Kafka支持单集群20万分区 之前网上关于确定Kafka分区数的博客多多少少都源自于饶军大神的文章,如今他带来了这方面的第二篇文章,特此翻译一下,记录一下其中的要点. 原贴地址: https://www.confluent.io/blog/apache-kafka-supports-200k-partitions-per-cluster Kafka中topic可以设置多个分区,而分区是最小的并行度单位.通常而言,分区数越多吞吐量也越高.但是依然有很多因素制约了一个Kafka集群所能支持的最大分

@ 目录 Kafka压测 Kafka Producer(生产)压力测试 Kafka Consumer(消费)压力测试 计算Kafka分区数 Kafka机器数量计算 Kafka压测 用Kafka官方自带的脚本,对Kafka进行压测.Kafka压测时,可以查看到哪个地方出现了瓶颈==(CPU,内存,网络IO).一般都是网络IO达到瓶颈. == 使用下面两个kafka自带的脚本 kafka-consumer-perf-test.sh kafka-producer-perf-test.sh Kafka

Kafka的分区数是不是越多越好? 分区多的优点 kafka使用分区将topic的消息打散到多个分区分布保存在不同的broker上,实现了producer和consumer消息处理的高吞吐量.Kafka的producer和consumer都可以多线程地并行操作,而每个线程处理的是一个分区的数据.因此分区实际上是调优Kafka并行度的最小单元.对于producer而言,它实际上是用多个线程并发地向不同分区所在的broker发起Socket连接同时给这些分区发送消息:而consumer,同一个消费组

Kafka的分区,相当于把一个Topic再细分成了多个通道(对应 多个线程) 部署的时候尽量做到一个消费者(线程)对应一个分区. 如何确定Kafka的分区数,key和consumer线程数,以及不消费问题解决 怎么确定分区数? Kafka官网上标榜自己是"high-throughput distributed messaging system",即一个高吞吐量的分布式消息引擎.那么怎么达到高吞吐量呢? Kafka在底层摒弃了Java堆缓存机制,采用了操作系统级别的页缓存,同时将随机写操

我们可以使用 bin/kafka-topics.sh 命令对 Kafka 增加 Kafka 的分区数据,但是 Kafka 不支持减少分区数. Kafka 分区数据不支持减少是由很多原因的,比如减少的分区其数据放到哪里去?是删除,还是保留?删除的话,那么这些没消费的消息不就丢了.如果保留这些消息如何放到其他分区里面?追加到其他分区后面的话那么就破坏了 Kafka 单个分区的有序性.如果要保证删除分区数据插入到其他分区保证有序性,那么实现起来逻辑就会非常复杂.

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

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

之前网上关于确定Kafka分区数的博客多多少少都源自于饶军大神的文章,如今他带来了这方面的第二篇文章,特此翻译一下,记录一下其中的要点. 原贴地址: https://www.confluent.io/blog/apache-kafka-supports-200k-partitions-per-cluster Kafka中topic可以设置多个分区,而分区是最小的并行度单位.通常而言,分区数越多吞吐量也越高.但是依然有很多因素制约了一个Kafka集群所能支持的最大分区数.我现在高兴地宣布Kafka

转载自 https://github.com/alibaba/RocketMQ/wiki/rmq_vs_kafka RocketMQ与Kafka对比(18项差异) 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

NGINX lua集成kafka 第一步:进入opresty目录 [root@node03 openresty]# cd /export/servers/openresty/ [root@node03 openresty]# ll total 356 drwxr-xr-x 2 root root 4096 Jul 26 11:33 bin drwxrwxr-x 44 1000 1000 4096 Jul 26 11:31 build drwxrwxr-x 43 1000 1000 4096 No

上周客串了一下面试官,在这里就简单记录一下期间我问到的一些关于 Kafka 的面试题目,这些都是我平时在学习 Kafka 的一些总结要点. 谈谈你对 kafka 的整体认识? 问这个问题主要是想知道面试者对 Kafka 的整体认识如何,能够大致了解清楚面试者对 Kafka 的相关概念的熟悉程度,比如消息.topic.partition.replica.offset.重平衡.leader/follower.ISR 等等. 谈谈 Kafka 吞吐量为何如此高? 多分区.batch send.kafk

