看了一下kafka,然后写了消费Kafka数据的代码.感觉自己功力还是不够. 不能随心所欲地操作数据,数据结构没学好,spark的RDD操作没学好. 不能很好地组织代码结构,设计模式没学好,面向对象思想理解不够成熟. 消费程序特点 用队列来存储要消费的数据. 用队列来存储要提交的offest,然后处理线程将其给回消费者提交. 每个分区开一个处理线程来处理数据,分区与处理器的映射放在map中. 当处理到一定的数量或者距离上一次处理一定的时间间隔后, 由poll线程进行提交offset. 不好的地方

案例: topic:my-topic,分区:6 消费者:部署三台机器,每台机器上面开启6个线程消费. 消费结果:只有一台机器可以正常消费,另外两台机器直接输出六条告警日志: No broker partitions consumed by consumer thread my-topic-group_adfc6be4a509-1496976531798-d70f9a43-3 for topic my-topic No broker partitions consumed by consumer

1.  前言 我们知道,生产者发送消息到主题,消费者订阅主题(以消费者组的名义订阅),而主题下是分区,消息是存储在分区中的,所以事实上生产者发送消息到分区,消费者则从分区读取消息,那么,这里问题来了,生产者将消息投递到哪个分区?消费者组中的消费者实例之间是怎么分配分区的呢?接下来,就围绕着这两个问题一探究竟. 2.  主题的分区数设置 在server.properties配置文件中可以指定一个全局的分区数设置,这是对每个主题下的分区数的默认设置,默认是1. 当然每个主题也可以自己设置分区数量,如

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

当Kafka最初创建时,它与Scala生产者和消费者客户端一起运送.随着时间的推移,我们开始意识到这些API的许多限制.例如,我们有一个“高级”消费者API,它支持消费者组并处理故障转移,但不支持许多更复杂的使用场景.我们还有一个“简单”的消费者客户端,提供完全控制,但需要用户自己管理故障转移和错误处理.所以我们设定了重新设计这些客户端,以便开辟与老客户很难或不可能的许多用例,并建立一套我们可以长期支持的API. 第一阶段是在0.8.1中重写生产者API.最近的0.9版本完成了第二阶段,引入了新

背景 最近和海康整数据对接, 需要将海康产生的结构化数据拿过来做二次识别. 基本的流程: 海康大数据 --> kafka server --> 平台 Kafka 的 topic 正常过车 topic: BAYONET_VEHICLEPASS 违法过车 topic: BAYONET_VEHICLEALARM 前言 首先我们需要对kafka中的一些名词有一定的了解, 有过一些使用经验, 一般来说, 生产者发送消息到主题, 而消费者从主题消费数据 ( 我初次接触的时候, 就是这样理解的, 后来在实践

kafka生产者和消费者api的简单使用 一.背景 二.需要实现的功能 1.生产者实现功能 1.KafkaProducer线程安全的,可以在多线程中使用. 2.消息发送的key和value的序列化 3.自定义分区的使用 4.自定义拦截器的使用 5.消息发送完成后的回调使用 2.消费者实现功能 1.消息接收的key和value的序列化 2.指定消费者组 3.自动提交 offset (生产环境可以使用手动提交offset) 4.重置消费者的偏移量,此配置生效的条件 5.自定义消息消费拦截器 6.每次

一.Kafka数据收集机制 Kafka集群中由producer负责数据的产生,并发送到对应的Topic:Producer通过push的方式将数据发送到对应Topic的分区 Producer发送到Topic的数据是有key/value键值对组成的,Kafka根据key的不同的值决定数据发送到不同的Partition,默认采用Hash的机制发送数据到对应Topic的不同Partition中,配置参数为{partitioner.class} Producer发送数据的方式分为sync(同步)和asyn

前言 在上一篇 Kafka使用Java实现数据的生产和消费demo 中介绍如何简单的使用kafka进行数据传输.本篇则重点介绍kafka中的 consumer 消费者的讲解. 应用场景 在上一篇kafka的consumer消费者,我们使用的是自动提交offset下标. 但是offset下标自动提交其实在很多场景都不适用,因为自动提交是在kafka拉取到数据之后就直接提交,这样很容易丢失数据,尤其是在需要事物控制的时候. 很多情况下我们需要从kafka成功拉取数据之后,对数据进行相应的处理之后再进

原文:https://www.cnblogs.com/daochong/p/6425762.html 一.Kafka数据收集机制 Kafka集群中由producer负责数据的产生,并发送到对应的Topic:Producer通过push的方式将数据发送到对应Topic的分区 Producer发送到Topic的数据是有key/value键值对组成的,Kafka根据key的不同的值决定数据发送到不同的Partition,默认采用Hash的机制发送数据到对应Topic的不同Partition中,配置参数

前言 根据源码分析kafka java客户端的生产者和消费者的流程. 基于zookeeper的旧消费者 kafka消费者从消费数据到关闭经历的流程. 由于3个核心线程 基于zookeeper的连接器监听该消费者是否触发重平衡,并获取该消费者客户端消费的topic下group对应的partition以及offset.参考` ZookeeperConsumerConnector` 寻找partition leader线程循环寻找partition的leader,原理是基于zk的watch,并判断哪些

