众所周知,由于Zookeeper并不适合大批量的频繁写入操作,新版Kafka已推荐将consumer的位移信息保存在Kafka内部的topic中,即__consumer_offsets topic,并且默认提供了kafka_consumer_groups.sh脚本供用户查看consumer信息. 不过依然有很多用户希望了解__consumer_offsets topic内部到底保存了什么信息,特别是想查询某些consumer group的位移是如何在该topic中保存的.针对这些问题,本文将结合

转载自:https://blog.csdn.net/weixin_41615494/article/details/7952173 一.基于Receiver的方式 原理 Receiver从Kafka中获取的数据存储在Spark Executor的内存中,然后Spark Streaming启动的job会去处理那些数据,如果突然数据暴增,大量batch堆积,很容易出现内存溢出的问题. 在默认的配置下,这种方式可能会因为底层失败而丢失数据.如果要让数据零丢失,就必须启用Spark Streaming的

之前笔者曾经写过通过scala的方式获取kafka最新的offset 但是大多数的情况我们需要使用java的方式进行获取最新offset scala的方式可以参考: http://www.cnblogs.com/weishao-lsv/p/8159396.html 以下是通过java代码获取kafka最新offset GetOffsetShellWrap public class GetOffsetShellWrap { private static Logger log = LoggerFac

简单理解为:Receiver方式是通过zookeeper来连接kafka队列,Direct方式是直接连接到kafka的节点上获取数据 Receiver 使用Kafka的高层次Consumer API来实现.receiver从Kafka中获取的数据都存储在Spark Executor的内存中,然后Spark Streaming启动的job会去处理那些数据.然而,在默认的配置下,这种方式可能会因为底层的失败而丢失数据.如果要启用高可靠机制,让数据零丢失,就必须启用Spark Streaming的预写

简介: Spark-Streaming获取kafka数据的两种方式-Receiver与Direct的方式,可以简单理解成: Receiver方式是通过zookeeper来连接kafka队列, Direct方式是直接连接到kafka的节点上获取数据了. 一.基于Receiver的方式 这种方式使用Receiver来获取数据.Receiver是使用Kafka的高层次Consumer API来实现的.receiver从Kafka中获取的数据都是存储在Spark Executor的内存中的,然后Spar

简单理解为:Receiver方式是通过zookeeper来连接kafka队列,Direct方式是直接连接到kafka的节点上获取数据 一.Receiver方式: 使用kafka的高层次Consumer api来实现的,Receiver从kafka中获取的数据都是存储在spark executor的内存中,然后Spark Streaming启动的job会去处理那些数据.然而,在默认的配置下,这种方式可能会因为底层的失败而丢失数据.如果要启用高可用机制,让数据零丢失,就必须启用Spark Strea

1.在kafka中如果不设置消费的信息的话,一个消息只能被一个group.id消费一次,而新加如的group.id则会被“消费管理”记录,并指定从当前记录的消息位置开始向后消费.如果有段时间消费者关闭了,并有发送者发送消息那么下次这个消费者启动时也会接收到,但是我们如果想要从这个topic的第一条消息消费呢? public class SimpleConsumerPerSonIndex2 { public static void main(String[] args) throws Except

在kafka的消费者中,有一个非常关键的机制,那就是offset机制.它使得Kafka在消费的过程中即使挂了或者引发再均衡问题重新分配Partation,当下次重新恢复消费时仍然可以知道从哪里开始消费.它好比看一本书中的书签标记,每次通过书签标记(offset)就能快速找到该从哪里开始看(消费). Kafka对于offset的处理有两种提交方式:(1) 自动提交(默认的提交方式)   (2) 手动提交(可以灵活地控制offset) (1) 自动提交偏移量: Kafka中偏移量的自动提交是由参数e

The new integration between Flume and Kafka offers sub-second-latency event processing without the need for dedicated infrastructure. In this previous post you learned some Apache Kafka basics and explored a scenario for using Kafka in an online appl

