消费者要从头开始消费某个topic的全量数据,需要满足2个条件(spring-kafka): (1)使用一个全新的"group.id"(就是之前没有被任何消费者使用过); (2)指定"auto.offset.reset"参数的值为earliest: 对应的spring-kafka消费者客户端配置参数为: <!-- 指定消费组名 --> <entry key="group.id" value="fg11"/&g

基于Python结合pykafka实现kafka生产及消费速率&主题分区偏移实时监控   By: 授客 QQ:1033553122   1．测试环境 python 3.4 zookeeper-3.4.13.tar.gz 下载地址1: http://zookeeper.apache.org/releases.html#download https://www.apache.org/dyn/closer.cgi/zookeeper/ https://mirrors.tuna.tsinghua.edu

通过flume收集其他机器上flume的监测数据,发送到本机的kafka进行消费. 环境:slave中安装flume,master中安装flume+kafka(这里用两台虚拟机,也可以用三台以上) masterIP 192.168.83.128 slaveIP 192.168.83.129 通过监控test.log文件的变化,收集变化信息发送到主机的flume中,再发送到kafka中进行消费 1.配置slave1在flume中配置conf目录中的example.conf文件,没有就创建一个 #N

参考网址: https://blog.csdn.net/lansetiankong12/article/details/54946641 1.新建Maven项目-KafkaMaven ->点击next按钮 ->点击next按钮 ->点击finish按钮,项目新建成功 2.生产者配置文件:kafka-producer.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns=&qu

在做分布式编译的时候,每一个worker都有一个consumer,适用的kafka+zookeep的配置都是默认的配置,在消息比较少的情况下,每一个consumer都能均匀得到互不相同的消息,但是当消息比较多的时候,这个时候consumer就有重复消费的情况. 如何排查这种问题呢? 最开始以为是系统资源的瓶颈,编译worker和kafka cluster都在一个集群上,导致消息同步不及时,所以就另外找了几个机器,kafka和编译worker分开.但是还是会遇到上述问题. 然后就想集群环境一致性最

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

kafka是吞吐量巨大的一个消息系统,它是用scala写的,和普通的消息的生产消费还有所不同,写了个demo程序供大家参考.kafka的安装请参考官方文档. 首先我们需要新建一个maven项目,然后在pom中引用kafka jar包,引用依赖如下: <dependency> <groupId>org.apache.kafka</groupId> <artifactId>kafka_2.10</artifactId> <version>

1. 消费者位置(consumer position) 因为kafka服务端不保存消息的状态,所以消费端需要自己去做很多事情.我们每次调用poll()方法他总是返回已经保存在生产者队列中还未被消费者消费的消息.消息在每一个分区中都是顺序的,那么必然可以通过一个偏移量去确定每一条消息的位置. 偏移量在消费消息的过程中处于重要的作用.如果是自动提交消息,那么poll()方法会去在每次获取消息的时候自动提交获取最后一条消息的偏移量,告诉服务器我们已经消费到这个位置,下次从下一个位置开始消费. 我们把更

前言 最近项目里有个需求,要消费kafka里的数据.之前也手动写过代码去消费kafka数据.但是转念一想.既然spring提供了消费kafka的方法.就没必要再去重复造轮子.于是尝试使用spring的API. 项目技术背景,使用springMVC,XML配置和注解相互使用.kafka的配置都是使用XML方式. 整合过程 1. 引入spring-kafka的依赖包 <dependency> <groupId>org.springframework.kafka</groupId&

kafka消费者的Consume()方法会阻塞: 当Consume()方法返回err时,不确定继续消费有没有问题:保险起见,退出进程,然后重新初始化. 当Consume()方法返回nil是,是可以继续消费的,亲测有效. 需要注意的点写在了注释里: //StartKafkaConsumer 启动kafka消费者 func StartKafkaConsumer(ctx context.Context) { //defer utils.ForPanic() //当消费者出现问题的时候,通过panic退

