参考site:https://cwiki.apache.org/confluence/display/KAFKA/Replication+tools 目前我们的topic  test-add-replication-topic中partition 0的replicas为[1,2],则1为preferred replica,应该成为leader. 这时我们期望2为preferred replica,并变成leader. 操作步骤: 1. 查看当前topic详细信息: > bin/kafka-top

 bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper es1:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic topic1  kafka创建会话,报Error while executing topic command : Replication factor: 1 larger than available brokers: 0. 首先贴出来 kafka的配置文件 broker.id=0 advertised.

https://blog.csdn.net/bigtree_3721/article/details/78442912 I am trying to create topics in Kafka by following the guide on Apache Kafka website through command line. While running the command:bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 -

Partitions与Replication Factor调整准则 Partition 数目与Replication Factor是在创建一个topic时非常重要的两个参数,这两个参数的取值会直接影响到系统的性能与稳定性. 尽量在第一次创建一个topic时就指定这两个参数,因为 如果Partition 数目在之后再次做调整,则会打乱key的顺序保证(同样的key会分布到不同的partition上) 如果Replication Factor在之后再次增加,则会给集群带来更大的压力,可能会导致性能下

http://www.tuicool.com/articles/RJbIBj 关于Hadoop中replication factor解惑 时间 2014-06-09 08:00:50   ITeye-博客 原文  http://shift-alt-ctrl.iteye.com/blog/2077548 主题 Hadoop  HBase 我们在向hadoop写入文件时,这个文件的“replication”个数到底该如何控制? 在hadoop server端,core-site.xml中有个参数为

[root@hdp1 /mnt/software/maxwell-1.19.4]#kafka-topics.sh --zookeeper hdp1,hdp2,hdp3:2181 --create --topic maxwell --partitions 6 --replication-factor 2Error while executing topic command : Replication factor: 2 larger than available brokers: 0.[2019-

(一)kafka修改topic分区的位置 环境:kafka_2.10-0.8.2.1 + JDK1.7.0_80 1. 查看分区topic的分区分布 $ le-kafka-topics.sh --describe --topic http_zhixin_line1 结果如下: [hadoop@sdf-nimbus-perf project]$ le-kafka-topics.sh --describe --topic http_zhixin_line1 Topic:http_zhixin_lin

参考,https://cwiki.apache.org/confluence/display/KAFKA/kafka+Detailed+Replication+Design+V3 Major changes compared with the v2 proposal. 最大的不同在于加入Controller,简化partition的leader electing并且除了将改动更新到ZK上以外,controller会通过ControllerChannelManager直接和brokers通信,以提

修改分区个数: ./kafka-topics./kafka/<id_of_kafka> --alter --partitions 10 --topic test_topic 上面命令将test_topic对应的分区数目调整为10个,127.0.0.1是zookeeper的地址,2181是zookeeper端口. 删除topic ./kafka-topics./kafka/<id_of_kafka> --delete --topic test_topic 上面命令将主题test_to

昨天发现开发环境的3台kafka无法消费,所以今日kafka的容器执行如下语句 bash-4.4# ./kafka-topics.sh --describe --zookeeper 192.168.0.170:2181 --topic nova2_plantree_topicTopic:nova2_plantree_topic PartitionCount:3 ReplicationFactor:3 Configs:Topic: nova2_plantree_topic Partition: 0

工作案例: 大数据开发用系统脚本自动在kafka建topic,检查后才发现副本数只有1个,存在数据丢失的风险.需要立刻把副本数改为3个. 开始干活,首先想到的是下面的命令: ${BIN_PATH}/kafka-topics.sh --zookeeper ${ZOOKEEPER_ADDR} --topic $1 --partitions $2 --alter${BIN_PATH}/kafka-topics.sh --zookeeper ${ZOOKEEPER_ADDR} --topic $1 --

一.结构与概念解释 1.基础概念 topics: kafka通过topics维护各类信息. producer:发布消息到Kafka topic的进程. consumer:订阅kafka topic进程和处理订阅的消息的进程. broker:kafka集群的每个server叫broker. 提供了语言无关.高性能.简单的client-server的链接方式. 2.Topics and Logs (1)topic是发送消息的类别名称.每个partition是持续添加的有序的不可变的消息序列-comm

To achieve high availability and consistency targets, adjust the following parameters to meet your requirements: Replication Factor Preferred Leader Election Unclean Leader Election Acknowledgements Minimum In-sync Replicas Kafka MirrorMaker Replicat

首先 dfs.replication这个参数是个client参数,即node level参数.需要在每台datanode上设置.其实默认为3个副本已经够用了,设置太多也没什么用. 一个文件,上传到hdfs上时指定的是几个副本就是几个.以后你修改了副本数,对已经上传了的文件也不会起作用.可以再上传文件的同时指定创建的副本数hadoop dfs -D dfs.replication=1 -put 70M logs/2 可以通过命令来更改已经上传的文件的副本数:hadoop fs -setrep -R

Apache Kafka has become an essential component of enterprise data pipelines and is used for tracking clickstream event data, collecting logs, gathering metrics, and being the enterprise data bus in a microservices based architectures. Kafka is essent

Kafka replication kafka_replication_detailed_design_v2.pdf kafka Detailed Replication Design V3 Apache Kafka中Follower如何从Leader fetch消息 Kafka深度解析,众人推荐,精彩好文! Kafka 的集群复制设计 Kafka的Log存储解析 KIP-1 - Remove support of request.required.acks 0.8.0 Producer Exa

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.

本文转发自Jason’s Blog,原文链接 http://www.jasongj.com/2015/06/08/KafkaColumn3 摘要 本文在上篇文章基础上,更加深入讲解了Kafka的HA机制,主要阐述了HA相关各种场景,如Broker failover,Controller failover,Topic创建/删除,Broker启动,Follower从Leader fetch数据等详细处理过程.同时介绍了Kafka提供的与Replication相关的工具,如重新分配Partition等

本文转发自Jason’s Blog,原文链接 http://www.jasongj.com/2015/01/02/Kafka深度解析 背景介绍 Kafka简介 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

这个是Kafka server的核心包,里面的类也很多,我们还是一个一个分析 一.BrokerStates.scala 定义了目前一个kafka broker的7中状态 ——  1. NotRunning:未运行 2. Starting:启动中 3. RecoveringFromUncleanShutdown:从上次异常恢复中 4. RunningAsBroker:已启动 5. RunningAsController:作为Controller运行 6. PendingControlledShut

Windows OS上安装运行Apache Kafka教程 下面是分步指南,教你如何在Windows OS上安装运行Apache Zookeeper和Apache Kafka. 简介 本文讲述了如何在Windows OS上配置并启动Apache Kafka,这篇指南将会指导你安装Java和Apache Zookeeper. Apache Kafka是一个快速可扩展的消息队列,能够应对繁重的读写负载,即IO相关工作.更多信息请参见http://kafka.apache.org.由于 Zookeep