Kafka实际使用过程中遇到的一些问题及解决方法: 1.关于Kafka的分区: 开始使用Kafka的时候,没有分区的概念,以为类似于传统的MQ中间件一样,就直接从程序中获取Kafka中的数据. 后来程序搭建了多套,发现永远只有一个消费者(消费者应用部署在多个tomcat上)会从Kafka中获取数据进行处理,后来才知道有分区这么一个概念. 具体不说了,网上有很多资料,总的概括:Kafka的分区,相当于把一个Topic再细分成了多个通道,一个消费者应用可以从一个分区或多个分区中获取数据. 有4个分区

为了演示集群的效果,这里准备一台虚拟机(window 7),在虚拟机中搭建了单IP多节点的zookeeper集群(多IP节点的也是同理的),并且在本机(win 7)和虚拟机中都安装了kafka. 前期准备说明: 1.三台zookeeper服务器,本机安装一个作为server1,虚拟机安装两个(单IP) 2.三台kafka服务器,本机安装一个作为server1,虚拟机安装两个. 备注:当然你可以直接在虚拟机上安装三个服务器分别为server1.server2.server3 . 虚拟机和本机网络环

window环境搭建zookeeper,kafka集群 为了演示集群的效果,这里准备一台虚拟机(window 7),在虚拟机中搭建了单IP多节点的zookeeper集群(多IP节点的也是同理的),并且在本机(win 7)和虚拟机中都安装了kafka. 前期准备说明: 1.三台zookeeper服务器,本机安装一个作为server1,虚拟机安装两个(单IP) 2.三台kafka服务器,本机安装一个作为server1,虚拟机安装两个. 备注:当然你可以直接在虚拟机上安装三个服务器分别为server1

部署环境Linux(Centos 6.5),JDK 1.8.0,zookeeper-3.4.12,kafka_2.11-2.0.0. 1. 单机环境     官方建议使用JDK 1.8版本,因此本文使用的环境都是JDK1.8.如果小于1.8版本,请看我的博客:https://www.cnblogs.com/xuejiale/p/10504845.html 将环境的JDK更新到1.8版本.(PS:我开始使用机器默认安装的JDK 1.7,在启动kafka时会报错). 由于Kafka依赖zookeep

前言 Elastic Stack 提供 Beats 和 Logstash 套件来采集任何来源.任何格式的数据.其实Beats 和 Logstash的功能差不多,都能够与 Elasticsearch 产生协同作用,而且 logstash比filebeat功能更强大一点,2个都使用是因为:Beats 是一个轻量级的采集器,支持从边缘机器向 Logstash 和 Elasticsearch 发送数据.考虑到 Logstash 占用系 统资源较多,我们采用 Filebeat 来作为我们的日志采集器.并且

本文主要讲述的是如何搭建Kafka的源码环境,主要针对的Linux操作系统下IntelliJ IDEA编译器,其余操作系统或者IDE可以类推. 1.安装和配置JDK确认JDK版本至少为1.7,最好是1.8及以上.使用java -version命令来查看当前JDK的版本,示例如下: lenmom@M1701:~/workspace/software/hadoop-/bin$ java -version java version "1.8.0_191" Java(TM) SE Runtim

宝洁HR系统的测试犯了很多错误 1 最基本也是最弱智的错误:测试根本不仔细,多轮测试后仍然会发现前几轮应该发现的bug. 纠结测试不仔细的原因 a 个人工作坏习惯  老是认为理所当然,对于一些内容,总是眼高手低,没有实际去执行,按照自己想‘应该是’的太多,而没有按部就班.每一轮的测试都应该涉及所有的测试功能点 b 和开发的沟通  需求的变动自己不能及时和开发沟通获知,从而在测试时产生一些自己认为的疑问,但实际更新的需求已有说明 2 对于数据导入的测试思考的范围太小,想的太固化,涉及的点太少.对于

原文网址:https://support.google.com/chrome/answer/6213033 NPAPI 插件无法在 Chrome 42 版及更高版本上正常运行 您可以利用插件在浏览器中添加一些额外的功能.例如,您可以观看某些类型的视频或者玩网页版游戏. NPAPI 支持已结束 过去,许多插件都是使用一种称为 NPAPI 的旧系统开发的.如今,只有少量网站在使用 NPAPI 插件,因为这些插件有时会给网站带来安全风险. 为了让用户获得更安全.更快速且更稳定的 Chrome 浏览体验

应用场景:ZooKeeper是一个分布式的,开放源码的分布式应用程序协调服务,是Google的Chubby一个开源的实现,是Hadoop和Hbase的重要组件. 它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件,提供的功能包括:配置维护.域名服务.分布式同步.组服务等.[摘自百度百科] 官网:http://zookeeper.apache.org/ 安装环境:Zookeeper集群最好至少安装3个节点,这里端口采用默认zookeeper默认端口:2181 安装步骤: 1. 下载zookeeper并解压

OffsetManager主要提供对offset的保存和读取,每个broker都有一个OffsetManager实例,kafka管理topic的偏移量有2种方式: 1.ZookeeperOffsetManager:调用zookeeper来存储和接收offset Consumer offset:/consumers/[groupId]/offsets/[topic]/[partitionId] /offset number 2.DefaultOffsetManager:提供消费者offsets内置

