%3|1538976114.812|FAIL|rdkafka#producer-1| [thrd:kafka-server:9092/bootstrap]: kafka-server:9092/0: Receive failed: Disconnected%3|1538976114.812|ERROR|rdkafka#producer-1| [thrd:kafka-server:9092/bootstrap]: kafka-server:9092/0: Receive failed: Disco

问题: 本地windows系统远程连接kafka报错,kafka.errors.NoBrokersAvailable: NoBrokersAvailable. 解决: 在网上看到说是hosts文件需要修改,找到windows系统中的hosts文件,位置在C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts,在里面加上如下格式内容: IP地址1 节点名1 IP地址2 节点名2   保存后,再运行程序成功获取内容  

顾名思义,就是kafka的consumer api包. 一.ConsumerConfig.scala Kafka consumer的配置类,除了一些默认值常量及验证参数的方法之外,就是consumer的配置参数了,比如group.id, consumer.id等,详细列表见官网. 二.ConsumerIterator.scala     KafkaStream的迭代器类,当stream底层的阻塞队列为空时该iterator会置于阻塞状态.这个迭代器还提供了一个shutdownCommand对象可

    Kafka 0.8.2引入了一个用Java写的producer.下一个版本还会引入一个对等的Java版本的consumer.新的API旨在取代老的使用Scala编写的客户端API,但为了兼容性的考虑两版API还要同时存在一段时间.另外,新版的API可以打成独立的jar包,而Scala版本的不行.     Kafka官网是鼓励用户使用java版的producer的,而kafka.core.producer包实际上是老版的实现.这个包中还包括一个async包,应该是实现异步发送的,与之平行的

Flink提供了FlinkKafkaConsumer08,使用Kafka的High-level接口,从Kafka中读取指定Topic的数据,如果要从多个Topic读取数据,可以如下操作: 1.application.conf中配置 如果使用了配置管理库typesafe.config,可以在其application.conf按如下方式配置List类型的元素: myToicList:["t1","t2","t3"] 2.读取配置文件 object M

kafka0.8.1 一 问题 10月22号应用系统忽然报错: [2014/12/22 11:52:32.738]java.net.SocketException: 打开的文件过多 [2014/12/22 11:52:32.738]       at java.net.Socket.createImpl(Socket.java:447) [2014/12/22 11:52:32.738]       at java.net.Socket.connect(Socket.java:577) [201

kafka_2.8.0-0.8.1 一 现象 生产环境一组kafka集群经常发生问题,现象是kafka在zookeeper上的broker节点消失,此时kafka进程和端口都在,然后每个broker都在报错,主要是 1) [2017-01-09 12:40:53,832] INFO Partition [topic1,3] on broker 1361: Shrinking ISR for partition [topic1,3] from 1351,1361,1341 to 1361 (kaf

前提: 只针对Kafka 0.9.0.1版本; 说是运维,其实偏重于问题解决; 大部分解决方案都是google而来, 我只是作了次搬运工; 有些问题的解决方案未必一定是通用的, 若应用到线上请慎重; 如有疏漏之处, 欢迎大家批评指正; 列表: Replica无法从leader同步消息 Broker到zk集群的连接不时会断开重断 Broker重启耗时很久 不允许脏主选举导致Broker被强制关闭 Replica从错误的Partition leader上去同步数据 __consumer_offset

flume接收http请求,并将数据写到kafka,spark消费kafka的数据.是数据采集的经典框架. 直接上flume的配置: source : http channel : file sink : kafka xx :~/software/flume1.8/conf$ cat http-file-kafka.conf # example.conf: A single-node Flume configuration ########## # data example # use post

Spark Streaming可以用于实时流项目的开发,实时流项目的数据源除了可以来源于日志.文件.网络端口等,常常也有这种需求,那就是实时分析处理MySQL中的增量数据.面对这种需求当然我们可以通过JDBC的方式定时查询Mysql,然后再对查询到的数据进行处理也能得到预期的结果,但是Mysql往往还有其他业务也在使用,这些业务往往比较重要,通过JDBC方式频繁查询会对Mysql造成大量无形的压力,甚至可能会影响正常业务的使用,在基本不影响其他Mysql正常使用的情况下完成对增量数据的处理,那就

ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(100);   /** * Fetch data for the topics or partitions specified using one of the subscribe/assign APIs. It is an error to not have * subscribed to any topics or partitions before polling for da

一.场景 线上已经有kafka集群,服务运行稳定.但是因为产品升级,需要对kakfa做安全测试,也就是权限验证. 但是增加权限验证,会不会对性能有影响呢?影响大吗?不知道呀! 因此,本文就此来做一下对比! 测试环境 本文使用的是单机kafka测试,仅在一台服务器做测试. 使用的kafka版本为kafka_2.12-2.1.0,zk直接使用kafka自带的. 硬件配置为:1(核)-4G内容-40G硬盘 二.普通版安装 关于普通版的kafka,请参考链接: https://www.cnblogs.c

