问题:情况一:创建topic成功,但是produce的时候,却报unknown partition的错误,但zk上却显示了每个partition的leader信息:情况二: 给某个topic增加分区,zk显示已有增加的分区信息,但是依旧报找不到新增加的分区信息错误原因:多个controller,导致元数据不一致: 解决办法: 1. zk上找到最新的controller2. 将其余几个过期的controller重启 原因分析:controller进行Full GC停顿时间太长超过zookeeper

关于集群中的"脑裂"问题,之前已经在这里详细介绍过,下面重点说下Zookeeper脑裂问题的处理办法.ooKeeper是用来协调(同步)分布式进程的服务,提供了一个简单高性能的协调内核,用户可以在此之上构建更多复杂的分布式协调功能.脑裂通常会出现在集群环境中,比如ElasticSearch.Zookeeper集群,而这些集群环境有一个统一的特点,就是它们有一个大脑,比如ElasticSearch集群中有Master节点,Zookeeper集群中有Leader节点. 一. Zookeep

ZooKeeper 集群节点为什么要部署成奇数ZooKeeper 容错指的是:当宕掉几个ZooKeeper节点服务器之后,剩下的个数必须大于宕掉的个数,也就是剩下的节点服务数必须大于n/2,这样ZooKeeper集群才可以继续使用,无论奇偶数都可以选举Leader.例如5台ZooKeeper节点机器最多宕掉2台,还可以继续使用,因为剩下3台大于5/2. 至于为什么最好为奇数个节点?这样是为了以最大容错服务器个数的条件下,能节省资源.比如,最大容错为2的情况下,对应的ZooKeeper服务数,奇数

问题:当 raft group 发生脑裂的情况下,老的 raft leader 可能在一段时间内并不知道新的 leader 已经被选举出来,这时候客户端在老的 leader 上可能会读取出陈旧的数据(stale read).比如,我们假想一个拥有 5 个节点的 raft group: 其中 Node 5 是当前的 raft leader,当出现网络分区时,在 Node 5 的 raft lease 任期还没结束的一段时间内,Node 5 仍然认为自己是当前 term 的 leader,但是此时,

**现象描述** es1,es2,es3三台es组成一个集群,集群状态正常, 当es1 服务器重启后,es1不能加到集群中,自己选举自己为master,这就产生了es集群中所谓的“脑裂” , 把es1的es服务重启后,es1则能正常发现集群并加入. 当重启es2服务器后,es2不能加到集群中,自己选举自己为master,也产生了es集群中所谓的“脑裂”,当 重启es服务后,还是不能发现集群. 当重启es3服务器后,es3能加到集群中.正常. **分析** 三台es服务器es服务,插件的版本均一样

https://www.cnblogs.com/zlslch/p/6477312.html

抛出问题: __consumer_offsets这个topic是由kafka自动创建的,默认50个,但是都存在一台kafka服务器上,这是不是就存在很明显的单点故障?经测试,如果将存储consumer_offsets的这台机器kill掉,所有的消费者都停止消费了.请问这个问题是怎么解决的呢? 原因分析: 由于__consumer_offsets这个用于存储offset的分区是由kafka服务器默认自动创建的,那么它在创建该分区的时候,分区数和副本数的依据是什么?分区数是固定的50,这个没什么可怀

zk集群docker-compose.yml 1.新建网络 docker network create --driver bridge --subnet --gateway 172.23.0.1 zookeeper_network 2.zk集群 version: '3.4' services: zoo1: image: zookeeper restart: always hostname: zoo1 container_name: zoo1 ports: - : volumes: - "./zo

最近几天在做spark数据同步过程中,中间通过kafka集群处理消息,每次同步到一半就会出现同步不了 查看日志如下: 最开始看到这个问题很懵逼,完全找不到解决问题的切入口,期间也询问了架构师-因为这个kafka和spark都是他引进来的,同时也问了运维同事,有没有碰到这个问题,最后都是无法解决这个问题 查看对应存在问题的kafka节点的日志: 一次突发奇想,是不是可以看一下kafka集群的日志,发现此时kafka集群也报错了,其实有时候看到错误还是很开心的,毕竟有错误才知道哪里存在问题 但是看到

1. kafka的定义 kafka是一个分布式消息系统,由linkedin使用scala编写,用作LinkedIn的活动流(Activity Stream)和运营数据处理管道(Pipeline)的基础.具有高水平扩展和高吞吐量. 2. kafka 和其他主流分布式消息系统的对比 定义解释: 1. Java 和 scala都是运行在JVM上的语言. 2. erlang和最近比较火的和go语言一样是从代码级别就支持高并发的一种语言,所以RabbitMQ天生就有很高的并发性能,但是有RabbitMQ严

