我们大家都知道,kafka消费者在会保存其消费的进度,也就是offset,存储的位置根据选用的kafka api不同而不同. 首先来说说消费者如果是根据javaapi来消费,也就是[kafka.javaapi.consumer.ConsumerConnector],我们会配置参数[zookeeper.connect]来消费.这种情况下,消费者的offset会更新到zookeeper的[consumers/{group}/offsets/{topic}/{partition}]目录下,例如: [z

1.在kafka中如果不设置消费的信息的话,一个消息只能被一个group.id消费一次,而新加如的group.id则会被“消费管理”记录,并指定从当前记录的消息位置开始向后消费.如果有段时间消费者关闭了,并有发送者发送消息那么下次这个消费者启动时也会接收到,但是我们如果想要从这个topic的第一条消息消费呢? public class SimpleConsumerPerSonIndex2 { public static void main(String[] args) throws Except

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

一.Flume http://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html Flume是一个分布式的,可靠的,可用的,非常有效率的对大数据量的日志数据进行收集.聚集.移动信息的服务. 1. 架构方式 1)所有应用使用一台flume服务器: 2)所有应用共享flume集群: 3)每个应用使用一台flume,然后使用一个flume节点收集分散的flume数据: 2. flume组件 1)启动的每个flume进程(jvm进程),称为agent 每个flume agent:

kafka安装到linux服务器中的情况较多,但是我们现在在学习当中,所以可以拿windows先试试手.要想学kafk那么必然要做一件事就是安装好kafka,下面我讲详细得windows下安装kafka得步骤告诉大家. 第一步:先安装jdk,因为kafka依赖于Java环境,所以确保你的系统中装有JDK(安装jdk我就不说了,请自行百度,在此分享一个下载链接:http://pan.baidu.com/s/1i5jgMFF) 第二步:这里我们要使用完全的zookeeper,而不是用Kafka打包的

一 运行环境 从阿里云申请三台云服务器,这里我使用了两个不同的阿里云账号去申请云服务器.我们配置三台主机名分别为zy1,zy2,zy3. 我们通过阿里云可以获取主机的公网ip地址,如下: 通过secureRCT连接主机106.15.74.155,运行ifconfig,可以查看其内网ip地址: 1.账号1申请了两台云服务器: 主机zy1的公网ip为:106.15.74.155,内网ip为172.19.182.67. 主机zy2的公网ip为:47.103.134.70,内网ip为172.19.14.

kafka安装前期准备: 1,准备三个节点(根据自己需求决定) 2,三个节点上安装好zookeeper(也可以使用kafka自带的zookeeper) 3,关闭防火墙 chkconfig  iptables off 一.下载安装包 Kafka官网下载安装包 http://kafka.apache.org/downloads.html 找到 Binary downloads(已编译好的): 下载后解压 Mac: $ brew cask install homebrew/cask-versions/

要先安装docker-compose Linux安装docker-compose 参考:https://www.cnblogs.com/pxblog/p/15049362.html 创建docker-compose.yml 文件 version: '2' services: zookeeper: image: wurstmeister/zookeeper ports: - "2181:2181" kafka: image: wurstmeister/kafka ports: - &qu

消息队列(Message Queue) 软件下载 软件下载 MQ_Blog Dubbo远程调用的性能问题 Dubbo调用在微服务项目中普遍存在 这些Dubbo调用都是同步的 "同步"指:A(消费者)调用B(生产者)的服务A在发起调用后,在B返回之前只能等待 直到B返回结果后A才能运行 Dubbo消费者发送调用后进入阻塞状态,这个状态表示改线程仍占用内存资源,但是什么动作都不做 如果生产者运行耗时较久,消费者就一直等待,如果消费者利用这个时间,那么可以处理更多请求,业务整体效率 实际情况

Flink 学习 项目地址:https://github.com/zhisheng17/flink-learning/ 博客:http://www.54tianzhisheng.cn/tags/Flink/ 项目结构 ├── README.md ├── flink-learning-cep ├── flink-learning-common ├── flink-learning-connectors │   ├── flink-learning-connectors-activemq │   ├

