转,原文:https://blog.csdn.net/zfszhangyuan/article/details/53389916 ------------------------------------------------ 这个问题,在线上集群环境一般不容易出现,因为相关的日志文件参数都已经配置好了,而且经受住时间的的验证了. 作为新手,我在本地配置了一个单机kafka,用得是kafka自带的zookeeper服务. kafka安装很简单如下: 1).下载kafka: wget http:/

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Direct方式的offset,但是可能会导致频繁写HDFS占用IO),所以每次出现问题的时候,重启程序,而程序的消费方式是Direct,所以在程序down掉的这段时间Kafka上的数据是消费不到的,虽然可以设置offset为smallest,但是会导致重复消费,重新overwrite hive

Kafka如何保证数据不丢失 1.生产者数据的不丢失 kafka的ack机制:在kafka发送数据的时候,每次发送消息都会有一个确认反馈机制,确保消息正常的能够被收到,其中状态有0,1,-1. 如果是同步模式:ack机制能够保证数据的不丢失,如果ack设置为0,风险很大,一般不建议设置为0.即使设置为1,也会随着leader宕机丢失数据. producer.type=sync request.required.acks=1 如果是异步模式:也会考虑ack的状态,除此之外,异步模式下的有个buff

kafka 如何保证数据不丢失 https://www.cnblogs.com/MrRightZhao/p/11498952.html   一般我们在用到这种消息中件的时候,肯定会考虑要怎样才能保证数据不丢失,在面试中也会问到相关的问题.但凡遇到这种问题,是指3个方面的数据不丢失,即:producer consumer 端数据不丢失  broker端数据不丢失下面我们分别从这三个方面来学习,kafka是如何保证数据不丢失的 一.producer 生产端是如何保证数据不丢失的 1.ack的配置策略

删除Kafka中的topic 一.配置delete.topic.enable=true 二.其他方法 一.配置delete.topic.enable=true 修改kafaka配置文件server.properties, 添加delete.topic.enable=true,重启kafka,之后通过kafka命令行就可以直接删除topic   通过命令行删除topic:     ./bin/kafka-topics.sh --delete --zookeeper {zookeeper serve

引言 上一期我们对比了三类消息产品(Kafka.RabbitMQ.RocketMQ)单纯发送小消息的性能,受到了程序猿们的广泛关注,其中大家对这种单纯的发送场景感到并不过瘾,因为没有任何一个网站的业务只有发送消息.本期,我们就来模拟一个真实的场景: 消息的发送和订阅一定是共存的 要支持多个订阅端订阅自己感兴趣的消息鉴于上一期Kafka和RocketMQ的指标和关注度很高,本期我们将只针对这两个产品,对比在上述场景中,究竟谁更胜一筹.在正式开始测试之前,首先要向大家明确2个概念: Topic为何物

最近得到一个比较好用的DNS,每次重启后都修改DNS配置文件 /etc/resolv.conf 重启就会失效 从网上得知 /etc/resolv.conf中的DNS配置是从/etc/resolvconf/resolv.conf.d/head中加载而来,所以每回改resolv.conf都会失效,在此文件里面已经有说明 打开/etc/resolv.conf内容如下:cat /etc/resolv.conf # Dynamic resolv.conf(5) file for glibc resolve

(二)Kafka动态增加Topic的副本(Replication) 1. 查看topic的原来的副本分布 [hadoop@sdf-nimbus-perf ~]$ le-kafka-topics.sh --describe --topic http_zhixin_line1 Topic:http_zhixin_line1 PartitionCount:3 ReplicationFactor:1 Configs: Topic: http_zhixin_line1 Partition: 0 Leade

使用Kafka的同学都知道,我们每次创建Kafka主题(Topic)的时候可以指定分区数和副本数等信息,如果将这些属性配置到server.properties文件中,以后调用Java API生成的主题将使用默认值,先改变需要使用命令bin/kafka-topics.sh --zookeeper localhost:2181 --alter --topic my-topic --config max.message.bytes=128000显示的修改,我们也希望将此过程在Producer调用之前通

  Kafka中操作topic时 Error: Failed to parse the broker info from zookeeper 1.问题描述   2.问题原因     kafka在启动后,会将broker的信息存放在对应的zookeeper里的zNode中,默认存放在zookeeper中的路径 /broker/ids/xxx(当然如果在kafka的server.properties文件中指定zookeeper中的路径/kafka,那么对应的zNode也会在/kafka下创建)  

转载:https://baijiahao.baidu.com/s?id=1583469327946027281&wfr=spider&for=pc 消息发送方式 想清楚Kafka发送的消息是否丢失,需要先了解Kafka消息的发送方式. Kafka消息发送分同步(sync).异步(async)两种方式 默认是使用同步方式,可通过producer.type属性进行配置: Kafka保证消息被安全生产,有三个选项分别是0,1,-1 通过request.required.acks属性进行配置: 0

Kafka如何删除topic? 今天为大家带来“Kafka删除topic原理解析”,希望可以帮到那些苦于无法删除topic的朋友们. 前提条件: 在启动broker时候开启删除topic的开关,即在server.properties中添加:  delete.topic.enable=true 命令: bin/kafka-topics.sh --zookeeper zk_host:port/chroot --delete --topic my_topic_name 这条命令其实就是在zookeep