今天又有小伙伴在群里问 slot 和 kafka topic 分区(以下topic,默认为 kafka 的 topic )的关系,大概回答了一下,这里整理一份 首先必须明确的是,Flink Task Manager 的 slot 数 和 topic 的分区数是没有直接关系的,而这个问题其实是问的是: 任务的并发数与 slot 数的关系 最大并发数 = slot 数 这里有两个原因:每个算子的不同并行不能在同一slot,不同的算子可以共享 slot ,所以最大并行度 就等于 slot 数. 这样就

spark streaming是基于微批处理的流式计算引擎,通常是利用spark core或者spark core与spark sql一起来处理数据.在企业实时处理架构中,通常将spark streaming和kafka集成作为整个大数据处理架构的核心环节之一. 针对不同的spark.kafka版本,集成处理数据的方式分为两种:Receiver based Approach和Direct Approach,不同集成版本处理方式的支持,可参考下图: Receiver based Approach

通常情况下,企业中会采取轮询或者随机的方式,通过Kafka的producer向Kafka集群生产数据,来尽可能保证Kafka分区之间的数据是均匀分布的. 在分区数据均匀分布的前提下,如果我们针对要处理的topic数据量等因素,设计出合理的Kafka分区数量.对于一些实时任务,比如Spark Streaming/Structured-Streaming.Flink和Kafka集成的应用,消费端不存在长时间"挂掉"的情况即数据一直在持续被消费,那么一般不会产生Kafka数据积压的情况. 但

1.Kafka 都有哪些特点? 高吞吐量.低延迟:kafka每秒可以处理几十万条消息,它的延迟最低只有几毫秒,每个topic可以分多个partition, consumer group 对partition进行consume操作. 可扩展性:kafka集群支持热扩展 持久性.可靠性:消息被持久化到本地磁盘,并且支持数据备份防止数据丢失 容错性:允许集群中节点失败(若副本数量为n,则允许n-1个节点失败) 高并发:支持数千个客户端同时读写 2.请简述下你在哪些场景下会选择 Kafka? 日志收集:

Spark Streaming介绍 Spark Streaming概述 Spark Streaming makes it easy to build scalable fault-tolerant streaming applications. 它可以非常容易的构建一个可扩展.具有容错机制的流式应用. 对接很多的外部数据源 Kafka.Flume.Twitter.ZeroMQ和简单的TCP套接字(socket)等等 Spark Streaming特性 1.易用性 可以像编写离线批处理一样去编写流

Flink 学习 https://github.com/zhisheng17/flink-learning 麻烦路过的各位亲给这个项目点个 star,太不易了,写了这么多,算是对我坚持下来的一种鼓励吧! 本项目结构 2019/06/08 新增 Flink 四本电子书籍的 PDF,在 books 目录下: Introduction_to_Apache_Flink_book.pdf 这本书比较薄,处于介绍阶段,国内有这本的翻译书籍 Learning Apache Flink.pdf 这本书比较基础,

kafka消费过程难免会遇到需要重新消费的场景,例如我们消费到kafka数据之后需要进行存库操作,若某一时刻数据库down了,导致kafka消费的数据无法入库,为了弥补数据库down期间的数据损失,有一种做法我们可以指定kafka消费者的offset到之前某一时间的数值,然后重新进行消费. 首先创建kafka消费服务 @Service @Slf4j //实现CommandLineRunner接口,在springboot启动时自动运行其run方法. public class TspLogbookA

全面上云带来的变化,不仅是上云企业数量上的攀升,也是企业对云的使用方式的转变,越来越多的企业用户不仅将云作为一种弹性资源,更是开始在云上部署架构和应用,借助 Serverless 等技术,开发人员只需聚焦于业务代码,省去了对底层资源的维护,同时底层资源用起来会更节省. 9 月 26 日,在杭州云栖大会 - 企业数字化转型专场的现场,阿里云的架构师.产品经理和客户.合作伙伴全面分享了企业上云的新模式,并发布了简单.丰富.开放和低成本的 PaaS 产品服务集 – Aliware 全家桶. 更高效.更

当出现Kafka单个分区数据量很大,但每个分区的数据量很平均的情况时,我们往往采用下面两种方案增加并行度: l  增加Kafka分区数量 l  对拉取过来的数据执行repartition 但是针对这种情况,前者的改动直接影响所有使用消费队列的模型性能,后者则存在一个shuffle的性能消耗.有没有既不会发生shuffle,又能成倍提升性能的方法呢? /* 推荐使用Scala的并行集合: 在上述场景中存在的情况是,单核数据量很大,但是又由于分区数量限制导致多核无法分配到数据.因此如果使用forea