1. Kafka全部数据清空 kafka全部数据清空的步骤为: 停止每台机器上的kafka: 删除kafka存储目录(server.properties文件log.dirs配置,默认为“/tmp/kafka-logs”)全部topic的数据目录: 删除zookeeper上与kafka相关的znode节点: 重启kafka.如果删除topic还在则需要重启zookeeper: 这里以192.168.187.201 node1.192.168.187.202 node2.192.168.187.20

server.properties中增加选项 delete.topic.enable=true 修改之后重启kafka 进入kafka目录,输入命令 bin/kafka-topics.sh --zookeeper localhost:2185 --delete --topic my_topic_name 如果数据量大的话会删一段时间

需求与场景 上游某业务数据量特别大,进入到kafka一个topic中(当然了这个topic的partition数必然多,有人肯定疑问为什么非要把如此庞大的数据写入到1个topic里,历史留下的问题,现状就是如此庞大的数据集中在一个topic里).这就需要根据一些业务规则把这个大数据量的topic数据分发到多个(成百上千)topic中,以便下游的多个job去消费自己topic的数据,这样上下游之间的耦合性就降低了,也让下游的job轻松了很多,下游的job只处理属于自己的数据,避免成百上千的job都

需求与场景 上游某业务数据量特别大,进入到kafka一个topic中(当然了这个topic的partition数必然多,有人肯定疑问为什么非要把如此庞大的数据写入到1个topic里,历史留下的问题,现状就是如此庞大的数据集中在一个topic里).这就需要根据一些业务规则把这个大数据量的topic数据分发到多个(成百上千)topic中,以便下游的多个job去消费自己topic的数据,这样上下游之间的耦合性就降低了,也让下游的job轻松了很多,下游的job只处理属于自己的数据,避免成百上千的job都

我现在使用的是librdkafka 的C/C++ 的客户端来生产消息,用flume来辅助处理异常的数据,,, 但是在前段时间,单独使用flume测试的时候发现,flume不能对分区进行负载均衡!同一个集群中,一个broker的一个分区已经有10亿条数据,另外一台的另一个分区只有8亿条数据: 因此,我对flume参照别人的做法,增加了拦截器: 即在flume配置文件中 增加以下字段: ----- stage_nginx.sources.tailSource.interceptors = i2sta

原文链接:spark读取 kafka nginx网站日志消息 并写入HDFS中 spark 版本为1.0 kafka 版本为0.8 首先来看看kafka的架构图 详细了解请参考官方 我这边有三台机器用于kafka 日志收集的 A 192.168.1.1 为server B 192.168.1.2 为producer C 192.168.1.3 为consumer 首先在A上的kafka安装目录下执行如下命令 ./kafka-server-start.sh ../config/server.pro

最近几天在做spark数据同步过程中,中间通过kafka集群处理消息,每次同步到一半就会出现同步不了 查看日志如下: 最开始看到这个问题很懵逼,完全找不到解决问题的切入口,期间也询问了架构师-因为这个kafka和spark都是他引进来的,同时也问了运维同事,有没有碰到这个问题,最后都是无法解决这个问题 查看对应存在问题的kafka节点的日志: 一次突发奇想,是不是可以看一下kafka集群的日志,发现此时kafka集群也报错了,其实有时候看到错误还是很开心的,毕竟有错误才知道哪里存在问题 但是看到

原 kafka 删除topic清空数据 2018年11月20日 18:17:50 Ming! 阅读数:1391   版权声明:版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/qq_39657597/article/details/84307541 一般情况下,是不会删除数据的.到达一定时间后,kafka会自动删除.如果一定要删除可以删除topic在重建topic了 No. 1: 如果需要被删除topic 此时正在被程序 produce和consu

需求: 目前kafka的topic上有一批数据,这些数据被分配到9个不同的partition中(就是发布时key:{m1,m2,m3,m4...m9},value:{records items}),mx(m1,m2...m9)这些数据的唯一键值:int_id+start_time,其中int_id和start_time是topic record中的记录.这9组数据按照唯一键值可以拼接(m1.primarykey1,m2.primarykey1,m3.primarykey1.....m9.prim

工具类 负责对象字节数组的相互转换,传输数据用 package com.yq.utils; import java.io.ByteArrayInputStream; import java.io.ByteArrayOutputStream; import java.io.IOException; import java.io.ObjectInputStream; import java.io.ObjectOutputStream; public class BeanUtil { /** * @D

