经常遇到这样的场景,13点-14点的时候flink程序发生了故障,或者集群崩溃,导致实时程序挂掉1小时,程序恢复的时候想把程序倒回13点或者更前,重新消费kafka中的数据. 下面的代码就是根据指定时间戳(也可以换算成时间)开始消费数据,支持到这样就灵活了,可以在启动命令中加个参数,然后再配个守护程序来控制程序. flink代码 import java.util.Properties import org.apache.flink.streaming.api.scala._ import org

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文首发在云+社区,未经许可,不得转载. 自我介绍 我是知乎的技术中台工程师,现在是负责知乎的存储相关组件.我的分享主要基于三个,一个是简单介绍一下Kafka在知乎是的应用,另外一个是为什么做基于Kubernetes的Kafka平台,还有我们如何去实现了基于Kubernetes平台 Kafka在知乎的应用 Kafka一个是非常优秀的,消息或者是数据流的组件,在知乎承载了日志,数据收集,消息队列的服务日志,显而易见就包括业务,包括运行的D

前言 之前写过一篇<从源码分析如何优雅的使用 Kafka 生产者> ,有生产者自然也就有消费者. 建议对 Kakfa 还比较陌生的朋友可以先看看. 就我的使用经验来说,大部分情况都是处于数据下游的消费者角色.也用 Kafka 消费过日均过亿的消息(不得不佩服 Kakfa 的设计),本文将借助我使用 Kakfa 消费数据的经验来聊聊如何高效的消费数据. 单线程消费 以之前生产者中的代码为例,事先准备好了一个 Topic:data-push,3个分区. 先往里边发送 100 条消息,没有自定义路由

本节内容:    1. etcd介绍与使用    2. ElastcSearch介绍与使用 1. etcd介绍与使用    概念:高可用的分布式key-value存储,可以使用配置共享和服务发现    类似项目:zookeeper和consul    开发语言:Go    接口:提供restful的http接口,使用简单    实现算法:基于raft算法的强一致性.高可用的服务存储目录 2. etcd的应用场景    a. 服务发现和服务注册    b. 配置中心    c. 分布式存储   

转载自 huxihx,原文链接 Kafka消费组(consumer group) 一直以来都想写一点关于kafka consumer的东西,特别是关于新版consumer的中文资料很少.最近Kafka社区邮件组已经在讨论是否应该正式使用新版本consumer替换老版本,笔者也觉得时机成熟了,于是写下这篇文章讨论并总结一下新版本consumer的些许设计理念,希望能把consumer这点事说清楚,从而对广大使用者有所帮助. 在开始之前,我想花一点时间先来明确一些概念和术语,这会极大地方便我们下面的

专注于Java领域优质技术,欢迎关注 作者: Wyman 大数据手稿笔记 Kafka是大数据领域无处不在的消息中间件,目前广泛使用在企业内部的实时数据管道,并帮助企业构建自己的流计算应用程序.Kafka虽然是基于磁盘做的数据存储,但却具有高性能.高吞吐.低延时的特点,其吞吐量动辄几万.几十上百万,这其中的原由值得我们一探究竟.本文属于Kafka知识扫盲系列,让我们一起掌握Kafka各种精巧的设计. 顺序读写 众所周知Kafka是将消息记录持久化到本地磁盘中的,一般人会认为磁盘读写性能差,可能会对

摘要:Kafka中的位移是个极其重要的概念,因为数据一致性.准确性是一个很重要的语义,我们都不希望消息重复消费或者丢失.而位移就是控制消费进度的大佬.本文就详细聊聊kafka消费位移的那些事,包括: 概念剖析 kafka的两种位移 关于位移(Offset),其实在kafka的世界里有两种位移: 分区位移:生产者向分区写入消息,每条消息在分区中的位置信息由一个叫offset的数据来表征.假设一个生产者向一个空分区写入了 10 条消息,那么这 10 条消息的位移依次是 0.1.-.9: 消费位移:消

1.概述 最近有同学咨询Kafka的消费和心跳机制,今天笔者将通过这篇博客来逐一介绍这些内容. 2.内容 2.1 Kafka消费 首先,我们来看看消费.Kafka提供了非常简单的消费API,使用者只需初始化Kafka的Broker Server地址,然后实例化KafkaConsumer类即可拿到Topic中的数据.一个简单的Kafka消费实例代码如下所示: public class JConsumerSubscribe extends Thread { public static void ma

摘要:带你了解基于FusionInsight HD&MRS的5种kafka消费端性能优化方法. 本文分享自华为云社区<FusionInsight HD&MRSkafka消费端性能优化方法>,作者: 穿夹克的坏猴子. kafka消费端性能优化主要从下面几个方面优化: 1.接口使用方面优化: 旧版本highlevel-consumer:偏移量信息存储在zookeeper,最大消费线程数与分区数量相同,不推荐 旧版本simpleconsumer:自行选择存储偏移量的方式,可以实现多线

Title:JS基于时间戳写的浏览访问人数  --2013-12-23 14:07 <script language="JavaScript"> var timestamp,timetmp,rand; rand = Math.floor(Math.random()*10); //随机数 timestamp = new Date().getTime().toString(); //时间戳 timetmp = (parseInt(timestamp)/1000/60).toSt