Kafka消费形式验证 前面的<Kafka笔记整理(一)>中有提到消费者的消费形式,说明如下: .每个consumer属于一个consumer group,可以指定组id.group.id .消费形式: 组内:组内的消费者消费同一份数据:同时只能有一个consumer消费一个Topic中的1个partition: 一个consumer可以消费多个partitions中的消息.所以,对于一个topic,同一个group中推荐不能有多于 partitions个数的consumer同时消费,否则将意

用多线程和队列来实现生产者消费者模型 # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = "MuT6 Sch01aR" import threading import queue import time q = queue.Queue() def Producer(name): count = 1 while True: q.put("面包%s" %count) print("[%s]做了[%s]个面包" %(name,cou

NET中解决KafKa多线程发送多主题 一般在KafKa消费程序中消费可以设置多个主题,那在同一程序中需要向KafKa发送不同主题的消息,如异常需要发到异常主题,正常的发送到正常的主题,这时候就需要实例化多个主题,然后逐个发送. 在NET中用RdKafka组件来做消息处理,在Nuget中引用. 在程序中初始化Producer,并创建多个Topic private string comtopic = "topic1"; private string errtopic = "to

文章更新时间:2020/06/14 一.生产者 当我们发送消息之前,先问几个问题:每条消息都是很关键且不能容忍丢失么?偶尔重复消息可以么?我们关注的是消息延迟还是写入消息的吞吐量? 举个例子,有一个信用卡交易处理系统,当交易发生时会发送一条消息到 Kafka,另一个服务来读取消息并根据规则引擎来检查交易是否通过,将结果通过 Kafka 返回.对于这样的业务,消息既不能丢失也不能重复,由于交易量大因此吞吐量需要尽可能大,延迟可以稍微高一点. 再举个例子,假如我们需要收集用户在网页上的点击数据,对于

java+反射+多线程+生产者消费者模式+读取xml(SAX)入数据库mysql-[费元星Q9715234] 说明如下,不懂的问题直接我[费元星Q9715234] 1.反射的意义在于不将xml tag写死在sax 的代码中,直接配置到一个bean就可以了. 2.多线程分工明确,线程各做各的任务,生产者只用了一个线程,使用多线程没有意义,瓶颈在IO 3.SAX读取超大文件的性能较好,dom等均不佳. 4.总的瓶颈在DB的入库,可以使用insert ,好一点使用spring 预编译,保证全数据的入库

在使用kafka时,有时候为验证应用程序,需要手动读取消息或者手动生成消息.这个时候可以借助kafka-console-consumer.sh和kafka-console-producer.sh 这两个工具,它们包装了java客户端,让用户不需要编写整个应用程序就可以与kafka主题发生交互. 生产者 kafka-console-consumer.sh工具可以用于向kafka主题写入消息.默认情况下,该工具将命令行的每一行视为一个消息,消息的键和值以tab字符分隔,如果没有出现table字符,那

多线程: 生产与消费 1.生产者Producer生产produce产品,并将产品放到库存inventory里:同时消费者Consumer从库存inventory里消费consume产品. 2.库存inventory的总量(最大库存量100)是有限的.如果库存inventory满了,生产者不能在库存inventory继续生产produce产品,须等待状态.等待产品被消费者Consumer消费consume了,再往库存inventory生产produce产品. 3.若库存inventory空了,消费

java多线程并发去调用一个类的静态方法安全性探讨 转自:http://blog.csdn.net/weibin_6388/article/details/50750035   这篇文章主要讲多线程对静态方法访问的数据安全性 总结如下: 1,java在执行静态方法时,会在内存中拷贝一份,如果静态方法所在的类里面没有静态的变量,那么线程访问就是安全的,比如在javaee中服务器必然会多线程的处理请求此时如果设计全局需要调用的静态方法,可用此种设计. 2,java在执行静态方法时,如果使用静态变量,

kafka要等一段时间才能消费到数据  pythonkafka   为什么用python写的kafka客户端脚本,程序一运行就能生产数据,而要等一段时间才能消费到数据(topic里面有数据).(pykafka和confluentKafka都一样) 只有极少的概率立刻可以消费到数据,大多数都要等个几分钟,很影响测试效率. 自己封装的一个给予confluentKafka的consumer对象 调用,topic里面是有内容的等一段时间也是可以消费到数据的 阅读 4.8k  赞 1踩 收藏关注 6 评论

前言 在Spark集群 + Akka + Kafka + Scala 开发(1) : 配置开发环境中,我们已经部署好了一个Spark的开发环境. 在Spark集群 + Akka + Kafka + Scala 开发(2) : 开发一个Spark应用中,我们已经写好了一个Spark的应用. 本文的目标是写一个基于akka的scala工程,在一个spark standalone的集群环境中运行. akka是什么? akka的作用 akka的名字是action kernel的回文.根据官方定义:akk