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.

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

原创声明:作者:Arnold.zhao 博客园地址:https://www.cnblogs.com/zh94 背景 上一篇文章记录了kafka的副本机制和容错功能的说明,本篇则主要在上一篇文章的基础上,验证多分区Topic的消费者的功能验证: 目录: 消费组功能验证 消费者与分区的对应关系总结 消费者数据重复问题说明 生产者的可靠性保证 Kafka 生产者CP系统 Kafka 生产者AP系统 命令汇总 消费组功能验证 新建1副本,2分区的Topic做测试验证 ./kafka-topics.sh

解决问题 使用日志服务进行数据处理与传递的过程中,你是否遇到如下监测场景不能很好的解决: 特定数据上传到日志服务中需要检查数据内的异常情况,而没有现成监控工具? 需要检索数据里面的关键字,但数据没有建立索引,无法使用日志服务的告警功能? 数据监测要求实时性(<5秒,例如Web访问500错误),而特定功能都有一定延迟(1分钟以上)? 存在多个域的多个日志库(例如每个Region的错误文件对应的日志库),数据量不大,但监控逻辑类似,每个目标都要监控与配置,比较繁琐? 如果是的,您可以考虑使用日志服务

场景目标 使用日志服务的Web-tracking.logtail(文件极简).syslog等收集上来的日志经常存在各种各样的格式,我们需要针对特定的日志(例如topic)进行一定的分发到特定的logstore中处理和索引,本文主要介绍如何使用消费组实时分发日志到不通的目标日志库中.并且利用消费组的特定,达到自动平衡.负载均衡和高可用性. 基本概念 协同消费库(Consumer Library)是对日志服务中日志进行消费的高级模式,提供了消费组(ConsumerGroup)的概念对消费端进行抽象和

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

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

转载自 huxihx,原文链接 Kafka消费组(consumer group) 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

consumer group consumer instance 一个消费组可能有一个或者多个消费者.同一个消费组可以订阅一个或者多个主题.主题的某一个分区只能被消费组的某一个消费者消费.那么分区和消费者之间是如何对应的呢? 假设消费组cg1(group.id=cg1)订阅了topic1,cg1有3个消费者c1.c2.c3,topic1有5个分区p1.p2.p3.p4.p5.那么c1消费topic1的哪个或者哪些分区呢?p1要被cg1的哪个消费者消费呢? kafka2.2.0源码中有一个Part

Kafka 0.11新功能介绍:空消费组延迟rebalance 在0.11之前的版本中,多个consumer实例加入到一个空消费组将导致多次的rebalance,这是由于每个consumer instance启动的时间不可控,很有可能超出coordinator确定的rebalance timeout(即max.poll.interval.ms),而每次rebalance的代价又相当地大,因为很多状态都需要在rebalance前被持久化,而在rebalance后被重新初始化.曾经有个国外用户,他有

在0.11之前的版本中,多个consumer实例加入到一个空消费组将导致多次的rebalance,这是由于每个consumer instance启动的时间不可控,很有可能超出coordinator确定的rebalance timeout(即max.poll.interval.ms),而每次rebalance的代价又相当地大,因为很多状态都需要在rebalance前被持久化,而在rebalance后被重新初始化.曾经有个国外用户,他有100个consumer,每次rebalance的时间甚至要1个

body { margin: 0 auto; font: 13px / 1 Helvetica, Arial, sans-serif; color: rgba(68, 68, 68, 1); padding: 5px } h1, h2, h3, h4 { color: rgba(17, 17, 17, 1); font-weight: 400 } h1, h2, h3, h4, h5, p { margin-bottom: 16px; padding: 0 } h1 { font-size: 2