背景现象 1.20晚上8点业务线开始切换LBS相关流量,在之后的1个小时时间内,积压量呈上升趋势,一路到达50W左右,第二天的图没贴出具体是50W数字,以下是第一天晚上的贴图部分. 现象一: 现象二: 当时现场图后来就找不回来了,凭印象说明了一下数字. 简要说明一下上述两个图 图一:其实很明显,明显看出,消费者消费速度明显跟不上生产者的发送速度,导致出现积压情况. 图二:图二就有点意思了,因为上游通过Kafka消息队列发送消息给我,分区数是20个.由于消费组内消费者实例是17个,所以从宏观上分析

Spark 2.3.3    Kafka   2.11-1.0.2        Java  jdk1.8.0_191           Hbase 1.2.11 from pyspark import SparkConf,SparkContext from pyspark.streaming import StreamingContext from pyspark.streaming.kafka import KafkaUtils,TopicAndPartition KAFKA_BROKER

1.首先启动自己的kafka集群哟. 启动zk: bin/zkServer.sh start conf/zoo.cfg. 验证zk是否启动成功: bin/zkServer.sh status conf/zoo.cfg. 启动kafka: bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server.properties. 2.生产者生产消息,模拟生产一百条数据. package com.bie.kafka.producer; import java.util.P

https://www.cnblogs.com/huxi2b/p/6061110.html 1.老版本的kafka的offset是维护在zk上的,新版本的kafka把consumer的offset维护保存在kafka的内部topic上 Math.abs(groupID.hashCode()) % numPartitions int abs = Math.abs("group-a".hashCode() % 50); bin/kafka-simple-consumer-shell.sh

其实还是得结合业务来思考,我这里给几个思路: 比如你拿个数据要写库,你先根据主键查一下,如果这数据都有了,你就别插入 了,update 一下好吧. 比如你是写 Redis,那没问题了,反正每次都是 set,天然幂等性. 比如你不是上面两个场景,那做的稍微复杂一点,你需要让生产者发送每条数据 的时候,里面加一个全局唯一的 id,类似订单 id 之类的东西,然后你这里消费 到了之后,先根据这个 id 去比如 Redis 里查一下,之前消费过吗?如果没有消 费过,你就处理,然后这个 id 写 Redi

hadoop-client依赖很乱 调试很多次cdh版本好多jar没有 用hadoop2.7.3可以 自定义输出流的池子进行流管理 public void writeLog2HDFS(String path, byte[] log) { try { //得到我们的装饰流 FSDataOutputStream out = HDFSOutputStreamPool.getInstance().takeOutputStream(path); out.write(log); out.write("\r\

前言 在上一篇中讲述如何搭建kafka集群,本篇则讲述如何简单的使用 kafka .不过在使用kafka的时候,还是应该简单的了解下kafka. Kafka的介绍 Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据. Kafka 有如下特性: 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复杂度的访问性能. 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条以上消息的传输. 支持Kafka Serv

大致架构 * 每个应用实例部署一个日志agent * agent实时将日志发送到kafka * storm实时计算日志 * storm计算结果保存到hbase storm消费kafka 创建实时计算项目并引入storm和kafka相关的依赖 <dependency> <groupId>org.apache.storm</groupId> <artifactId>storm-core</artifactId> <version>1.0.

Kafka作为当下流行的高并发消息中间件,大量用于数据采集,实时处理等场景,我们在享受他的高并发,高可靠时,还是不得不面对可能存在的问题,最常见的就是丢包,重发问题. 1.丢包问题:消息推送服务,每天早上,手机上各终端都会给用户推送消息,这时候流量剧增,可能会出现kafka发送数据过快,导致服务器网卡爆满,或者磁盘处于繁忙状态,可能会出现丢包现象. 解决方案:首先对kafka进行限速, 其次启用重试机制,重试间隔时间设置长一些,最后Kafka设置acks=all,即需要相应的所有处于ISR的分区

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