一.如何查看 在老版本中,使用kafka-run-class.sh 脚本进行查看.但是对于最新版本,kafka-run-class.sh 已经不能使用,必须使用另外一个脚本才行,它就是kafka-consumer-groups.sh 普通版 查看所有组 要想查询消费数据,必须要指定组.那么线上运行的kafka有哪些组呢?使用以下命令: bin/kafka-consumer- --list 注意:根据实际情况修改kafka的连接地址 执行输出: ... usercenter ... 这些组在是程序

canal使用非flatmessage方式获取mysql bin log日志发至kafka比直接发送json效率要高很多,数据发到kafka后需要实时解析为json,这里可以使用strom或者flink,公司本来就是使用strom解析,但是在吞吐量上有瓶颈,优化空间不大.所以试一试通过flink来做. 非flatmessage需要使用特定的反序列化方式来处理为Message对象,所以这里需要自定义一个类 /** * 反序列化canal binlog * * @author @ 2019-02-2

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\

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

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

我们在使用consumer消费数据时,有些情况下我们需要对已经消费过的数据进行重新消费,这里介绍kafka中两种重新消费数据的方法. 1. 修改offset 我们在使用consumer消费的时候,每个topic会产生一个偏移量,这个偏移量保证我们消费的消息顺序且不重复.Offest是在zookeeper中存储的,我们可以设置consumer实时或定时的注册offset到zookeeper中.我们修改这个offest到我们想重新消费的位置,就可以做到重新消费了.具体修改offest的方法这里就不详

前面已经介绍了如何利用Thrift Source生产数据,今天介绍如何用Kafka Sink消费数据. 其实之前已经在Flume配置文件里设置了用Kafka Sink消费数据 agent1.sinks.kafkaSink.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink agent1.sinks.kafkaSink.topic = TRAFFIC_LOG agent1.sinks.kafkaSink.brokerList = ,, agent1.sinks

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

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,没有自定义路由策略,所以消息会均匀的发往三个分区. 先来谈谈最简单的单线程消费,如下图所示: 由于数据散列在三个不同分区,所以单个线程需要遍历三个分区将数据拉取下来. 单线程消费的示例代码: 这段代码大家在官网也可以找到:将数据取出放到一个内存缓冲中最后写入数据库的过程. 先不讨论其中的 offset 的提交方式. 通过消费日志可以看出: 取出的 100 条数据确实是

# @staticmethoddef get_kafka_reviews(self): # print type(self.bootstrap_servers) consumer = kafka.KafkaConsumer(bootstrap_servers=[self.bootstrap_servers],group_id='wm_group',auto_offset_reset='latest', enable_auto_commit=False) consumer.subscribe(to

遇到一个问题,使用Python kafka客户端和kafka命令行都无法消费数据,但是在kafka命令行后面添加--partition 0后就可以消费数据. bin/kafka-console-consumer., # 不能消费数据 bin/kafka-console-consumer., --partition # 添加partiton参数后可以消费数据 原因在与offsets.topic.replication.factor的值在配置文件中大于了节点个数(两个节点,却将这个值设置为了3),

使用kafka的bin目录下面的kafka-consumer-groups.sh命令可以查看offset消费情况,注意,如果你的offset是存在kafka集群上的,就指定kafka服务器的地址bootstrap-server: [root@QA-6-10 bin]# ./kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server 172.17.6.10:9092 --describe --group friend-group Note: This will only

安装 kafka:  pip install kafka-python 生产数据 from kafka import KafkaProducer import json ''' 生产者demo 向test_lyl2主题中循环写入10条json数据 注意事项:要写入json数据需加上value_serializer参数,如下代码 ''' producer = KafkaProducer( value_serializer=lambda v: json.dumps(v).encode('utf-8'

kafka 日常使用和数据副本模型的理解 在使用Kafka过程中,有时经常需要查看一些消费者的情况.Kafka健康状况.临时查看.同步一些数据,又由于Kafka只是用来做流式存储,又没有像Mysql或者Redis提供方便的查询方法查看数据.只能通过在命令行执行Kafka 脚本方式操作kafka(当然也有一些第三方的kafka监控工具),这里就主要收集一些常用的Kafka命令. 在看到 kafka ISR 副本时,实在忍不住就多扯了一点背后的原理,将Kafka.Redis.ElasticSearc

本次遇到的问题描述,日志采集同步时,当单条日志(日志文件中一行日志)超过2M大小,数据无法采集同步到kafka,分析后,共踩到如下几个坑.1.flume采集时,通过shell+EXEC(tail -F xxx.log 的方式) source来获取日志时,当单条日志过大超过1M时,source端无法从日志中获取到Event.2.日志超过1M后,flume的kafka sink 作为生产者发送给日志给kafka失败,kafka无法收到消息.以下针对踩的这两个坑做分析,flume 我使用的是1.9.0

原 kafka 删除topic清空数据 2018年11月20日 18:17:50 Ming! 阅读数:1391   版权声明:版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/qq_39657597/article/details/84307541 一般情况下,是不会删除数据的.到达一定时间后,kafka会自动删除.如果一定要删除可以删除topic在重建topic了 No. 1: 如果需要被删除topic 此时正在被程序 produce和consu

最近工作中遇到需要使用kafka的场景,测试消费程序启动后,要莫名的过几十秒乃至几分钟才能成功获取到到topic的partition和offset,而后开始消费数据,于是学习了一下查看kafka broker里topic和consumer group状态的相关命令,这里记录一下. 命令参考自<Kafka: The Definitive Guide> Chapter 9 Administrating Kafka 以下命令中使用的zookeeper配置地址为127.0.0.1:2181,boots

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

1.实时处理框架 即从上面的架构中我们可以看出,其由下面的几部分构成: Flume集群 Kafka集群 Storm集群 从构建实时处理系统的角度出发,我们需要做的是,如何让数据在各个不同的集群系统之间打通(从上面的图示中也能很好地说明这一点),即需要做各个系统之前的整合,包括Flume与Kafka的整合,Kafka与Storm的整合.当然,各个环境是否使用集群,依个人的实际需要而定,在我们的环境中,Flume.Kafka.Storm都使用集群. 2. Flume+Kafka整合 2.1 整合思路

作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl 转载请注明出处 找时间总结整理了下数据从Kafka到Hdfs的一些pipeline,如下 1> Kafka -> Flume –> Hadoop Hdfs 常用方案,基于配置,需要注意hdfs小文件性能等问题. GitHub地址:  https://github.com/apache/flume 2> Kafka -> Kafka Hadoop Loader ->Hadoop Hdf