原因: kafka.eagle.offset.storage配置有误 该配置的作用:# kafka offset storage -- Offset stored in a Kafka cluster, if stored in the zookeeper, you can not use this option 如果在ZK中存储offset,则不能使用该配置变量. 解决: 当offset存储在ZK中,不要配置kafka.eagle.offset.storage属性,不然界面consumer不显

1.概述 Kafka Eagle是一款用于管理Kafka的监控系统,且完全开源.当前Kafka Eagle发布了2.0.0版本.今天笔者就为大家来介绍一下2.0.0更新了哪些功能. 官网地址:http://www.kafka-eagle.org/ 开源地址:https://github.com/smartloli/kafka-eagle 2.内容 Kafka Eagle所包含的功能有数据面板.数据大屏.主题列表.消费者组.集群详情.监控中心.告警策略.系统管理等功能.那在Kafka Eagle

1.概述 最近有同学留言,关于Kafka Eagle的一些使用问题.今天笔者就为大家来详细介绍Kafka Eagle 3.0.1的功能以及使用方法. 2.内容 在3.0.1版本中,EFAK优化了分布式模式的服务性能,减少了磁盘IO和网络IO的操作次数,提升了内存和CPU的使用率.下面,我们就来看看3.0.1的相关功能. 2.1 基础环境 部署EFAK所需要的基础环境如下: 2.2.1 硬件和操作系统 操作系统:Linux系统即可(Ubuntu.CentOS等) JDK:JDK8以上 CPU:1核

1(默认)  数据发送到Kafka后,经过leader成功接收消息的的确认,就算是发送成功了.在这种情况下,如果leader宕机了,则会丢失数据. 0 生产者将数据发送出去就不管了,不去等待任何返回.这种情况下数据传输效率最高,但是数据可靠性确是最低的. -1 producer需要等待ISR中的所有follower都确认接收到数据后才算一次发送完成,可靠性最高. 当ISR中所有Replica都向Leader发送ACK时,leader才commit,这时候producer才能认为一个请求中的消息都

1.概述 在<Kafka 消息监控 - Kafka Eagle>一文中,简单的介绍了 Kafka Eagle这款监控工具的作用,截图预览,以及使用详情.今天笔者通过其源码来解读实现细节.目前该项目已托管于 Github 之上,作者编写了使用手册,告知使用者如何安装,部署,启动该系统.但对于实现的细节并未在参考手册中详细指出.这里,笔者通过本篇博文,来详细解读其实现细节.相关资料文献地址如下所示: Kafka Eagle 源码地址 Kafka Eagle 参考手册 Kafka Eagle 安装包

比Kafka Mangaer更优秀的开源监控工具-Kafka Eagle 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. 在Kafka的监控系统中有很多优秀的开源监控系统.比如Kafka-manager,open-faclcon,zabbix等主流监控工具均可直接监控kafka.Kafka集群性能监控可以从消息网络传输,消息传输流量,请求次数等指标来衡量集群性能.这些指标数据可以通过访问kafka集群的JMX接口获取. 由于Kafka Eagle监控系统核心模块采用java编程

1.概述 在开发工作当中,消费 Kafka 集群中的消息时,数据的变动是我们所关心的,当业务并不复杂的前提下,我们可以使用 Kafka 提供的命令工具,配合 Zookeeper 客户端工具,可以很方便的完成我们的工作.随着业务的复杂化,Group 和 Topic 的增加,此时我们使用 Kafka 提供的命令工具,已预感到力不从心,这时候 Kafka 的监控系统此刻便尤为显得重要,我们需要观察消费应用的详情. 监控系统业界有很多杰出的开源监控系统.我们在早期,有使用 KafkaMonitor 和

