-1 bin]# pwd/data/kafka-9092/bincat kafka-server-start.sh if [ "x$KAFKA_HEAP_OPTS" = "x" ]; then export KAFKA_HEAP_OPTS="-Xmx1G -Xms1G" export JMX_PORT="9998"fi#调整heap,推荐6G,可改为if [ "x$KAFK…

胡夕 <Apache Kafka实战>作者,北航计算机硕士毕业,现任某互金公司计算平台总监,曾就职于IBM.搜狗.微博等公司.国内活跃的Kafka代码贡献者. 前言 虽然目前Apache Kafka已经全面进化成一个流处理平台,但大多数的用户依然使用的是其核心功能:消息队列.对于如何有效地监控和调优Kafka是一个大话题,很多用户都有这样的困扰,今天我们就来讨论一下. 一.Kafka综述 在讨论具体的监控与调优之前,我想用一张PPT图来简单说明一下当前Kafka生态系统的各个组件.就像我前面所…

Kafka监控 五个维度来监控Kafka 监控Kafka集群所在的主机 监控Kafka broker JVM的表现 监控Kafka Broker的性能 监控Kafka客户端的性能.这里的所指的是广义的客户端——可能是指我们自己编写的生产者.消费者,也有可能是社区帮我们提供的生产者.消费者,比如说Connect的Sink/Source或Streams等 监控服务器之间的交互行为 主机监控 个人认为对于主机的监控是最重要的.因为很多线上环境问题首先表现出来的症状就是主机的某些性能出现了明显的问题.此…

前言 在WeTest舆情项目中,需要对每天千万级的游戏评论信息进行词频统计,在生产者一端,我们将数据按照每天的拉取时间存入了Kafka当中,而在消费者一端,我们利用了spark streaming从kafka中不断拉取数据进行词频统计. 本文首先对spark streaming嵌入kafka的方式进行归纳总结,之后简单阐述Spark streaming+kafka 在舆情项目中的应用,最后将自己在Spark Streaming+kafka 的实际优化中的一些经验进行归纳总结.(如有任何纰漏欢迎补…

https://baijiahao.baidu.com/s?id=1610644333184173190&wfr=spider&for=pc DataPipeline |ApacheKafka实战作者胡夕:Apache Kafka监控与调优 DataPipeline 18-09-0412:13 胡夕 <Apache Kafka实战>作者,北航计算机硕士毕业,现任某互金公司计算平台总监,曾就职于IBM.搜狗.微博等公司.国内活跃的Kafka代码贡献者. 前言 虽然目前Apache…

1. Kafka概要设计 kafka在设计之初就需要考虑以下4个方面的问题: 吞吐量/延时 消息持久化 负载均衡和故障转移 伸缩性 1.1 吞吐量/延时 对于任何一个消息引擎而言,吞吐量都是至关重要的性能指标.那么何为吞吐量呢?通常来说,吞吐量是某种处理能力的最大值.而对于Kafka而言,它的吞吐量就是每秒能够处理的消息数或者每秒能够处理的字节数.很显然,我们自然希望消息引擎的吞吐量越大越好. 消息引擎系统还有一个名为延时的性能指标.它衡量的是一段时间间隔,可能是发出某个操作与接收到操作响应(r…

原文  https://blog.csdn.net/weixin_39478115/article/details/79155287 Broker参数配置 1.网络和io操作线程配置优化 # broker处理消息的最大线程数(默认为3) num.network.threads=cpu核数+1 # broker处理磁盘IO的线程数 num.io.threads=cpu核数*2 2.log数据文件刷盘策略 # 每当producer写入10000条消息时,刷数据到磁盘 log.flush.interv…

<Apache Kafka实战>读书笔记-调优Kafka集群 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.确定调优目标 1>.常见的非功能性要求 一.性能(performance) 最重要的非功能性需求之一.大多数生产环境对集群性能都有着严格的要求.不同的系统对于性能有着不同的诉求.比如对数据库系统来说,最重要的性能是请求的响应时间(response time).用户总是希望一条查询或更新操作的整体响应时间越短越好:而对kafak而言,性能一般指的是吞吐量和延时…

<Kafka权威指南>读书笔记-操作系统调优篇 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 大部分Linux发行版默认的内核调优参数配置已经能够满足大多数应用程序的运行需求,不过还是可以通过调整一些参数来进一步提升Kafka的性能.这些参数主要与虚拟内存,网络子系统和用来存储日志片段的磁盘挂在点有关.这些参数一般配置在“/etc/sysctl.conf” 文件里,不过在对内核参数进行调整时,最好参考官方提供的操作系统文档. 一.虚拟内存 一般来说,Linux的虚拟内存会根…

