1.几个kafka监控工具 Kafka Web Console:监控功能较为全面,可以预览消息,监控Offset.Lag等信息,但存在bug,不建议在生产环境中使用. Kafka Manager:偏向Kafka集群管理,若操作不当,容易导致集群出现故障.对Kafka实时生产和消费消息是通过JMX实现的.没有记录Offset.Lag等信息. KafkaOffsetMonitor:程序一个jar包的形式运行,部署较为方便.只有监控功能,使用起来也较为安全. 若只需要监控功能,推荐使用KafkaOff

Kafka Monitor为Kafka的可视化管理与监控工具,为Kafka的稳定运维提供高效.可靠.稳定的保障,这里主要简单介绍Kafka Monitor的相关功能与页面的介绍: Kafka Monitor v0.1 主要功能有:Kafka基本信息仪表盘.broker列表.topic列表.当前消费者列表.Topic添加删除.Topic数据查询:项目的gitHub地址为:https://github.com/linxin26/kafka-monitor 一.仪表盘 仪表盘分三部分:状态.图表.报警

部署环境 jdk7 kafka_2.10-0.9.0.1 xshell4 rhel-server-6.5 kafka-manager 是功能比较多的kafka管控工具. 安装方法一 安装方法二 步骤一:解压 unzip kafka-manager-1.0-SNAPSHOT.zip -d /usr/local/ 步骤二:改名 mv kafka-manager-1.0-SNAPSHOT/ kafka-manager-1.0 步骤三:改配置 vim /usr/local/kafka-manager-1

对于大数据集群来说,监控功能是非常必要的,通过日志判断故障低效,我们需要完整的指标来帮我们管理Kafka集群.本文讨论Kafka的监控以及一些常用的第三方监控工具. 一.Kafka Monitoring 首先介绍kafka的监控原理,第三方工具也是通过这些来进行监控的,我们也可以自己去是实现监控,官网关于监控的文档地址如下: http://kafka.apache.org/documentation/#monitoring](http://kafka.apache.org/documentati

简介 KafkaOffsetMonitor是由Kafka开源社区提供的一款Web管理界面,用来实时监控Kafka的Consumer以及Partition中的Offset,可以在web界面直观的看到每个Partition的Message的增长速度,是否消费,是否阻塞等. 使用 如果不想编译,可以直接去下个jar包 下载地址 写个脚本 vim kafkaOffsetMoniter.sh nohup java -cp KafkaOffsetMonitor-assembly-0.2.0-2.jar \

KafkaOffsetMonitor是一个可以用于监控Kafka的Topic及Consumer消费状况的工具,其配置和使用特别的方便.源项目Github地址为:https://github.com/quantifind/KafkaOffsetMonitor. 最简单的使用方式是从Github上下载一个最新的KafkaOffsetMonitor-assembly-0.2.1.jar,上传到某服务器上,然后执行一句命令就可以运行起来.但是在使用过程中有可能会发现页面反应缓慢或者无法显示相应内容的情况

转载:https://www.cnblogs.com/dadonggg/p/8242682.html jar包下载地址 KafkaOffsetMonitor托管在Github上,可以通过Github下载.下载地址:https://github.com/quantifind/KafkaOffsetMonitor/releases 启动脚本: java -cp KafkaOffsetMonitor-assembly-0.2.0.jar com.quantifind.kafka.offsetapp.O

Kafka Web Conslole Kafka Manager KafkaOffsetMonitor.

简介 如图 kafka eagle 是可视化的 kafka 监视系统,用于监控 kafka 集群 环境准备: 需要的内存:1.5G+ 支持的 kafka 版本:0.8.2.x,0.9.x,0.10.x,0.11.x,1.x,2.x 支持的操作系统: Mac OS X,Linux,Windows 支持的 JDK 版本:JDK8+ 下载地址 下载监控软件,官方 GITHUB 下载,非常非常慢,但是可以下载任意版本,只需要修改最后的 v1.3.7 到想要的版本 https://codeload.git

<Apache kafka实战>读书笔记-kafka集群监控工具 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. 如官网所述,Kafka使用基于yammer metrics的监控指标体系来统计broker端和clinets端的各种监控指标(metric).说到yammer metrics,其官网过出了这样的一句话: yammer metrics是一个java库,它使得你能够对生产环境代码所做之事具有无与伦比的洞察力. 当然,虽然该项目已经进化到3.x版本,但即使最新版本的ka

spark streaming 对接kafka 有两种方式: 参考: http://group.jobbole.com/15559/ http://blog.csdn.net/kwu_ganymede/article/details/50314901 Approach 1: Receiver-based Approach 基于receiver的方案: 这种方式使用Receiver来获取数据.Receiver是使用Kafka的高层次Consumer API来实现的.receiver从Kafka中获

Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅的消息队列系统,原本开发自LinkedIn,用作LinkedIn的活动流(ActivityStream)和运营数据处理管道(Pipeline)的基础.现在它已被多家不同类型的公司作为多种类型的数据管道和消息系统使用. 1 Kafka消息队列简介 1.1 基本术语 Broker Kafka集群包含一个或多个服务器,这种服务器被称为broker[5]  Topic 每条发布到Kafka集群的消息都有一个类别,这个类别被称为Topic.(物理上不同Topic的消

  搭建zookeeper+kafka集群 一.环境及准备 集群环境:   软件版本: 部署前操作: 关闭防火墙,关闭selinux(生产环境按需关闭或打开) 同步服务器时间,选择公网ntpd服务器或者自建ntpd服务器 [root@es1 ~]# crontab -l #为了方便直接使用公网服务器 #update time */ * * * * /usr/bin/rdate -s time-b.nist.gov &>/dev/null 二.zookeeper集群安装配置 1.安装jvm依赖

1.概述 前面给大家介绍了整个Kafka项目的开发流程,今天给大家分享Kafka如何获取数据源,即Kafka生产数据.下面是今天要分享的目录: 数据来源 Flume到Kafka 数据源加载 预览 下面开始今天的分享内容. 2.数据来源 Kafka生产的数据,是由Flume的Sink提供的,这里我们需要用到Flume集群,通过Flume集群将Agent的日志收集分发到 Kafka(供实时计算处理)和HDFS(离线计算处理).关于Flume集群的Agent部署,这里就不多做赘述了,不清楚的同学可以参

Kafka实战-Flume到Kafka Kafka   2015-07-03 08:46:24 发布 您的评价:       0.0   收藏     2收藏 1.概述 前面给大家介绍了整个Kafka项目的开发流程,今天给大家分享Kafka如何获取数据源,即Kafka生产数据.下面是今天要分享的目录: 数据来源 Flume到Kafka 数据源加载 预览 下面开始今天的分享内容. 2.数据来源 Kafka生产的数据,是由Flume的Sink提供的,这里我们需要用到Flume集群,通过Flume集群

基于Receivers的方法 这个方法使用了Receivers来接收数据.Receivers的实现使用到Kafka高层次的消费者API.对于所有的Receivers,接收到的数据将会保存在Spark executors中,然后由Spark Streaming启动的Job来处理这些数据. 然而,在默认的配置下,这种方法在失败的情况下会丢失数据,为了保证零数据丢失,你可以在Spark Streaming中使用WAL日志,这是在Spark 1.2.0才引入的功能,这使得我们可以将接收到的数据保存到WA

这篇博客是基于Spark Streaming整合Kafka-0.8.2.1官方文档. 本文主要讲解了Spark Streaming如何从Kafka接收数据.Spark Streaming从Kafka接收数据主要有两种办法,一种是基于Kafka high-level API实现的基于Receivers的接收方式,另一种是从Spark 1.3版本之后新增的无Receivers的方式.这两种方式的代码编写,性能表现都不相同.本文后续部分对这两种方式逐一进行分析. 一.基于Receiver的模式 这种模

胡夕 <Apache Kafka实战>作者,北航计算机硕士毕业,现任某互金公司计算平台总监,曾就职于IBM.搜狗.微博等公司.国内活跃的Kafka代码贡献者. 前言 虽然目前Apache Kafka已经全面进化成一个流处理平台,但大多数的用户依然使用的是其核心功能:消息队列.对于如何有效地监控和调优Kafka是一个大话题,很多用户都有这样的困扰,今天我们就来讨论一下. 一.Kafka综述 在讨论具体的监控与调优之前,我想用一张PPT图来简单说明一下当前Kafka生态系统的各个组件.就像我前面所

kafka 日常使用和数据副本模型的理解 在使用Kafka过程中,有时经常需要查看一些消费者的情况.Kafka健康状况.临时查看.同步一些数据,又由于Kafka只是用来做流式存储,又没有像Mysql或者Redis提供方便的查询方法查看数据.只能通过在命令行执行Kafka 脚本方式操作kafka(当然也有一些第三方的kafka监控工具),这里就主要收集一些常用的Kafka命令. 在看到 kafka ISR 副本时,实在忍不住就多扯了一点背后的原理,将Kafka.Redis.ElasticSearc

1.概述 最近有同学留言反馈了使用Kafka监控工具Kafka Eagle的一些问题,这里笔者特意整理了这些问题.并且希望通过这篇博客来解答这些同学的在使用Kafka Eagle的时候遇到的一些困惑,同时也给出一些定位分析Kafka Eagle异常的时的解决办法. 2.内容 2.1 背景 在使用Kafka Eagle监控系统之前,笔者简单的介绍一下这款工具的用途.Kafka Eagle监控系统是一款用来监控Kafka集群的工具,目前更新的版本是v1.2.3,支持管理多个Kafka集群.管理Kaf