在 Kafka 中无论是 producer 往 topic 中写数据, 还是 consumer 从 topic 中读数据, 都避免不了和 offset 打交道, 关于 offset 主要有以下几个概念. Last Committed Offset:consumer group 最新一次 commit 的 offset,表示这个 group 已经把 Last Committed Offset 之前的数据都消费成功了. Current Position:consumer group 当前消费数据的

在消费Kafka中分区的数据时,我们需要跟踪哪些消息是读取过的.哪些是没有读取过的.这是读取消息不丢失的关键所在. Kafka是通过offset顺序读取事件的.如果一个消费者退出,再重启的时候,它知道从哪儿继续读取消息进行处理.所以,消费者需要「提交」属于它们自己的偏移量.如果消费者已经提交了偏移量,但消息没有得到有效处理,此时就会造成消费者消息丢失.所以,我们应该重视偏移量提交的时间点以及提交的方式. Kafka消费者的可靠性配置 1.group.id 如果两个消费者有相同的 group.id

1. kafkaSource 见官方文档 2. kafkaSource的偏移量的存储位置 默认存在kafka的特殊topic中,但也可以设置参数让其不存在kafka的特殊topic中   3   将kafka中的数据写入redis中去 redisSink不支持exactly Once,只支持AtLeast Once KafkaSourceToRedisDemo 1 package cn._51doit.flink.day04; 2 3 import org.apache.flink.api.co

1. Spark Streaming 1.1 简介(来源:spark官网介绍) Spark Streaming是Spark Core API的扩展,其是支持可伸缩.高吞吐量.容错的实时数据流处理.Spark Streaming的数据源可以为kafka,Flume,Kinesis或者是TCP socket,并且这些数据可以使用复杂的算法来处理,这些算法用高级函数表示,如map.reduce.join和window.最后被处理的数据可以被push到文件存储系统,数据库,live dashboards

Kafka是一个开源的,轻量级的.分布式的.具有复制备份.基于zooKeeper协调管理的分布式消息系统. 它具备以下三个特性: 能够发布订阅流数据: 存储流数据时,提供相应的容错机制 当流数据到达时,能够被及时处理. 首发于个人博客网站:链接地址 下载安装 本次安装只介绍在linux环境下,windows的暂时不考虑. 下载 作为一个消息中间件,kafka并不是一个jar包,而是一个完整的应用,所以直接取官网下载部署包. 下载地址:https://kafka.apache.org/downlo

#################consumer的配置参数(开始)################# #如果'enable.auto.commit'为true,则消费者偏移自动提交给Kafka的频率(以毫秒为单位),默认值为5000. spring.kafka.consumer.auto-commit-interval; #当Kafka中没有初始偏移量或者服务器上不再存在当前偏移量时该怎么办,默认值为latest,表示自动将偏移重置为最新的偏移量 #可选的值为latest, earliest,

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讨论.另外请原谅这文章有点长,毕竟要讨论的东西很多,虽然已然删除了很多太过细节的东

事务,对于大家来说可能并不陌生,比如数据库事务.分布式事务,那么Kafka中的事务是什么样子的呢? 在说Kafka的事务之前,先要说一下Kafka中幂等的实现.幂等和事务是Kafka 0.11.0.0版本引入的两个特性,以此来实现EOS(exactly once semantics,精确一次处理语义). 幂等,简单地说就是对接口的多次调用所产生的结果和调用一次是一致的.生产者在进行重试的时候有可能会重复写入消息,而使用Kafka的幂等性功能之后就可以避免这种情况. 开启幂等性功能的方式很简单,只

有两种:Direct直连方式.Receiver方式 1.Receiver方式: 使用kafka高层次的consumer API来实现,receiver从kafka中获取的数据都保存在spark excutor的内存中,然后由Spark Streaming启动的job来处理数据.因此一旦数据量暴增,很容易造成内存溢出. 并且,在默认配置下,这种方式可能会因为底层失败而造成数据丢失,如果要启用高可靠机制,确保零数据丢失,要启用Spark Streaming的预写日志机制(Write Ahead Lo

1.目标 今天,我们将看到Zookeeper在Kafka中的角色.本文包含Kafka中需要ZooKeeper的原因.我们可以说,ZooKeeper是Apache Kafka不可分割的一部分.在了解ZooKeeper在Apache Kafka中的作用之前,我们还将看到什么是Apache ZooKeeper. 此外,我们将详细介绍ZooKeeper Production Deployment的介绍.此外,我们将讨论Apache Kafka如何与ZooKeeper对话.此外,这个Kafka ZooKe

zookeeper 是 kafka 不可分割的一部分,可见其重要程度,所以我们有必要了解一下 zookeeper 在 kafka 中的具体工作内容. 而且,这也是面试时经常问的. zookeeper 存储了一些关于 consumer 和 broker 的信息,那么就从这两方面说明 zookeeper 的作用. 1. broker 状态 zookeeper 记录了所有 broker 的存活状态,broker 会向 zookeeper 发送心跳请求来上报自己的状态. zookeeper 维护了一个正