阿里Canal项目请先了解:canal 考虑可能binlog大批量变更,如果直接通过Canal订阅binlog变动,会造成CanalClient会瞬间爆掉.为了解决这个问题,我们可以引入kafka做一层封装,可以解决这个问题. 公司实现一套框架,拿来分享大家.感谢原作者. 1. 服务端-封装Canal订阅binlog消息并推送到kafka binlogService server 启动端: import java.util.concurrent.Executors import com.toda

转载自:https://www.jianshu.com/p/d2cbaae38014 前提: 只针对Kafka 0.9.0.1版本; 说是运维,其实偏重于问题解决; 大部分解决方案都是google而来, 我只是作了次搬运工; 有些问题的解决方案未必一定是通用的, 若应用到线上请慎重; 如有疏漏之处, 欢迎大家批评指正; 列表: Replica无法从leader同步消息 Broker到zk集群的连接不时会断开重断 Broker重启耗时很久 不允许脏主选举导致Broker被强制关闭 Replica从

OGG 从Oracle备库同步数据至kafka Table of Contents 1. 目的 2. 环境及规划 3. 安装配置JDK 3.1. 安装jdk 3.2. 配置环境变量 4. 安装Dataguard 4.1. 安装备库软件 4.2. 配置dataguard 4.2.1. 主库 4.2.2. 备库 4.3. 完成操作 4.4. 启动实时复制 5. zookeeper集群 5.1. 上传并解压 5.2. 配置 5.3. 创建myid文件 5.4. 配置环境变量 5.5. 启动和查看服务

tailf kafka/log/server.log [2019-12-19 17:19:05,121] FATAL (main kafka.server.KafkaServerStartable 116) Fatal error during KafkaServerStartable startup. Prepare to shutdown java.lang.InternalError: a fault occurred in a recent unsafe memory access op

1.概述 最近有同学在学习Kafka的网络通信这块内容时遇到一些疑问,关于网络模型和通信流程的相关内容,这里笔者将通过这篇博客为大家来剖析一下这部分内容. 2.内容 Kafka系统作为一个Message Queue,涉及到的网络通信主要包含以下两个方面: Pull:Consumer从消息队列中拉取消息数据: Push:Producer往消息队列中推送消息数据. 要实现高性能的网络通信,可以使用更加底层的TCP协议或者UDP协议来实现.Kafka在Producer.Broker.Consumer之

作者:vivo 互联网服务器团队-Luo Mingbo 一.Kafka 集群部署架构 为了让读者能与小编在后续的问题分析中有更好的共鸣,小编先与各位读者朋友对齐一下我们 Kafka 集群的部署架构及服务接入 Kafka 集群的流程. 为了避免超大集群我们按照业务维度将整个每天负责十万亿级消息的 Kafka 集群拆分成了多个 Kafka 集群.拆分粒度太粗会导致单一集群过大,容易由于流量突变.资源隔离.限速等原因导致集群稳定性和可用性受到影响,拆分粒度太细又会因为集群太多不易维护,集群内资源较少应

[TOC] 前言 在WeTest舆情项目中,需要对每天千万级的游戏评论信息进行词频统计,在生产者一端,我们将数据按照每天的拉取时间存入了Kafka当中,而在消费者一端,我们利用了spark streaming从kafka中不断拉取数据进行词频统计.本文首先对spark streaming嵌入kafka的方式进行归纳总结,之后简单阐述Spark streaming+kafka在舆情项目中的应用,最后将自己在Spark Streaming+kafka的实际优化中的一些经验进行归纳总结.(如有任何纰漏

前言 最新项目中要用到消息队列来做消息的传输,之所以选着 Kafka 是因为要配合其他 java 项目中,所以就对 Kafka 了解了一下,也算是做个笔记吧. 本篇不谈论 Kafka 和其他的一些消息队列的区别,包括性能及其使用方式. 简介 Kafka 是一个实现了分布式的.具有分区.以及复制的日志的一个服务.它通过一套独特的设计提供了消息系统中间件的功能.它是一种发布订阅功能的消息系统. 一些名词 如果要使用 Kafka ,那么在 Kafka 中有一些名词需要知道,文本不讨论这些名词是否在其他

一.为什么需要消息系统 1.解耦: 允许你独立的扩展或修改两边的处理过程,只要确保它们遵守同样的接口约束. 2.冗余: 消息队列把数据进行持久化直到它们已经被完全处理,通过这一方式规避了数据丢失风险.许多消息队列所采用的"插入-获取-删除"范式中,在把一个消息从队列中删除之前,需要你的处理系统明确的指出该消息已经被处理完毕,从而确保你的数据被安全的保存直到你使用完毕. 3.扩展性: 因为消息队列解耦了你的处理过程,所以增大消息入队和处理的频率是很容易的,只要另外增加处理过程即可. 4.