主要优化原理和思路 kafka是一个高吞吐量分布式消息系统,并且提供了持久化.其高性能的有两个重要特点: 利用了磁盘连续读写性能远远高于随机读写的特点: 并发,将一个topic拆分多个partition. 要充分发挥kafka的性能,就需要满足这两个条件 kafka读写的单位是partition,因此,将一个topic拆分为多个partition可以提高吞吐量.但是,这里有个前提,就是不同partition需 要位于不同的磁盘(可以在同一个机器).如果多个partition位于同一个磁盘,那么意…

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…

Kafka-配置参数详解-参数调优 kafka 目录_百度搜索 为什么kafka使用磁盘而不是内存 - CSDN博客 Kafka 配置说明 - 風吹云动 - 博客园 kafka生产服务器配置 - OrcHome (1 封私信)kafka中的topic为什么要进行分区? - 知乎 kafka主要配置 - 一寸相思万千劫 - 博客园…

今天带来一篇译文“调优Apache Kafka集群”,里面有一些观点并无太多新颖之处,但总结得还算详细.该文从四个不同的目标出发给出了各自不同的参数配置,值得大家一读~ 原文地址请参考:https://www.confluent.io/blog/optimizing-apache-kafka-deployment/ ========================================== Apache Kafka是当前最好的企业级流式处理平台.把你的应用程序链接到Kafka集群,剩下…

序言Kakfa MirrorMaker是Kafka 官方提供的跨数据中心的流数据同步方案.其实现原理,其实就是通过从Source Cluster消费消息然后将消息生产到Target Cluster,即普通的消息生产和消费.用户只要通过简单的consumer配置和producer配置,然后启动Mirror,就可以实现准实时的数据同步. 1. Kafka MirrorMaker基本特性Kafka Mirror的基本特性有: 在Target Cluster没有对应的Topic的时候,Kafka Mir…

今天,我们将讨论Kafka Performance Tuning.在本文“Kafka性能调优”中,我们将描述在设置集群配置时需要注意的配置.此外,我们将讨论Tuning Kafka Producers,Tuning Kafka Consumers和Tuning Kafka Brokers.那么,让我们从Kafka Performance Tuning开始吧. Kafka性能调优 - Kafka优化的方法 2. Kafka Performance Tuning是什么? 在我们讨论Kafka性能调优…

一.背景介绍: 在平时的开发中,使用kafka来发送数据已经非常熟悉,但是在使用的过程中,其实并没有比较深入的探索kafka使用过程中 一些参数配置,带来的损失可能就是没有充分的发挥出kfka的优势,无法很好的满足业务场景.在意识这个问题后,专门腾出 时间来总结一下kakfa参数配置的调优,以充分发挥kafka在低时延,高吞吐等不同场景下的优势. 二.通用介绍: -------- 生产者配置 ------- 常规参数设置解析: Properties props = new Properties(…

这篇文章主要说一下在生产过程中的kafka常用的调优参数, 首先kafka的版本是0.9.0.1,针对以下几个方面来说, 针对kafka的堆内存: 针对kafka的集群调优: kafka的的消息机制有三种,同步 异步和 oneway 同步(sync)的意味着消息是以batch的方式push,这样会极大的提高broker的性能,但这样也会增加数据丢失的风险 异步(async)的参数比较多,主要有四个参数 其中第二个消息确认机制参数有三种,当它的值为1时,kafka的leader 的partitio…

序:最近对storm平台系统进行性能检测发现偶尔会出现oncebolt向另一个twobolt发送数据后,twobolt要500毫秒后才接收到进行处理.这里简单说增大twobolt的并行度即可解决,但是究其内部原因是因为storm的通信机制所导致的问题. 先介绍背景:一个拓扑的结构,spout(并行度:1)[处理性能:capacity 0.04],oncebolt(并行度:20)[处理性能:capacity 0.2],twobolt(并行度:100)[处理性能:capacity 0.6];整个拓扑…

SparkStreaming是架构在SparkCore上的一个"应用",SparkStreaming主要由DStreamGraph.Job的生成.数据的接收和导入以及容错四大模块组成,我们今天就从这四大模块入手,看看每个模块都有什么样的调优方式 1 DStreamGraph 其实这部分主要是算子的使用优化,这个跟Spark调优的内容是相同,在这一部分可以优化的内容有 重复使用的rdd进行cache 使用高性能的算子代替性能差的算子 reduceByKey\aggregateByKey代…

最近在和小伙伴们做充电与通信程序的架构迁移.迁移前的架构是,通信程序负责接收来自充电集控设备的数据实时数据,通过Thrift调用后端的充电服务,充电服务收到响应后放到进程的Queue中,然后在管理线程的调度下,启动多线程进程数据处理. 随着业务规模的不断扩大和对系统可用性的逐步提高.现在这个架构存在很多的问题,比如: 1.充电服务重启,可能会丢数据. 2.充电服务重启会波及影响通信服务. 3.充电服务与通信服务面对的需求和变化是不一样,强依赖的架构带来很多的问题. 为了解决上述的这些问题,项目组…