通过之前<kafka分布式消息队列介绍以及集群安装>的介绍,对kafka有了初步的了解.本文主要讲述java代码中常用的操作. 准备:增加kafka依赖 <dependency> <groupId>org.apache.kafka</groupId> <artifactId>kafka-clients</artifactId> <version>0.10.2.0</version> </dependenc

大家好,我是yes. 最近看 Kafka 看到了时间轮算法,记得以前看 Netty 也看到过这玩意,没太过关注.今天就来看看时间轮到底是什么东西. 为什么要用时间轮算法来实现延迟操作? 延时操作 Java 不是提供了 Timer 么? 还有 DelayQueue 配合线程池或者 ScheduledThreadPool 不香吗? 我们先来简单看看 Timer.DelayQueue 和 ScheduledThreadPool 的相关实现,看看它们是如何实现延时任务的,源码之下无秘密.再来剖析下为何

1. 解析参数工具类(ParameterTool) 该类提供了从不同数据源读取和解析程序参数的简单实用方法,其解析args时,只能支持单只参数. 用来解析main方法传入参数的工具类 public class ParseArgsKit { public static void main(String[] args) { ParameterTool parameters = ParameterTool.fromArgs(args); String host = parameters.getRequ

1. openrestry的安装 OpenResty = Nginx + Lua,是⼀一个增强的Nginx,可以编写lua脚本实现⾮非常灵活的逻辑 (1)安装开发库依赖 yum install -y pcre-devel openssl-devel gcc curl (2)配置yum的依赖源 yum install yum-utils yum-config-manager --add-repo https://openresty.org/package/centos/openresty.repo

一.Kafka基础 消息系统的作用 应该大部份小伙伴都清楚,用机油装箱举个例子 所以消息系统就是如上图我们所说的仓库,能在中间过程作为缓存,并且实现解耦合的作用. 引入一个场景,我们知道中国移动,中国联通,中国电信的日志处理,是交给外包去做大数据分析的,假设现在它们的日志都交给了你做的系统去做用户画像分析. 按照刚刚前面提到的消息系统的作用,我们知道了消息系统其实就是一个模拟缓存 ,且仅仅是起到了缓存的作用 而并不是真正的缓存,数据仍然是存储在磁盘上面而不是内存. 1.Topic 主题 kafk

完全引用自: WebLogic 中的基本概念 WebLogic 中的基本概念 上周参加了单位组织的WebLogic培训,为了便于自己记忆,培训后,整理梳理了一些WebLogic的资料,会陆续的发出来,下面是一些基本概念. Domain : 域是作为单元进行管理的一组相关的 WebLogic Server 资源.一个域包含一个或多个 WebLogic Server 实例,这些实例可以是群集实例.非群集实例,或者是群集与非群集实例的组合.一个域可以包含多个群集.域还包含部署在域中的应用程序组件.此域

一.Web开发中的主要概念1.静态资源:一成不变的.html.js.css2.动态资源:JavaWeb.输出或产生静态资源.(用户用浏览器看到的页面永远都是静态资源) 3.JavaEE:十三种技术的集合.JSP/Servlet属于其中的一种.容器:(服务器).支持什么技术的服务器,简称XX容器. 重量级和轻量级服务器:支持的服务多少来定. Tip:如何区分JavaSE和JavaEE的技术呢?java.***JavaSE javax.** JavaEE 二.服务器1.http://www.apac

转自:http://blog.csdn.net/lizhitao/article/details/25667831 参数 说明(解释) broker.id =0 每一个broker在集群中的唯一表示,要求是正数.当该服务器的IP地址发生改变时,broker.id没有变化,则不会影响consumers的消息情况 log.dirs=/data/kafka-logs kafka数据的存放地址,多个地址的话用逗号分割/data/kafka-logs-1,/data/kafka-logs-2 port =

Kakfa揭秘 Day4 Kafka中分区深度解析 今天主要谈Kafka中的分区数和consumer中的并行度.从使用Kafka的角度说,这些都是至关重要的. 分区原则 Partition代表一个topic的分区,可以看到在构造时注册了zookeeper,也就是说kafka在分区时,是被zk管理的. 在实际存储数据时,怎么确定分区. 咱们从kafka的设计开始,为了完成高吞吐性,关键有两点设计: 使用了磁盘操作系统级的页page的访问,据说在顺序读写时比使用内存速度更快. 使用Topic进行分布