前置资料  kafka kafka消费中的问题及解决方法: 情况1: 问题:脚本读取kafka 数据,写入到数据库,有时候出现MySQL server has gone away,导致脚本死掉.再次启动,这过程中的kafka数据丢失. 原因:MySQL server has gone away 出现可能是连接超时,可能超过每秒请求上限-这些异常是小概率事件,难以避免.git kafka 的demo脚本是实时监听的脚本, 简单明了,没有再去针对kafka偏移量研究:但是一旦断掉, 过程中的kafk

简述 在搭建HyperLedger Fabric环境的过程中,我们会用到一个configtx.yaml文件(可参考Hyperledger Fabric 1.0 从零开始(八)--Fabric多节点集群生产部署),该配置文件主要用于构建创世区块(在构建创世区块之前需要先创建与之对应的所有节点的验证文件集合),其中在配置Orderer信息中有一个OrdererType参数,该参数可配置为"solo" and "kafka",之前博文所讲的环境配置皆是solo,即单节点共

使用kafka消费数据时报Producer错误,具体错误如下: kafka.producer.SyncProducer:103 Producer connection to xxx:9092 unsuccessfuljava.nio.channels.ClosedByInterruptException at java.nio.channels.spi.AbstractInterruptibleChannel.end(AbstractInterruptibleChannel.java:202)

Atitit.基于时间戳的农历日历历法日期计算 1. 农历xx年的大小月份根据万年历查询1 2. 农历xx年1月1日的时间戳获取1 3. 计算当年的时间戳与农历日期的对应表,时间戳为key,日期为val1 4. 根据获取的时间戳得到农历日期2 1. 农历xx年的大小月份根据万年历查询 2006 年大进的月份13689,11,12 闰月的月份 none 小金月份2457,10 2. 农历xx年1月1日的时间戳获取 农历2016年1月1日,换算为公历的2016-02-08 ,获取时间戳(sec为单位

抛去cpu.内存等机器原因,在每个分区皆分配一个进程消费的情况下,利用扩机器来提高kafka消费速率已无能为力 此时发现,在实际洪峰时段的消费速率元达不到先前压测时的消费速率 原因思考: 1.洪峰时段大量数据流来临,导致部分consumer崩溃,触发rebalance,从而导致消费速率下降: 2.洪峰时段consumer从broker中一次取出数据量太大,导致consumer在session.timeout.ms时间之内没有消费完成,则consumer coordinator会由于没有接受到心跳

我大约是把kafka消费不到数据的特殊情况都经历了一遍了吧= =. kafka消费不到数据的原因,首先检查配置之类的,如是否设置了group.id,对应的topic是否正确等等,这些不多说. 下面是我遇到的几种kafka消费不到数据的情况: 1.多分区,单例消费者的情况,只消费到一个分区,应多加几个消费者,不能用单例,直接subscribe的话,rebalance机制启动,手动的话如下 consumer.Assign(), Offset.Stored) }); 2.长时间不消费导致 log.re

Kafka消费分组,消息消费原理 同一个消费组里的消费者不能消费同一个分区,不同消费组的消费组可以消费同一个分区 Kafka分区分配策略 在 Kafka 内部存在两种默认的分区分配策略:Range 和 RoundRobin.当以下事件发生时,Kafka 将会进行一次分区分配: 同一个 Consumer Group 内新增消费者 消费者离开当前所属的Consumer Group,包括shuts down 或 crashes 订阅的主题新增分区 将分区的所有权从一个消费者移到另一个消费者称为重新平衡

前言 之前文章 <从0到1学习Flink>-- Flink 写入数据到 ElasticSearch 写了如何将 Kafka 中的数据存储到 ElasticSearch 中,里面其实就已经用到了 Flink 自带的 Kafka source connector(FlinkKafkaConsumer).存入到 ES 只是其中一种情况,那么如果我们有多个地方需要这份通过 Flink 转换后的数据,是不是又要我们继续写个 sink 的插件呢?确实,所以 Flink 里面就默认支持了不少 sink,比如

不多说,直接上干货! 参考博客 基于Web的Kafka管理器工具之Kafka-manager的编译部署详细安装 (支持kafka0.8.0.9和0.10以后版本)(图文详解)(默认端口或任意自定义端口) 但是,要注意的是,因为在amabri集群里啊,10000端口默认是给了oozie的. 然而,我上述的博客,是当时手动临时给的10000端口给kafka-manager,所以,对此,我这里改变端口,具体如下. 一.给基于Ubuntu14.04的ambari集群里的kafka安装基于web的kafk

不多说,直接上干货! 前期博客 基于Web的Kafka管理器工具之Kafka-manager的编译部署详细安装 (支持kafka0.8.0.9和0.10以后版本)(图文详解)   问题详情 我在Kafka-manager启动时出现 [hadoop@master kafka-manager-1.3.2.1]$ nohup bin/kafka-manager -Dconfig.file=/home/hadoop/app/kafka-manager-1.3.2.1/conf/application.c

前期博客 基于Web的Kafka管理器工具之Kafka-manager的编译部署详细安装 (支持kafka0.8.0.9和0.10以后版本)(图文详解) 基于Web的Kafka管理器工具之Kafka-manager启动时出现Exception in thread "main" java.lang.UnsupportedClassVersionError错误解决办法(图文详解) 然后 第一次进入web UI要进行kafka cluster的配置,都是一些比较简单的操作. 配置集群 点击[