一.kafka的副本机制 由于Producer和Consumer都只会与Leader角色的分区副本相连,所以kafka需要以集群的组织形式提供主题下的消息高可用.kafka支持主备复制,所以消息具备高可用和持久性. 一个分区可以有多个副本,这些副本保存在不同的broker上.每个分区的副本中都会有一个作为Leader.当一个broker失败时,Leader在这台broker上的分区都会变得不可用,kafka会自动移除Leader,再其他副本中选一个作为新的Leader. 在通常情况下,增加分区可

引言 上一期我们对比了三类消息产品(Kafka.RabbitMQ.RocketMQ)单纯发送小消息的性能,受到了程序猿们的广泛关注,其中大家对这种单纯的发送场景感到并不过瘾,因为没有任何一个网站的业务只有发送消息.本期,我们就来模拟一个真实的场景: 消息的发送和订阅一定是共存的 要支持多个订阅端订阅自己感兴趣的消息鉴于上一期Kafka和RocketMQ的指标和关注度很高,本期我们将只针对这两个产品,对比在上述场景中,究竟谁更胜一筹.在正式开始测试之前,首先要向大家明确2个概念: Topic为何物

转载自 huxihx,原文链接 Kafka如何创建topic? 目录 一.命令行部分 二.后台逻辑部分 Kafka创建topic命令很简单,一条命令足矣: bin/kafka-topics. --replication-factor --partitions --topic test 这条命令会创建一个名为test的topic,有3个分区,每个分区需分配3个副本.那么在这条命令之后Kafka又做了什么事情呢?本文将对此进行一下梳理,完整地阐述Kafka topic是如何创建的. topic创建主

如果只是用kafka-topics.sh的delete命令删除topic,会有两种情况: 如果当前topic没有使用过即没有传输过信息:可以彻底删除 如果当前topic有使用过即有过传输过信息:并没有真正删除topic只是把这个topic标记为删除(marked for deletion). 要彻底把情况2中的topic删除必须把kafka中与当前topic相关的数据目录和zookeeper与当前topic相关的路径一并删除. 相关组件的版本 zookeeper: 3.4.6 kafka: 0.

当我们正确地部署好Spark Streaming,我们就可以使用Spark Streaming提供的零数据丢失机制.为了体验这个关键的特性,你需要满足以下几个先决条件: 1.输入的数据来自可靠的数据源和可靠的接收器: 2.应用程序的metadata被application的driver持久化了(checkpointed ); 3.启用了WAL特性(Write ahead log). 下面我将简单地介绍这些先决条件. 可靠的数据源和可靠的接收器 对于一些输入数据源(比如Kafka),Spark S

首先需要思考下边几个问题: 消息丢失是什么造成的,从生产端和消费端两个角度来考虑 消息重复是什么造成的,从生产端和消费端两个角度来考虑 如何保证消息有序 如果保证消息不重不漏,损失的是什么 大概总结下 消费端重复消费:建立去重表 消费端丢失数据:关闭自动提交offset,处理完之后受到移位 生产端重复发送:这个不重要,消费端消费之前从去重表中判重就可以 生产端丢失数据:这个是最麻烦的情况 解决策略: 1.异步方式缓冲区满了,就阻塞在那,等着缓冲区可用,不能清空缓冲区 2.发送消息之后回调函数,发

由于项目原因,最近经常碰到Kafka消息队列拥堵的情况.碰到这种情况为了不影响在线系统的正常使用,需要大家手动的清理Kafka Log.但是清理Kafka Log又不能单纯的去删除中间环节产生的日志,中间关联的很多东西需要手动同时去清理,否则可能会导致删除后客户端无法消费的情况. 在介绍手动删除操作之前,先简单的介绍一下Kafka消费Offset原理. 一.Kafka消费Offset 在通过Client端消费Kafka中的消息时,消费的消息会同时在Zookeeper和Kafka Log中保存,如

前言 当我们在shell中执行topic删除命令的时候` kafka-topics --delete --topic xxxx --zookeeper xxx`,会显示,xxxx已经被标记为删除.然后过了很久你再查看topic列表,发现那个topic依然被标记删除,显然删除没有真正执行.下面就深入了解,kafka删除topic的流程. 先说结论 delete.topic.enable,配置默认是false,意思是 是否允许kafka集群删除topic,只有为true的情况,kafka才会删除那些

一般我们在用到这种消息中件的时候,肯定会考虑要怎样才能保证数据不丢失,在面试中也会问到相关的问题.但凡遇到这种问题,是指3个方面的数据不丢失,即:producer consumer 端数据不丢失  broker端数据不丢失下面我们分别从这三个方面来学习,kafka是如何保证数据不丢失的 一.producer 生产端是如何保证数据不丢失的 1.ack的配置策略 acks = 0 生产者发送消息之后 不需要等待服务端的任何响应,它不管消息有没有发送成功,如果发送过程中遇到了异常,导致broker端没