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

1. 取值及定义 auto.offset.reset有以下三个可选值: latest (默认) earliest none 三者均有共同定义: 对于同一个消费者组,若已有提交的offset,则从提交的offset开始接着消费 意思就是,只要这个消费者组消费过了,不管auto.offset.reset指定成什么值,效果都一样,每次启动都是已有的最新的offset开始接着往后消费 不同的点为: latest(默认):对于同一个消费者组,若没有提交过offset,则只消费消费者连接topic后,新产生

https://blog.csdn.net/dingding_ting/article/details/84862776 https://blog.csdn.net/xianpanjia4616/article/details/84347087 kafka-0.10.1.X版本之前: auto.offset.reset 的值为smallest,和,largest.(offest保存在zk中) kafka-0.10.1.X版本之后: auto.offset.reset 的值更改为:earliest

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

在使用spark连接kafka消费topic时,发现无论怎么设置,也无法从头开始消费. 查看配置得出auto.offset.reset的以下3种设置及含义: earliest 当各分区下有已提交的offset时,从提交的offset开始消费:无提交的offset时,从头开始消费 latest 当各分区下有已提交的offset时,从提交的offset开始消费:无提交的offset时,消费新产生的该分区下的数据 none topic各分区都存在已提交的offset时,从offset后开始消费:只要有

一.概述 上次写这篇文章文章的时候,Spark还是1.x,kafka还是0.8x版本,转眼间spark到了2.x,kafka也到了2.x,存储offset的方式也发生了改变,笔者根据上篇文章和网上文章,将offset存储到Redis,既保证了并发也保证了数据不丢失,经过测试,有效. 二.使用场景 Spark Streaming实时消费kafka数据的时候,程序停止或者Kafka节点挂掉会导致数据丢失,Spark Streaming也没有设置CheckPoint(据说比较鸡肋,虽然可以保存Dire

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

consumer group consumer instance 一个消费组可能有一个或者多个消费者.同一个消费组可以订阅一个或者多个主题.主题的某一个分区只能被消费组的某一个消费者消费.那么分区和消费者之间是如何对应的呢? 假设消费组cg1(group.id=cg1)订阅了topic1,cg1有3个消费者c1.c2.c3,topic1有5个分区p1.p2.p3.p4.p5.那么c1消费topic1的哪个或者哪些分区呢?p1要被cg1的哪个消费者消费呢? kafka2.2.0源码中有一个Part

摘要:Kafka中的位移是个极其重要的概念,因为数据一致性.准确性是一个很重要的语义,我们都不希望消息重复消费或者丢失.而位移就是控制消费进度的大佬.本文就详细聊聊kafka消费位移的那些事,包括: 概念剖析 kafka的两种位移 关于位移(Offset),其实在kafka的世界里有两种位移: 分区位移:生产者向分区写入消息,每条消息在分区中的位置信息由一个叫offset的数据来表征.假设一个生产者向一个空分区写入了 10 条消息,那么这 10 条消息的位移依次是 0.1.-.9: 消费位移:消

1.概述 最近有同学咨询Kafka的消费和心跳机制,今天笔者将通过这篇博客来逐一介绍这些内容. 2.内容 2.1 Kafka消费 首先,我们来看看消费.Kafka提供了非常简单的消费API,使用者只需初始化Kafka的Broker Server地址,然后实例化KafkaConsumer类即可拿到Topic中的数据.一个简单的Kafka消费实例代码如下所示: public class JConsumerSubscribe extends Thread { public static void ma

body { margin: 0 auto; font: 13px / 1 Helvetica, Arial, sans-serif; color: rgba(68, 68, 68, 1); padding: 5px } h1, h2, h3, h4 { color: rgba(17, 17, 17, 1); font-weight: 400 } h1, h2, h3, h4, h5, p { margin-bottom: 16px; padding: 0 } h1 { font-size: 2

摘要:带你了解基于FusionInsight HD&MRS的5种kafka消费端性能优化方法. 本文分享自华为云社区<FusionInsight HD&MRSkafka消费端性能优化方法>,作者: 穿夹克的坏猴子. kafka消费端性能优化主要从下面几个方面优化: 1.接口使用方面优化: 旧版本highlevel-consumer:偏移量信息存储在zookeeper,最大消费线程数与分区数量相同,不推荐 旧版本simpleconsumer:自行选择存储偏移量的方式,可以实现多线

kafka最早是linkedin开发的一套高性能类队列结构,具有发布—订阅功能.现在是apache的项目之一.支持很多种客户端从其中进行consume,网上也有许多第三方的客户端(注1),但下面我们只使用其自己的包中的方法,来进行consume.我们的这个例子是从一个servlet中调用kafka的Consumer相关类,来读取远端kafka中的message. 代码如下: protected void doGet(HttpServletRequest request, HttpServletR

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

转载自 huxihx,原文链接 Kafka消费组(consumer group) 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

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

本节内容:    1. etcd介绍与使用    2. ElastcSearch介绍与使用 1. etcd介绍与使用    概念:高可用的分布式key-value存储,可以使用配置共享和服务发现    类似项目:zookeeper和consul    开发语言:Go    接口:提供restful的http接口,使用简单    实现算法:基于raft算法的强一致性.高可用的服务存储目录 2. etcd的应用场景    a. 服务发现和服务注册    b. 配置中心    c. 分布式存储   

Spark Streaming + Kafka direct 的 offset 存入Zookeeper并重用 streaming offset设置_百度搜索 将 Spark Streaming + Kafka direct 的 offset 存入Zookeeper并重用-Spark-about云开发 Spark & Kafka - Achieving zero data-loss spark-kafka-source/src/main/scala/com/ippontech/kafka at m

转载自 huxihx,原文链接 Kafka 如何读取offset topic内容 (__consumer_offsets) 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

抛去cpu.内存等机器原因,在每个分区皆分配一个进程消费的情况下,利用扩机器来提高kafka消费速率已无能为力 此时发现,在实际洪峰时段的消费速率元达不到先前压测时的消费速率 原因思考: 1.洪峰时段大量数据流来临,导致部分consumer崩溃,触发rebalance,从而导致消费速率下降: 2.洪峰时段consumer从broker中一次取出数据量太大,导致consumer在session.timeout.ms时间之内没有消费完成,则consumer coordinator会由于没有接受到心跳