转载原文:http://top.jobbole.com/31084/ 通过研究,发现主流的三种kafka监控程序分别为: Kafka Web Conslole Kafka Manager KafkaOffsetMonitor 现在依次介绍以上三种工具: 一.Kafka Web Conslole 使用Kafka Web Console,可以监控: Brokers列表 Kafka 集群中 Topic列表,及对应的Partition.LogSiz e等信息 点击Topic,可以浏览对应的Consume

淘宝内部的交易系统使用了淘宝自主研发的Notify消息中间件,使用Mysql作为消息存储媒介,可完全水平扩容,为了进一步降低成本,我们认为存储部分可以进一步优化,2011年初,Linkin开源了Kafka这个优秀的消息中间件,淘宝中间件团队在对Kafka做过充分Review之后,Kafka无限消息堆积,高效的持久化速度吸引了我们,但是同时发现这个消息系统主要定位于日志传输,对于使用在淘宝交易.订单.充值等场景下还有诸多特性不满足,为此我们重新用Java语言编写了RocketMQ,定位于非日志的可

1.几个kafka监控工具 Kafka Web Console:监控功能较为全面,可以预览消息,监控Offset.Lag等信息,但存在bug,不建议在生产环境中使用. Kafka Manager:偏向Kafka集群管理,若操作不当,容易导致集群出现故障.对Kafka实时生产和消费消息是通过JMX实现的.没有记录Offset.Lag等信息. KafkaOffsetMonitor:程序一个jar包的形式运行,部署较为方便.只有监控功能,使用起来也较为安全. 若只需要监控功能,推荐使用KafkaOff

轻量级虚拟化容器 Docker,自发布以来便广受业界关注,在开源界和企业界掀起了一阵风.Docker 容器相对于 VM 有以下几个优势:启动速度快:资源利用率高:性能开销小. 从图中可以看出 Docker 和 虚拟机的差异,虚拟机的 Guest OS 和 Hypervisor 层在 Docker 中被 Docker Engine 层所替代,Docker 有着比虚拟机更少的抽象层.由于 Docker 不需要通过 Hypervisor 层实现硬件资源虚拟化,运行在 Docker 容器上的程序直接使用

KafkaOffsetMonitor是一个可以用于监控Kafka的Topic及Consumer消费状况的工具,其配置和使用特别的方便.源项目Github地址为:https://github.com/quantifind/KafkaOffsetMonitor. 最简单的使用方式是从Github上下载一个最新的KafkaOffsetMonitor-assembly-0.2.1.jar,上传到某服务器上,然后执行一句命令就可以运行起来.但是在使用过程中有可能会发现页面反应缓慢或者无法显示相应内容的情况

Kafka Monitor为Kafka的可视化管理与监控工具,为Kafka的稳定运维提供高效.可靠.稳定的保障,这里主要简单介绍Kafka Monitor的相关功能与页面的介绍: Kafka Monitor v0.1 主要功能有:Kafka基本信息仪表盘.broker列表.topic列表.当前消费者列表.Topic添加删除.Topic数据查询:项目的gitHub地址为:https://github.com/linxin26/kafka-monitor 一.仪表盘 仪表盘分三部分:状态.图表.报警

首先启用 EPEL Repository: yum -y install epel-release 启用 EPEL Repository 後, 可以用 yum 直接安裝 Htop: yum -y install htop 安裝好 Htop 後, 啟動只需執行 “htop” 指令: htop https://mp.weixin.qq.com/s/_YdwciFT6qu5_kUIyylR2g 作者 | Mark Litwintschik译者 | ma.yao,小大非在开发软件或监控运行的系统时,遥测

对于大数据集群来说,监控功能是非常必要的,通过日志判断故障低效,我们需要完整的指标来帮我们管理Kafka集群.本文讨论Kafka的监控以及一些常用的第三方监控工具. 一.Kafka Monitoring 首先介绍kafka的监控原理,第三方工具也是通过这些来进行监控的,我们也可以自己去是实现监控,官网关于监控的文档地址如下: http://kafka.apache.org/documentation/#monitoring](http://kafka.apache.org/documentati

综上所述,各种对比之后,我个人倾向于是: 一般的业务系统要引入MQ,最早大家都用ActiveMQ,但是现在确实大家用的不多了,没经过大规模吞吐量场景的验证,社区也不是很活跃,所以大家还是算了吧,我个人不推荐用这个了: 后来大家开始用RabbitMQ,但是确实erlang语言阻止了大量的java工程师去深入研究和掌控他,对公司而言,几乎处于不可控的状态,但是确实人是开源的,比较稳定的支持,活跃度也高: 不过现在确实越来越多的公司,会去用RocketMQ,确实很不错,但是我提醒一下自己想好社区万一突