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,

(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

1. kafkaSource 见官方文档 2. kafkaSource的偏移量的存储位置 默认存在kafka的特殊topic中,但也可以设置参数让其不存在kafka的特殊topic中   3   将kafka中的数据写入redis中去 redisSink不支持exactly Once,只支持AtLeast Once KafkaSourceToRedisDemo 1 package cn._51doit.flink.day04; 2 3 import org.apache.flink.api.co

# @staticmethoddef get_kafka_reviews(self): # print type(self.bootstrap_servers) consumer = kafka.KafkaConsumer(bootstrap_servers=[self.bootstrap_servers],group_id='wm_group',auto_offset_reset='latest', enable_auto_commit=False) consumer.subscribe(to

前言 最新项目中要用到消息队列来做消息的传输,之所以选着 Kafka 是因为要配合其他 java 项目中,所以就对 Kafka 了解了一下,也算是做个笔记吧. 本篇不谈论 Kafka 和其他的一些消息队列的区别,包括性能及其使用方式. 简介 Kafka 是一个实现了分布式的.具有分区.以及复制的日志的一个服务.它通过一套独特的设计提供了消息系统中间件的功能.它是一种发布订阅功能的消息系统. 一些名词 如果要使用 Kafka ,那么在 Kafka 中有一些名词需要知道,文本不讨论这些名词是否在其他

作者:Jack47 转载请保留作者和原文出处 欢迎关注我的微信公众账号程序员杰克,两边的文章会同步,也可以添加我的RSS订阅源. 交代一下背景:我们的后台系统是一套使用Kafka消息队列的数据处理管线:Kafka->Logstash->Elasticsearch.这些组件都跑在Docker的容器环境里,我们是基于Kubernetes来编排整个后端的数据处理管线上的容器.Kafka需要暴露在外网里,接收Kafka Producer(filebeat, collectd)发过来的消息.本文是记录基

1.2 用例 以下是一些Kafka 常见的用例.关于功能方面的一些概念,可以看这篇博客:http://engineering.linkedin.com/distributed-systems/log-what-every-software-engineer-should-know-about-real-time-datas-unifying. 消息 Kafka 可以很好的替代传统的消息代理.消息代理的使用有很多原因.(将数据发布解耦,缓存未处理消息等等).相比于大多数消息系统,Kafka 有更大

原文地址:https://kafka.apache.org/documentation.html#semantics 1.开始 1.1 引言 Kafka是一个分布式,分区队列,冗余备份的消息存储服务.它是一个有独特设计的消息系统. 这是什么意思呢? 首先我们介绍下相关的基本通信概念: 1.Kafka按主题分布消息. 2.生产者发布消息给Kafka主题. 3.消费者订阅并处理被提供的发布出的信息. 4.Kafka作为由一个或多个中介服务的集群运行. 然后,深入一些,生产者通过网络发送消息给用于提供

一直以来都想写一点关于kafka consumer的东西,特别是关于新版consumer的中文资料很少.最近Kafka社区邮件组已经在讨论是否应该正式使用新版本consumer替换老版本,笔者也觉得时机成熟了,于是写下这篇文章讨论并总结一下新版本consumer的些许设计理念,希望能把consumer这点事说清楚,从而对广大使用者有所帮助. 在开始之前,我想花一点时间先来明确一些概念和术语,这会极大地方便我们下面的讨论.另外请原谅这文章有点长,毕竟要讨论的东西很多,虽然已然删除了很多太过细节的东

在Kafak中国社区的qq群中,这个问题被提及的比例是相当高的,这也是Kafka用户最常碰到的问题之一.本文结合Kafka源码试图对该问题相关的因素进行探讨.希望对大家有所帮助.   怎么确定分区数?     “我应该选择几个分区?”——如果你在Kafka中国社区的群里,这样的问题你会经常碰到的.不过有些遗憾的是,我们似乎并没有很权威的答案能够解答这样的问题.其实这也不奇怪,毕竟这样的问题通常都是没有固定答案的.Kafka官网上标榜自己是"high-throughput distributed