Offset存储模型 由于一个partition只能固定的交给一个消费者组中的一个消费者消费,因此Kafka保存offset时并不直接为每个消费者保存,而是以 groupid-topic-partition -> offset 的方式保存. 如图所示: Kafka在保存Offset的时候,实际上是将Consumer Group和partition对应的offset以消息的方式保存在__consumers_offsets这个topic中. __consumers_offsets默认拥有50个par

无论是在spark streaming消费kafka,或是监控kafka的数据时,我们经常会需要知道offset最新情况 kafka数据的topic基于分区,并且通过每个partition的主分区可以获取offset的最新情况 GetOffsetShellWrap //这是对kafka自带工具包的扩展object GetOffsetShellWrap { //在主函数添加一个参数map def main(args: Array[String],map: ArrayBuffer[String]):

Java curator操作zookeeper获取kafka Curator是Netflix公司开源的一个Zookeeper客户端,与Zookeeper提供的原生客户端相比,Curator的抽象层次更高,简化了Zookeeper客户端的开发量. 原文地址:http://blogxinxiucan.sh1.newtouch.com/2017/08/01/Java-curator操作zookeeper获取kafka/ Curator的Maven依赖 <dependency> <groupId

要从头消费kafka的数据,可以通过以下参数: Kafka auto.offset.reset = earliest

kafka重置offset   1.删除zookeeper上节点信息 打开client :./zkCli.sh -server 127.0.0.1:12181 删除consumer:rmr /consumers/xxx   2.代码中设置从最小读(注意程序启动前保证zk上的consumer不存在) props.put("auto.offset.reset", "smallest");            

最近在spark读取kafka消息时,每次读取都会从kafka最新的offset读取.但是如果数据丢失,如果在使用Kafka来分发消息,在数据处理的过程中可能会出现处理程序出异常或者是其它的错误,会造成数据丢失或不一致.这个时候你也许会想要通过kafka把数据从新处理一遍,或者指定kafka的offset读取.kafka默认会在磁盘上保存到7天的数据,你只需要把kafka的某个topic的consumer的offset设置为某个值或者是最小值,就可以使该consumer从你设置的那个点开始消费.

正文 首先打开spark官网,找一个自己用版本我选的是1.6.3的,然后进入SparkStreaming   ,通过搜索这个位置找到Kafka, 点击过去会找到一段Scala的代码 import org.apache.spark.streaming.kafka._ val kafkaStream = KafkaUtils.createStream(streamingContext, [ZK quorum], [consumer group id], [per-topic number of Ka

kafka auto.offset.reset参数解析 1.latest和earliest区别 2.创建topic 3.生产数据和接收生产数据 4.测试代码 auto.offset.reset关乎kafka数据的读取.常用的二个值是latest和earliest,默认是latest. 如果kafka只接收数据,从来没来消费过,程序一开始不要用latest,不然以前的数据就接收不到了.应当先earliest,然后二都都可以. earliest 当各分区下有已提交的offset时,从提交的offse

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

python脚本 #!/usr/bin/env python import os import re import sys group_id=sys.argv[1] pn=sys.argv[2] kafka_ip=os.popen('sudo docker inspect elements_kafka_1 | grep KAFKA_ADVERTISED_HOST_NAME').read() kafka_ip=re.match('^.*=(.*)",', kafka_ip).group(1) ka

简要:开发中,常常因为需要我们要认为修改消费者实例对kafka某个主题消费的偏移量.具体如何修改?为什么可行?其实很容易,有时候只要我们换一种方式思考,如果我自己实现kafka消费者,我该如何让我们的消费者代码如何控制对某一个主题消费,以及我们该如何实现不同消费者组可以消费同一个主题的同一条消息,一个消费组下不同消费者消费同一个主题的不同消息.如果让你实现该框架该如何实现? 这里我演示实验storm的kafkaspout来进行消费,kafkaspout里面使用的低级api,所以他在zookeep

http://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html#custom-channel-selector 官方文档上channel selectors 有两种类型: Replicating Channel Selector (default) Multiplexing Channel Selector 这两种selector的区别是:Replicating 会将source过来的events发往所有channel,而Multiplexing 可以选择该发往哪些cha