ELK 从发布5.0之后加入了beats套件之后,就改名叫做elastic stack了.beats是一组轻量级的软件,给我们提供了简便,快捷的方式来实时收集.丰富更多的数据用以支撑我们的分析.但由于beats都需要安装在ELK集群之外,在宿主机之上,其对宿主机的性能的影响往往成为了考量其是否能被使用的关键,而不是它到底提供了什么样的功能.因为业务的稳定运行才是核心KPI,而其他因运维而生的数据永远是更低的优先级.影响宿主机性能的方面可能有很多,比如CPU占用率,网络吞吐占用率,磁盘IO,内存等…

Linux网卡调优篇-禁用ipv6与优化socket缓冲区大小 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任.   一般在内网环境中,我们几乎是用不到IPV6,因此我们没有必要把多不用的功能开起来从而浪费不必要的资源.默认情况下,系统内核没有针对快速的的大流量网络传输进行优化,所以对于应用程序来说,一般需要对Linux系统的网络栈进行调优,以实现对大流量的支持. 一.禁用IPv6图解 1>.使用ifconfig查看网卡信息(如果没有该工具,直接yum按照响应的工具包即可:[ro…

  Linux虚拟内存(swap)调优篇-“swappiness”,“vm.dirty_background_ratio”和“vm.dirty_ratio” 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 我的kafka集群在上线一段时间后,发现内存使用达到峰值时系统开始使用swap.在swap的过程中系统性能会有所下降,表现为较大的服务延迟.对这种情况,可以通过调节swappiness内核参数降低系统对swap的使用,从而避免不必要的swap对性能造成的影响.接下来,我们就一…

Spark Streaming性能调优详解 Spark  2015-04-28 7:43:05  7896℃  0评论 分享到微博   下载为PDF 2014 Spark亚太峰会会议资料下载.<Hadoop从入门到上手企业开发视频下载[70集]>.<炼数成金-Spark大数据平台视频百度网盘免费下载>.<Spark 1.X 大数据平台V2百度网盘下载[完整版]>.<深入浅出Hive视频教程百度网盘免费下载> 转发微博有机会获取<Spark大数据分析实战…

原文链接:Spark Streaming性能调优详解 Spark Streaming提供了高效便捷的流式处理模式,但是在有些场景下,使用默认的配置达不到最优,甚至无法实时处理来自外部的数据,这时候我们就需要对默认的配置进行相关的修改.由于现实中场景和数据量不一样,所以我们无法设置一些通用的配置(要不然Spark Streaming开发者就不会弄那么多参数,直接写死不得了),我们需要根据数据量,场景的不同设置不一样的配置,这里只是给出建议,这些调优不一定试用于你的程序,一个好的配置是需要慢慢地尝试…

数据接收并行度调优(一) 通过网络接收数据时(比如Kafka.Flume),会将数据反序列化,并存储在Spark的内存中.如果数据接收称为系统的瓶颈,那么可以考虑并行化数据接收.每一个输入DStream都会在某个Worker的Executor上启动一个Receiver,该Receiver接收一个数据流.因此可以通过创建多个输入DStream,并且配置它们接收数据源不同的分区数据,达到接收多个数据流的效果.比如说,一个接收两个Kafka Topic的输入DStream,可以被拆分为两个输入DStr…

总的来说,需要考虑以下两点: 1. 有效地运用集群资源去减少每个批次处理的时间 2. 正确的设置batch size,以使得处理速度能跟上接收速度 一.  为了减少处理时间,主要有以下几个优化点: 1. 接收数据的并行度. 每个InputDStream只创建一个Receiver用于接收数据,如果接收数据是系统的瓶颈,可以创建多个InputDStream.配置不同的InputDStream读取数据源的不同分区.比如原先用一个InputDStream读取Kafka的两个topic的数据,可以拆分成两…

目录视图 摘要视图 订阅 [观点]物联网与大数据将助推工业应用的崛起,你认同么?      CSDN日报20170703——<从高考到程序员——我一直在寻找答案>      [直播]探究Linux的总线.设备.驱动模型! 数据倾斜是多么痛?spark作业调优秘籍 2017-06-27 13:28 39人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: Spark(124)  原文:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI5OTAwMTM1MQ==&mid=2456…

原博文出自于: http://sanwen.net/a/gqkotbo.html 感谢! 来源:数盟 调优概述 有的时候,我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜,此时Spark作业的性能会比期望差很多.数据倾斜调优,就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题,以保证Spark作业的性能. 数据倾斜是多么痛?!!! 如果数据倾斜没有解决,完全没有可能进行性能调优,其他所有的调优手段都是一个笑话.数据倾斜是最能体现一个spark大数据工程师水平的性能调优问题. 数据倾斜如果能够解…