前段时间在Kafka QQ群中有人问及此事——关于Java consumer如何动态修改topic订阅的问题.仔细一想才发现这的确是个好问题,因为如果简单地在另一个线程中直接持有consumer实例然后调用subscribe进行修改,consumer端必然会抛出异常ConcurrentModificationException:KafkaConsumer is not safe for multi-threaded access 和KafkaProducer不同的是,KafkaConsumer不

1.Consumer Group 与 topic 订阅 每个Consumer 进程都会划归到一个逻辑的Consumer Group中,逻辑的订阅者是Consumer Group.所以一条message可以被多个订阅message 所在的topic的每一个Consumer Group,也就好像是这条message被广播到每个Consumer Group一样.而每个Consumer Group中,类似于一个Queue(JMS中的Queue)的概念差不多,即一条消息只会被Consumer Group中

温馨提示:整个 Kafka 专栏基于 kafka-2.2.1 版本. 1.KafkaConsumer 概述 根据 KafkaConsumer 类上的注释上来看 KafkaConsumer 具有如下特征: 在 Kafka 中 KafkaConsumer 是线程不安全的. 2.2.1 版本的KafkaConsumer 兼容 kafka 0.10.0 和 0.11.0 等低版本. 消息偏移量与消费偏移量(消息消费进度) Kafka 为分区中的每一条消息维护一个偏移量,即消息偏移量.这个偏移量充当该分区

Kafka 0.9版本开始推出了Java版本的consumer,优化了coordinator的设计以及摆脱了对zookeeper的依赖.社区最近也在探讨正式用这套consumer API替换Scala版本的consumer的计划.鉴于目前这方面的资料并不是很多,本文将尝试给出一个利用KafkaConsumer编写的多线程消费者实例,希望对大家有所帮助.     这套API最重要的入口就是KafkaConsumer(o.a.k.clients.consumer.KafkaConsumer),普通的

顾名思义,就是kafka的consumer api包. 一.ConsumerConfig.scala Kafka consumer的配置类,除了一些默认值常量及验证参数的方法之外,就是consumer的配置参数了,比如group.id, consumer.id等,详细列表见官网. 二.ConsumerIterator.scala     KafkaStream的迭代器类,当stream底层的阻塞队列为空时该iterator会置于阻塞状态.这个迭代器还提供了一个shutdownCommand对象可

案例分析 处理kafka consumer的程序的时候,发现如下错误: ERROR [2016-07-22 07:16:02,466] com.flow.kafka.consumer.main.KafkaConsumer: Unexpected Error Occurred ! kafka.common.MessageSizeTooLargeException: Found a message larger than the maximum fetch size of this consumer

在上一篇<Kafka Consumer多线程实例>中我们讨论了KafkaConsumer多线程的两种写法:多KafkaConsumer多线程以及单KafkaConsumer多线程.在第二种用法中我使用的是自动提交的方式,省去了多线程提交位移的麻烦.很多人跑来问如果是手动提交应该怎么写?由于KafkaConsumer不是线程安全的,因此我们不能简单地在多个线程中直接调用consumer.commitSync来提交位移.本文将给出一个实际的例子来模拟多线程消费以及手动提交位移. 本例中包含3个类:

package test_kafka; import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.Properties; import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger; import kafka.consumer.Consumer; import kafka.consume

本文阐述如何使用Kafka自带的kafka-consumer-groups.sh脚本随意设置消费者组(consumer group)的位移.需要特别强调的是, 这是0.11.0.0版本提供的新功能且只适用于新版本consumer. 在新版本之前,如果要为已有的consumer group调整位移必须要手动编写Java程序调用KafkaConsumer#seek方法,费时费力不说还容易出错.0.11.0.0版本丰富了kafka-consumer-groups脚本的功能,用户可以直接使用该脚本很方便

转载自 huxihx,原文链接 Apache Flink Kafka consumer Flink提供了Kafka connector用于消费/生产Apache Kafka topic的数据.Flink的Kafka consumer集成了checkpoint机制以提供精确一次的处理语义.在具体的实现过程中,Flink不依赖于Kafka内置的消费组位移管理,而是在内部自行记录和维护consumer的位移. 用户在使用时需要根据Kafka版本来选择相应的connector,如下表所示: Maven依