背景 本公司是.Net项目,在.Net可选的MQ比较少,主要Kafka和RabbitMQ,RabbitMQ我也是使用多年了,最近的Kafka广告与流行度打得使我也是无法无视,因此也是花了点时间收集了资料做了些对比. 此外有个小插曲,当我形成了文档让老板兼CTO对比决策后,他打算上阿里云买MQ服务.我当时给他开了个玩笑:您这价钱把我请回来,而且公司还有运维,其实完全可以自己维护,要不我来负责,你把这每个月的MQ费用给我加工资得了.当我下楼买了支维他柠檬茶后,他决定由我们自己搭建RabbitMQ.这

简介 KafkaOffsetMonitor是由Kafka开源社区提供的一款Web管理界面,用来实时监控Kafka的Consumer以及Partition中的Offset,可以在web界面直观的看到每个Partition的Message的增长速度,是否消费,是否阻塞等. 使用 如果不想编译,可以直接去下个jar包 下载地址 写个脚本 vim kafkaOffsetMoniter.sh nohup java -cp KafkaOffsetMonitor-assembly-0.2.0-2.jar \

Kafka是一种分布式的,基于发布/订阅的消息系统.主要设计目标如下: 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 Server间的消息分区,及分布式消费,同时保证每个Partition内的消息顺序传输. 同时支持离线数据处理和实时数据处理. Scale out:支持在线水平扩展. RabbitMQ         RabbitMQ是使用

转载:https://www.cnblogs.com/dadonggg/p/8242682.html jar包下载地址 KafkaOffsetMonitor托管在Github上,可以通过Github下载.下载地址:https://github.com/quantifind/KafkaOffsetMonitor/releases 启动脚本: java -cp KafkaOffsetMonitor-assembly-0.2.0.jar com.quantifind.kafka.offsetapp.O

部署环境 jdk7 kafka_2.10-0.9.0.1 xshell4 rhel-server-6.5 kafka-manager 是功能比较多的kafka管控工具. 安装方法一 安装方法二 步骤一:解压 unzip kafka-manager-1.0-SNAPSHOT.zip -d /usr/local/ 步骤二:改名 mv kafka-manager-1.0-SNAPSHOT/ kafka-manager-1.0 步骤三:改配置 vim /usr/local/kafka-manager-1

Kafka Web Conslole Kafka Manager KafkaOffsetMonitor.

Receiver是使用Kafka的高层次Consumer API来实现的.receiver从Kafka中获取的数据都是存储在Spark Executor的内存中的,然后Spark Streaming启动的job会去处理那些数据.然而,在默认的配置下,这种方式可能会因为底层的失败而丢失数据.如果要启用高可靠机制,让数据零丢失,就必须启用Spark Streaming的预写日志机制(Write Ahead Log,WAL).该机制会同步地将接收到的Kafka数据写入分布式文件系统(比如HDFS)上的

简介 如图 kafka eagle 是可视化的 kafka 监视系统,用于监控 kafka 集群 环境准备: 需要的内存:1.5G+ 支持的 kafka 版本:0.8.2.x,0.9.x,0.10.x,0.11.x,1.x,2.x 支持的操作系统: Mac OS X,Linux,Windows 支持的 JDK 版本:JDK8+ 下载地址 下载监控软件,官方 GITHUB 下载,非常非常慢,但是可以下载任意版本,只需要修改最后的 v1.3.7 到想要的版本 https://codeload.git

https://blog.csdn.net/gyshun/article/details/79710534

      转自:https://github.com/alibaba/RocketMQ/wiki/rmq_vs_kafka 淘宝内部的交易系统使用了淘宝自主研发的Notify消息中间件,使用Mysql作为消息存储媒介,可完全水平扩容,为了进一步降低成本,我们认为存储部分可以进一步优化,2011年初,Linkin开源了Kafka这个优秀的消息中间件,淘宝中间件团队在对Kafka做过充分Review之后,Kafka无限消息堆积,高效的持久化速度吸引了我们,但是同时发现这个消息系统主要定位于日志传输

此文是rocketmq作者vintage.wang所写,对于每项对比,后面都增加了我的观点,有不对的地方,请各位指出. 淘宝内部的交易系统使用了淘宝自主研发的Notify消息中间件,使用Mysql作为消息存储媒介,可完全水平扩容,为了进一步降低成本,我们认为存储部分可以进一步优化,2011年初,Linkin开源了Kafka这个优秀的消息中间件,淘宝中间件团队在对Kafka做过充分Review之后,Kafka无限消息堆积,高效的持久化速度吸引了我们,但是同时发现这个消息系统主要定位于日志传输,对于

转自:https://github.com/alibaba/RocketMQ/wiki/rmq_vs_kafka 淘宝内部的交易系统使用了淘宝自主研发的Notify消息中间件,使用MySQL作为消息存储媒介,可完全水平扩容,为了进一步降低成本,我们认为存储部分可以进一步优化,2011年初,Linkin开源了Kafka这个优秀的消息中间件,淘宝中间件团队在对Kafka做过充分Review之后,Kafka无限消息堆积,高效的持久化速度吸引了我们,但是同时发现这个消息系统主要定位于日志传输,对于使用在