消息格式 消息由一个固定长度的头部和可变长度的字节数组组成.头部包含了一个版本号和CRC32校验码. /** * 具有N个字节的消息的格式如下 * * 如果版本号是0 * * 1. 1个字节的 "magic" 标记 * * 2. 4个字节的CRC32校验码 * * 3. N - 5个字节的具体信息 * * 如果版本号是1 * * 1. 1个字节的 "magic" 标记 * * 2.1个字节的参数允许标注一些附加的信息比如是否压缩了,解码类型等 * * 3.4个字节的

[http://www.infoq.com/cn/articles/apache-kafka/]分布式发布-订阅消息系统. Kafka是一种快速.可扩展的.设计内在就是分布式的,分区的和可复制的提交日志服务. Apache Kafka与传统消息系统相比,有以下不同:它被设计为一个分布式系统,易于向外扩展:它同时为发布和订阅提供高吞吐量:它支持多订阅者,当失败时能自动平衡消费者:它将消息持久化到磁盘,因此可用于批量消费,例如ETL,以及实时应用程序. 本文我将重点介绍Apache Kafka的架构

http://blog.csdn.net/honglei915/article/details/37760631 消息格式 日志 一个叫做“my_topic”且有两个分区的的topic,它的日志有两个文件夹组成,my_topic_0和my_topic_1,每个文件夹里放着具体的数据文件,每个数据文件都是一系列的日志实体,每个日志实体有一个4个字节的整数N标注消息的长度,后边跟着N个字节的消息.每个消息都可以由一个64位的整数offset标注,offset标注了这条消息在发送到这个分区的消息流中的

http://www.infoq.com/cn/articles/kafka-analysis-part-1 Kafka是由LinkedIn开发的一个分布式的消息系统,使用Scala编写,它以可水平扩展和高吞吐率而被广泛使用.目前越来越多的开源分布式处理系统如Cloudera.Apache Storm.Spark都支持与Kafka集成.InfoQ一直在紧密关注Kafka的应用以及发展,“Kafka剖析”专栏将会从架构设计.实现.应用场景.性能等方面深度解析Kafka. 背景介绍 Kafka创建背

参考链接:apache kafka系列之在zookeeper中存储结构  http://blog.csdn.net/lizhitao/article/details/23744675 1.topic注册信息 /brokers/topics/[topic] : 存储某个topic的partitions所有分配信息 Schema:   {    "version": "版本编号目前固定为数字1",    "partitions": {       

我在本地做kafka的producer调试,每隔一段时间后,所使用的topic管道就会堆积数据,而且我这边使用的是  kafka   bin 下的consumer命令单独消费的,每次都是  --from-beginning,,启动后有一堆数据,感觉麻烦,,,所幸抽出点时间来,,看看怎么干掉他   下边来看俩种常见的方法:见下文! ------------------------------------------------------------------------------------

kafka的topic默认是不允许被删除的,删除后在topic后会出现”marked for deletion”字样,实际并未删除,现在创建同样的topic会提示topic已经存在. 解决办法: server.properties配置文件中添加:delete.topic.enable=true 之后重启kafka,会发现之前被标记删除的topic已经不存在了. kafka操作基本命令: 创建topic(replication-factor为集群broker数量): bin/kafka-topic

Kafka系统架构Apache Kafka是分布式发布-订阅消息系统.它最初由LinkedIn公司开发,之后成为Apache项目的一部分.Kafka是一种快速.可扩展的.设计内在就是分布式的,分区的和可复制的提交日志服务. kafka的架构包括以下组件:话题(Topic):是特定类型的消息流.消息是字节的有效负载(Payload),话题是消息的分类名或种子(Feed)名.生产者(Producer):是能够发布消息到话题的任何对象.服务代理(Broker):已发布的消息保存在一组服务器中,它们被称

一.Kafka在zookeeper中存储结构图 二.分析 2.1 topic注册信息 /brokers/topics/[topic] : 存储某个topic的partitions所有分配信息 [zk: localhost:(CONNECTED) ] get /brokers/topics/topic2 Schema: { "version": "版本编号目前固定为数字1", "partitions": { "partitionId编号&

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

1.topic注册信息 /brokers/topics/[topic] : 存储某个topic的partitions所有分配信息 Schema:   {    "version": "版本编号目前固定为数字1",    "partitions": {        "partitionId编号": [            同步副本组brokerId列表        ],        "partitionId编号