Fortify扫描漏洞解决方案: Log Forging漏洞: 1.数据从一个不可信赖的数据源进入应用程序. 在这种情况下,数据经由getParameter()到后台. 2. 数据写入到应用程序或系统日志文件中. 这种情况下,数据通过info() 记录下来.为了便于以后的审阅.统计数据收集或调试,应用程序通常使用日志文件来储存事件或事务的历史记录.根据应用程序自身的特性,审阅日志文件可在必要时手动执行,也可以自动执行,即利用工具自动挑选日志中的重要事件或带有某种倾向性的信息.如果攻击者可以向随后

过去,很多插件都是使用一种称为NPAPI 的旧系统开发的. 现在,仅仅有少量站点在使用NPAPI 插件,由于这些插件有时会给站点带来安全风险. 为了让用户获得更安全.更高速且更稳定的 Chrome 浏览体验,眼下已结束 Chrome 42 版对 NPAPI 插件的支持. 使用 Pepper API (PPAPI) 这样的更新.更安全的系统的插件将继续正常使用,包含 Chrome 自带的那些插件,如Adobe Flash 和 PDF 查看器.可是,一些使用 NPAPI 的插件(包含 Silverl

# 1.前言本篇主要针对Unity单例模式,完成一个可以重复继承使用的抽象类,减少重复的工作与代码.同时,对存在的多种单例进行优劣分析.# 2.Unity单例问题分析## 2.1 单例原则单例要满足以下两个原则:### 2.1.1 单一原则即不能存在两个单例对象,这看起来是一句废话,且在C#编程中不会出现,但在Unity中进行组件化编程的时候却会存在.因为unity继承自Monobehavior的类是一个组件可以通过挂载形成一个实例.不用手动new产生.这就容易违背此原则.### 2.1.2 功

Log Forging漏洞: 数据从一个不可信赖的数据源进入应用程序. 在这种情况下,数据经由CreditCompanyController.java 的第 53行进入 getParameter(). 2. 数据写入到应用程序或系统日志文件中. 这种情况下,数据通过CreditCompanyController.java 文件第86 行的 info() 记录下来.为了便于以后的审阅.统计数据收集或调试,应用程序通常使用日志文件来储存事件或事务的历史记录.根据应用程序自身的特性,审阅日志文件可在必

Zookeeper概述 zookeeper高容错数据一致性协议(CP)的分布式小文件系统,提供类似于文件系统的目录方式的数据存储. 全局数据一致性:每个server保存一份相同的数据副本,client无论连接到哪个server展示的数据都是一致的. 可靠性:一旦事务成功提交,就会被保留下来. 有序性:客户端发起的事务请求,在也会顺序的应用在Zookeeper中. 数据更新原子性:一次数据更新要么成功要么失败,不存在中间状态. 实时性:保证客户端在一个间隔时间范围内获取服务的更新消息或服务器失效信

                                        引擎解析漏洞 常见的web容器有IIS.Apache.Nginx.Tomcat等,以下是详细讲解 IIS IIS简介 是Windows系统提供的一种服务,它包括WWW服务器.FTP服务器和SMTP服务器 IIS 6.0 当建立*.asa,*.asp格式的文件夹时,其目录下的人以文件都将被IIS当做asp文件解析 当文件名为*.asp;1.jpg时,同样会以ASP脚本解析 默认解析为*.asa.*.cer.*.cdx

背景: 某公司有三个数据库,分别为MySql.Oracle和PostgreSql.原有业务的数据都是来自于这三个DB,此处委托将原有的三个数据库整合成一个Mysql. 要求: 1.不影响原有系统的继续使用. 2.原有数据迁移至新的数据库. 3.新的Mysql中的同一张表的数据可能来自不同的数据库,举个例子:PostgreSql:User(name),Oracle:User(age)-->Mysql:User(name,age). 架构: (涉及内部服务器,由本地简单搭建演示记录这一过程) 一.基

一.为什么需要消息系统 1.解耦: 允许你独立的扩展或修改两边的处理过程,只要确保它们遵守同样的接口约束. 2.冗余: 消息队列把数据进行持久化直到它们已经被完全处理,通过这一方式规避了数据丢失风险.许多消息队列所采用的"插入-获取-删除"范式中,在把一个消息从队列中删除之前,需要你的处理系统明确的指出该消息已经被处理完毕,从而确保你的数据被安全的保存直到你使用完毕. 3.扩展性: 因为消息队列解耦了你的处理过程,所以增大消息入队和处理的频率是很容易的,只要另外增加处理过程即可. 4.

本文转发自Jason’s Blog,原文链接 http://www.jasongj.com/2015/01/02/Kafka深度解析 背景介绍 Kafka简介 Kafka是一种分布式的,基于发布/订阅的消息系统.主要设计目标如下: 以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力,即使对TB级以上数据也能保证常数时间的访问性能 高吞吐率.即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒100K条消息的传输 支持Kafka Server间的消息分区,及分布式消费,同时保证每个partition内的消息

本文转发自Jason’s Blog,原文链接 http://www.jasongj.com/2015/01/02/Kafka深度解析 背景介绍 Kafka简介 Kafka是一种分布式的,基于发布/订阅的消息系统.主要设计目标如下: 以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力,即使对TB级以上数据也能保证常数时间的访问性能 高吞吐率.即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒100K条消息的传输 支持Kafka Server间的消息分区,及分布式消费,同时保证每个partition内的消息

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/xiaodf/ 创建kafka topic 查看所有topic列表 查看指定topic信息 控制台向topic生产数据 控制台消费topic的数据 查看topic某分区偏移量最大(小)值 增加topic分区数 删除topic,慎用,只会删除zookeeper中的元数据,消息文件须手动删除 创建kafka topic bin/kafka-topics.sh --zookeeper node01:2181 --create --topic