环境 本文中的操作均基于kafka_1.3.3.0,且所有命令经过实际验证. 常用工具 新建Topic ./kafka-topics --zookeeper 166.188.xx.xx --create --topic flink_source --partitions 1 --replication-factor 1 replication-factor: 指定副本数量 partitions:指定分区 删除Topic ./kafka-topics --zookeeper 166.188.xx.

最近工作中遇到需要使用kafka的场景,测试消费程序启动后,要莫名的过几十秒乃至几分钟才能成功获取到到topic的partition和offset,而后开始消费数据,于是学习了一下查看kafka broker里topic和consumer group状态的相关命令,这里记录一下. 命令参考自<Kafka: The Definitive Guide> Chapter 9 Administrating Kafka 以下命令中使用的zookeeper配置地址为127.0.0.1:2181,boots

一.如何查看 在老版本中,使用kafka-run-class.sh 脚本进行查看.但是对于最新版本,kafka-run-class.sh 已经不能使用,必须使用另外一个脚本才行,它就是kafka-consumer-groups.sh 普通版 查看所有组 要想查询消费数据,必须要指定组.那么线上运行的kafka有哪些组呢?使用以下命令: bin/kafka-consumer- --list 注意:根据实际情况修改kafka的连接地址 执行输出: ... usercenter ... 这些组在是程序

通过原生kafka,查看对应的topic是否有数据 下载kafka:登录Apache kafka官方下载 http://kafka.apache.org/downloads.html 配置config文件 vim server.properties 启动kafka: ./kafka-server-start.>/dev/>& & # kafka-server-start.sh 脚本在 kafka_2.-/bin路径下 查看已创建的topic列表: ./kafka-topics.

https://blog.csdn.net/getyouwant/article/details/81209286?utm_source=blogxgwz8

Kafka0.9版本后,命令ConsumerOffsetChecker已弃用,用新的命令来查. // 列表 bin/kafka-consumer-groups.sh --zookeeper localhost:2181 --list // 偏移量描述 bin/kafka-consumer-groups.sh --zookeeper localhost:2181 --describe --group test-consumer-group

本次遇到的问题描述,日志采集同步时,当单条日志(日志文件中一行日志)超过2M大小,数据无法采集同步到kafka,分析后,共踩到如下几个坑.1.flume采集时,通过shell+EXEC(tail -F xxx.log 的方式) source来获取日志时,当单条日志过大超过1M时,source端无法从日志中获取到Event.2.日志超过1M后,flume的kafka sink 作为生产者发送给日志给kafka失败,kafka无法收到消息.以下针对踩的这两个坑做分析,flume 我使用的是1.9.0

进入kafka容器: sudo docker exec -it kafka bash cd opt/kafka 查看Kafka自动创建的topic bin/kafka-tipiccs.sh --list --zookeeper testchainid 返回终端 1 窗口,进入 cli 容器: sudo docker exec -it cli bash 设置环境变量: export CHANNEL_NAME = mychannel 创建通道: peer channel create -o orde

戳更多文章: 1-Flink入门 2-本地环境搭建&构建第一个Flink应用 3-DataSet API 4-DataSteam API 5-集群部署 6-分布式缓存 7-重启策略 8-Flink中的窗口 9-Flink中的Time Flink时间戳和水印 Broadcast广播变量 FlinkTable&SQL Flink实战项目实时热销排行 Flink写入RedisSink 17-Flink消费Kafka写入Mysql 简介 Flink-kafka-connector用来做什么? Ka

Zookeeper+Kafka完全分布式实战部署 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 其实我之前部署过kafak和zookeeper的完全分布式,集群是可以正常使用没错,但是在调优方案我做的很少,本次部署模拟我实际生成环境中的kafka版本zookeeper的一些调优措施,以及一些脚本管理等.部署集群需要你自行安装jdk,本篇博客就直接上干货了. 关于本篇博客的测试版本视频:链接:https://pan.baidu.com/s/1S3UqwTH05RKQOuQ9bw