协调者保存的消费组元数据中记录了消费组的状态机 , 消费组状态机的转换主要发生在“加入组请求”和“同步组请求”的处理过程中 .协调者处理“离开消费组请求”“迁移消费组请求”“心跳请求” “提交偏移量请求”也会更新消费组的状态.机,或者依赖消费组的状态进行不同的处理.消费者要加入消费组 , 需要依次发送“加入组请求”和“同步组请求”给协调者 . 消费者加入组的过程叫作再平衡,因为协调者处理这两种请求会更新消费组状态,所以再平衡操作跟消费组状态也息息相关. 监听器回调方法和再平衡操作的执行顺序如下

消费者客户端轮询的3个步骤:发送拉取请求,客户端轮询,获取拉取结果 . 消费者在发送拉取请求之前,必须首先满足下面的两个条件.- 确保消费者已经连接协调者, 即找到服务端中管理这个消费者的协调者节点 .- 确保消费者已经分配到分区, 即获取到协调者节点分配给消费者的分区信息 . 消费者客户端除了从协调者节点获取到分区,还会发送心跳请求.提交偏移量给协调者节点 . 其中,提交偏移量主要和消息的处理有关,协调者只是作为偏移量的存储介质. 而消费者发送心跳请求给协调者,则有可能归现各种各样的问题,如下

一.什么是kafka Kafka是最初由Linkedin公司开发,是一个分布式.支持分区的(partition).多副本的(replica),基于zookeeper协调的分布式消息系统,它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景:比如基于hadoop的批处理系统.低延迟的实时系统.storm/Spark流式处理引擎,web/nginx日志.访问日志,消息服务等等,用scala语言编写,Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目. 二.kafka与其他

Kafka的消费模型分为两种: 1.分区消费模型 2.分组消费模型 一.分区消费模型 二.分组消费模型 Producer : package cn.outofmemory.kafka; import java.util.Properties; import kafka.javaapi.producer.Producer; import kafka.producer.KeyedMessage; import kafka.producer.ProducerConfig; /** * Hello wo

转自:http://blog.csdn.net/haoyifen/article/details/54692503 kafka与其他消息队列不同的是, kafka的消费者状态由外部( 消费者本身或者类似于Zookeeper之类的外部存储 )进行维护, 所以kafka的消费就更加灵活, 但是也带来了很多的问题, 因为客户端消费超时被判定挂掉而消费者重新分配分区, 导致重复消费, 或者客户端挂掉而导致重复消费等问题. 本文内容简介 kafka的消费者有很多种不同的用法及模型. * 本文着重探讨0.9

一. 1.Kafka的消费并行度依赖Topic配置的分区数,如分区数为10,那么最多10台机器来并行消费(每台机器只能开启一个线程),或者一台机器消费(10个线程并行消费).即消费并行度和分区数一致. 2.(1)如果指定了某个分区,会只讲消息发到这个分区上 (2)如果同时指定了某个分区和key,则也会将消息发送到指定分区上,key不起作用 (3)如果没有指定分区和key,那么将会随机发送到topic的分区中 (4)如果指定了key,那么将会以hash<key>的方式发送到分区中 二.多线程消费

目录 1.抛出问题 1.1 环境准备 1.2 消息发送者代码 1.3 消费端验证代码 2.探究CONSUME_FROM_MAX_OFFSET实现原理 2.1 CONSUME_FROM_LAST_OFFSET计算逻辑 2.2 CONSUME_FROM_FIRST_OFFSET 2.4 CONSUME_FROM_TIMESTAMP 3.猜想与验证 4.解决方案 --- @(本文目录) 1.抛出问题 一个新的消费组订阅一个已存在的Topic主题时,消费组是从该Topic的哪条消息开始消费呢? 首先翻阅

一个master.一个node.查看node节点是ip # 安装顺序:先在test1 上安装完必要组件后,就开始在 test2 上单独安装node组件,实现node功能,再返回来配置test1加入集群,实现node功能 # 本实验 test1 节点不做安装kubelet组件.只有安装启动了kubelet才会生成csr,kube-apiserver通过csr请求后才会成为一个node.所以是node节点单独安装 # 注意:准备了三台,这三台都做了环境准备,但是k8s集群只是使用了 test1.te