1.Zookeeper安装搭建Zookeeper集群并查看各服务器的角色停止Leader并查看各服务器的角色 1.1 安装Zookeeper1)编辑/etc/hosts ,所有集群主机可以相互 ping 通(在nn01上面配置,同步到node1,node2,node3)nn01 hadoop]# vim /etc/hosts192.168.1.21 nn01192.168.1.22 node1192.168.1.23 node2192.168.1.24 node3 2)安装 java-1.8.0

ELK+Kafka集群分析系统部署 因为是自己本地写好的word文档复制进来的.格式有些出入还望体谅.如有错误请回复.谢谢! 一. 系统介绍 2 二. 版本说明 3 三. 服务部署 3 1) JDK部署 3 2) Elasticsearch集群部署及优化 3 3) Elasticsearch健康插件安装 13 4) Shield之elasticsearch安全插件 15 5)Zookeeper集群搭建 15 6)Kafka集群搭建 17 7)测试Kafka和Zookeeper集群连通性 19 8

前言:       上周末自己学习了一下Kafka,参考网上的文章,学习过程中还是比较顺利的,遇到的一些问题最终也都解决了,现在将学习的过程记录与此,供以后自己查阅,如果能帮助到其他人,自然是更好的. ===============================================================长长的分割线==================================================================== 正文: 关于Kafka

kafka集群安装 使用的版本 系统:centos6.5 centos6.7 jdk:1.7.0_79 zookeeper:3.4.9 kafka:2.10-0.10.1.0 一.环境准备[只列,不具体写] 1.安装jdk 2.更改机器名 3.添加所有机器的host 二.安装步骤 2.1安装zookeeper 下载zookeeper安装包 下载地址 将安装包上传到一台电脑node1上,我放到了 /opt/kafka/下 解压 cd /opt/kafka/ tar -zxvf zookeeper-

一. 关于kafka 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. 这种动作(网页浏览,搜索和其他用户的行动)是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素. 这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决. 对于像Hadoop的一样的日志数据和离线分析系统,但又要求实时处理的限制,这是一个可行的解决方案.Kafka的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理,也是为了通过集群机来提供实时的消费. 关于Kafka的

转载:http://blog.csdn.net/odailidong/article/details/52571901 这是许多kafka使用者经常会问到的一个问题.本文的目的是介绍与本问题相关的一些重要决策因素,并提供一些简单的计算公式. 文章目录 1 越多的分区可以提供更高的吞吐量 2 越多的分区需要打开更多地文件句柄 3 更多地分区会导致更高的不可用性 4 越多的分区可能增加端对端的延迟 5 越多的partition意味着需要客户端需要更多的内存 6 总结 越多的分区可以提供更高的吞吐量

第一步:准备 1. 操作系统 CentOS-7-x86_64-Everything-1511 2. 安装包 kafka_2.12-0.10.2.0.tgz zookeeper-3.4.9.tar.gz 3. Java 环境 Zookeeper 和 Kafka 的运行都需要 Java 环境,Kafka 默认使用 G1 垃圾回收器.如果不更改垃圾回收期,官方推荐使用 7u51 以上版本的 JRE .如果使用老版本的 JRE,需要更改 Kafka 的启动脚本,指定 G1 以外的垃圾回收器. 本文使用系

为了演示集群的效果,这里准备一台虚拟机(window 7),在虚拟机中搭建了单IP多节点的zookeeper集群(多IP节点的也是同理的),并且在本机(win 7)和虚拟机中都安装了kafka. 前期准备说明: 1.三台zookeeper服务器,本机安装一个作为server1,虚拟机安装两个(单IP) 2.三台kafka服务器,本机安装一个作为server1,虚拟机安装两个. 备注:当然你可以直接在虚拟机上安装三个服务器分别为server1.server2.server3 . 虚拟机和本机网络环

现象:kafka集群频繁挂掉 排查日志:查看日志文件[kafkaServer.out],发现错误日志:ERROR Shutdown broker because all log dirs in /tmp/kafka-logs have failed (kafka.log.LogManager) kafkaServer.out为全量日志,刚开始查分日志未查询到结果. 原因:集群上部署了多个Kafka borker,操作文件相同,冲突导致: 解决:修改其它borker配置文件[server.prop

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

kafka的前言知识: :Kafka是什么? 在流式计算中,Kafka一般用来缓存数据,Storm通过消费Kafka的数据进行计算.kafka是一个生产-消费模型. Producer:生产者,只负责数据生产,生产者的代码可以集成到任务系统中.               数据的分发策略由producer决定,默认是defaultPartition  Utils.abs(key.hashCode) % numPartitions    Broker:当前服务器上的Kafka进程,俗称拉皮条.只管数