参考:https://www.cnblogs.com/fengjian2016/p/5841556.html    https://www.cnblogs.com/hei12138/p/7805475.html https://blog.csdn.net/lhmood/article/details/79099615   https://www.cnblogs.com/Orgliny/p/5730381.html ELK可以使用redis作为消息队列,但redis作为消息队列不是强项而且redi

之前是使用NLog直接将日志发送到了ELK,本篇将会使用Docker搭建ELK和kafka,同时替换NLog为Log4net. 一.搭建kafka 1.拉取镜像 //下载zookeeper docker pull wurstmeister/zookeeper //下载kafka docker pull wurstmeister/kafka:2.11-0.11.0.3 2.启动 //启动zookeeper docker run -d --name zookeeper --publish : --v

ELK集群在大规模的日志收集中面临着数据量大,收集不及时,或宕机的风险,可以选择单节点的redis,但是相比redis,kafka集群高可用的特性,更优,下面来配置kafka集群配置elk作为缓存的方法. kafka集群的安装配置 一. 初始环境准备 1.服务器准备 主机 地址 db01 10.0.0.200 db02 10.0.0.201 db03 10.0.0.202 # cat /etc/redhat-release #这里我使用的是centos7.6的系统 CentOS Linux re

Flume 基本概念 一.是什么 Ref: http://flume.apache.org/ 数据源获取:Flume.Google Refine.Needlebase.ScraperWiki.BloomReach 开源的日志系统,包括facebook的scribe,apache的chukwa,Linkedin 的Kafka 和 Cloudera的Flume等. Flume is a distributed, reliable, and available service for efficien

华为大数据kafka操作web界面创建角色.用户.用户管理角色进入服务器环境,进入客户端目录/opt/hadoopclient,导入环境变量source bigdata_env.切换用户kinit kafka用户(kafka_test) 查看当前集群Topic列表. bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper <ZooKeeper集群IP:24002/kafka> 查看单个Topic详细信息. bin/kafka-topics.sh --describe --

1. 介绍Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台,由Scala和Java编写.Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,它可以处理消费者在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

(摘自http://www.cnblogs.com/yc_sunniwell/archive/2010/08/25/1808322.html) 一.Source Insight实用技巧: Source Insight(下文的SI指的也是它)就是这样的一个东西: Windows下开发人员的至爱,功能强大,界面友好.支持语法高亮.符号跳转,还支持函数调用关系图显示.这是一个专业的编程环境,很多大公司都是使用它的.这个编辑器除支持完善的自定义功能外,几乎所有配置都能作个性化配置.除此之外,它本身带有一

flume与kafka整合 前提: flume安装和测试通过,可参考:http://www.cnblogs.com/rwxwsblog/p/5800300.html kafka安装和测试通过,可参考:http://www.cnblogs.com/rwxwsblog/p/5800224.html 在上诉条件满足的情况下才能进行flume和kafka的整合. flume与kafka整合 修改/usr/local/flume/conf/flume-conf.properties agent.sinks

一.环境操作系统和软件版本介绍 1.环境操作系统为CentOS Linux release 7.2.1511 (Core) 可用cat /etc/redhat-release查询 2.软件版本 Kafka版本为:0.10.0.0 二.详细安装步骤 1.下载kafka_2.10-0.10.0.0.tgz到/data/soft目录 2.将kafka_2.10-0.10.0.0.tgz解压到/data/app/Kafka目录 tar –xzf kafka_2.10-0.10.0.0.tgz –C /d

部署前端之前,开发者通常会对代码进行打包压缩,这样可以减少代码大小,从而有效提高访问速度.然而,压缩代码的报错信息是很难Debug的,因为它的行号和列号已经失真.这时就需要Source Map来还原真实的出错位置了. 为啥变换代码? 前端代码越来越复杂的情况下,开发者通常会使用webpack.UglifyJS2等工具对代码进行打包变换,这样可以减少代码大小,有效提高访问速度.关于变换代码的原因,这里不妨引用一下大神阮一峰的JavaScript Source Map 详解: 压缩,减小体积.比如j