https://unmi.cc/kafka-produce-consume-avro-data/ https://unmi.cc/apache-avro-serializing-deserializing/…

一.什么是kafka Kafka是最初由Linkedin公司开发,是一个分布式.支持分区的(partition).多副本的(replica),基于zookeeper协调的分布式消息系统,它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景:比如基于hadoop的批处理系统.低延迟的实时系统.storm/Spark流式处理引擎,web/nginx日志.访问日志,消息服务等等,用scala语言编写,Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目. 二.kafka与其他…

Kafka重复消费原因 底层根本原因:已经消费了数据,但是offset没提交. 原因1:强行kill线程,导致消费后的数据,offset没有提交. 原因2:设置offset为自动提交,关闭kafka时,如果在close之前,调用 consumer.unsubscribe() 则有可能部分offset没提交,下次重启会重复消费.例如: try { consumer.unsubscribe(); } catch (Exception e) { } try { consumer.close(); }…

安装 kafka:  pip install kafka-python 生产数据 from kafka import KafkaProducer import json ''' 生产者demo 向test_lyl2主题中循环写入10条json数据 注意事项:要写入json数据需加上value_serializer参数,如下代码 ''' producer = KafkaProducer( value_serializer=lambda v: json.dumps(v).encode('utf-8'…

Kafka日志及Topic数据清理 https://blog.csdn.net/qiaqia609/article/details/78899298 Kafka--Consumer消费者 pasting…

Maven依赖: <dependency> <groupId>org.apache.kafka</groupId> <artifactId>kafka-clients</artifactId> <version>0.10.0.0</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.kafka</groupId> &…

基于Python结合pykafka实现kafka生产及消费速率&主题分区偏移实时监控   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…

一  Kafka HA设计解析 1.1 为何需要Replication 在Kafka在0.8以前的版本中,是没有Replication的,一旦某一个Broker宕机,则其上所有的Partition数据都不可被消费,这与Kafka数据持久性及Delivery Guarantee的设计目标相悖.同时Producer都不能再将数据存于这些Partition中. 如果Producer使用同步模式则Producer会在尝试重新发送message.send.max.retries(默认值为3)次后抛出Exc…

kafka是吞吐量巨大的一个消息系统,它是用scala写的,和普通的消息的生产消费还有所不同,写了个demo程序供大家参考.kafka的安装请参考官方文档. 首先我们需要新建一个maven项目,然后在pom中引用kafka jar包,引用依赖如下: <dependency> <groupId>org.apache.kafka</groupId> <artifactId>kafka_2.10</artifactId> <version>…

一.Kafka 数据日志 1.主题 Topic Topic 是逻辑概念. 主题类似于分类,也可以理解为一个消息的集合.每一条发送到 Kafka 的消息都会带上一个主题信息,表明属于哪个主题. Kafka 的主题是支持多用户订阅的,即一个主题可以有零个.一个或者多个消费者来订阅该主题的消息. 2.分区 Partition 1)分区原因 方便集群扩展,因为一个 Topic 由多个 Partition 组成,而 Partition 又可以通过调整以适应不同的机器,因而整个集群就可以适应任意大小的数据:…