转载自 huxihx,原文链接 Kafka consumer group位移重设 本文阐述如何使用Kafka自带的kafka-consumer-groups.sh脚本随意设置消费者组(consumer group)的位移.需要特别强调的是, 这是0.11.0.0版本提供的新功能且只适用于新版本consumer. 在新版本之前,如果要为已有的consumer group调整位移必须要手动编写Java程序调用KafkaConsumer#seek方法,费时费力不说还容易出错.0.11.0.0版本丰富了

Flink提供了Kafka connector用于消费/生产Apache Kafka topic的数据.Flink的Kafka consumer集成了checkpoint机制以提供精确一次的处理语义.在具体的实现过程中,Flink不依赖于Kafka内置的消费组位移管理,而是在内部自行记录和维护consumer的位移. 用户在使用时需要根据Kafka版本来选择相应的connector,如下表所示: Maven依赖 支持的最低Flink版本 Kafka客户端类名 说明 flink-connector

对于kafka的consumer接口,提供两种版本,   high-level 一种high-level版本,比较简单不用关心offset, 会自动的读zookeeper中该Consumer group的last offset 参考,https://cwiki.apache.org/confluence/display/KAFKA/Consumer+Group+Example 不过要注意一些注意事项,对于多个partition和多个consumer 1. 如果consumer比partition

问题1. IDEA 中Kafa_Producer程序数据输出缓慢 但不报错 问题2. Kafa_Consumer程序报错: 17/11/10 11:31:11 ERROR ReceiverTracker: Deregistered receiver for stream 0: Error starting receiver 0 - org.I0Itec.zkclient.exception.ZkTimeoutException: Unable to connect to zookeeper se

1.目标 在我们的上一篇文章中,我们讨论了Kafka Producer.今天,我们将讨论Kafka Consumer.首先,我们将看到什么是Kafka Consumer和Kafka Consumer的例子.之后,我们将学习Kafka Consumer Group.此外,我们将看到Kafka Consumer的消费者记录API和配置设置.创建Kafka Producer后,将消息发送到Apache Kafka集群.现在,我们正在创建一个Kafka Consumer来使用来自Kafka集群的消息.所

在上一篇中我们详细聊了关于 Kafka Producer 内部的底层原理设计思想和细节, 本篇我们主要来聊聊 Kafka Consumer 即消费者的内部底层原理设计思想. 1.Consumer之总体概述 在 Kafka 中, 我们把消费消息的一方称为 Consumer 即 消费者, 它是 Kafka 的核心组件之一.它的主要功能是将 Producer 生产的消息进行消费处理,完成消费任务.那么这些 Producer 产生的消息是怎么被 Consumer 消费的呢?又是基于何种消费方式进行消费,

本文转发自Jason’s Blog,原文链接 http://www.jasongj.com/2015/08/09/KafkaColumn4 摘要 本文主要介绍了Kafka High Level Consumer,Consumer Group,Consumer Rebalance,Low Level Consumer实现的语义,以及适用场景.以及未来版本中对High Level Consumer的重新设计–使用Consumer Coordinator解决Split Brain和Herd等问题. H

2002 年 12 月 05 日 作者通过使用JAVA中的动态代理实现数据库连接池,使使用者可以以普通的jdbc连接的使用习惯来使用连接池. 数据库连接池在编写应用服务是经常需要用到的模块,太过频繁的连接数据库对服务性能来讲是一个瓶颈,使用缓冲池技术可以来消除这个瓶颈.我们可以在 互联网上找到很多关于数据库连接池的源程序,但是都发现这样一个共同的问题:这些连接池的实现方法都不同程度地增加了与使用者之间的耦合度.很多的连接池 都要求用户通过其规定的方法获取数据库的连接,这一点我们可以理解,毕竟目前

In this post, we will dive into the consumer side of this application ecosystem, which means looking closely at Kafka consumer group monitoring. Read on to find out more. In our previous blog, we talked about monitoring Kafka as a broker service, loo

1.动态代理的定义:为其他对象提供一个代理以控制对这个对象的访问 2.通过api看下proxy生成代理类的2中写法: 创建某一接口 Foo 的代理: InvocationHandler handler = new MyInvocationHandler(...); Class proxyClass = Proxy.getProxyClass( Foo.class.getClassLoader(), new Class[] { Foo.class }); Foo f = (Foo) proxyCl

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