Kafka Eagle 1.概述 在开发工作当中,消费 Kafka 集群中的消息时,数据的变动是我们所关心的,当业务并不复杂的前提下,我们可以使用 Kafka 提供的命令工具,配合 Zookeeper 客户端工具,可以很方便的完成我们的工作.随着业务的复杂化,Group 和 Topic 的增加,此时我们使用 Kafka 提供的命令工具,已预感到力不从心,这时候 Kafka 的监控系统此刻便尤为显得重要,我们需要观察消费应用的详情. 监控系统业界有很多杰出的开源监控系统.我们在早期,有使用 Kaf

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

Kafka消费者 从Kafka中读取数据 最近有需求要从kafak上消费读取实时数据,并将数据中的key输出到文件中,用于发布端的原始点进行比对,以此来确定是否传输过程中有遗漏数据. 不废话,直接上代码,公司架构设计 kafak 上有多个TOPIC,此代码每次需要指定一个TOPIC,一个TOPIC有3个分区Partition,所以消费的时候用多线程, 读取数据过程中直接过滤重复的key点,因为原始推送点有20W的量(可能发生在一秒或者几秒).当时我直接用的HASHMAP来过滤. 1.Consum

1. 实验环境 CPU:4 内存:8G ip:192.168.0.187 开启iptables防火墙 关闭selinux java >=1.5 使用yum方式安装的java,提前配置好JAVA_HOME环境变量 vim /etc/profile.d/java.sh #!/bin/bash export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.8.0-openjdk # 路径根据实际情况而定 export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin source /et

1.概述 最近有很多同学给笔者留言,说在安装Kafka Eagle的时候,会遇到一些问题,请教如何解决?今天笔者就在这里总结一下安装步骤,和一些安装的注意事项,以及解决方式. 2.内容 在安装Kafka Eagle之前,可能新接触的同学对Kafka Eagle不太了解,那我们现在简要介绍一下Kafka Eagle. 源代码地址:https://github.com/smartloli/kafka-eagle (感兴趣的同学可以关注一波) 2.1 Kafka Eagle是什么? Kafka Eag

Kafka-Eagle简介 源代码地址:https://github.com/smartloli/kafka-eagle Kafka Eagle是什么 Kafka Eagle是一款用于监控和管理Apache Kafka的完全开源系统,目前托管在Github,由笔者和一些开源爱好者共同维护.它提供了完善的管理页面,很方面的去管理和可视化Kafka集群的一些信息,例如Broker详情.性能指标趋势.Topic集合.消费者信息等. 同时,兼容若干Kafka版本,例如0.8,0.9,...,以及截止到2

1.概述 最近有同学留言,Kafka Eagle的分布式模式功能怎么使用,如何部署安装?今天笔者就为大家来详细介绍一下Kafka Eagle的分布式模式功能的安装和使用. 2.内容 首先,这里我们需要说明一下,Kafka Eagle已经更名为EFAK(Eagle For Apache Kafka).感谢Apache Kafka PMC的认可,EFAK将继续提供和开发新功能,来满足Kafka集群和应用的相关监控和管理功能. 2.1 背景 当我们管理Kafka多集群或者一个规模较大的Kafka集群时

使用场景 Spark Streaming实时消费kafka数据的时候,程序停止或者Kafka节点挂掉会导致数据丢失,Spark Streaming也没有设置CheckPoint(据说比较鸡肋,虽然可以保存Direct方式的offset,但是可能会导致频繁写HDFS占用IO),所以每次出现问题的时候,重启程序,而程序的消费方式是Direct,所以在程序down掉的这段时间Kafka上的数据是消费不到的,虽然可以设置offset为smallest,但是会导致重复消费,重新overwrite hive

前面已经介绍了如何利用Thrift Source生产数据,今天介绍如何用Kafka Sink消费数据. 其实之前已经在Flume配置文件里设置了用Kafka Sink消费数据 agent1.sinks.kafkaSink.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink agent1.sinks.kafkaSink.topic = TRAFFIC_LOG agent1.sinks.kafkaSink.brokerList = ,, agent1.sinks

在这篇文章里,我们模拟了一个场景,实时分析订单数据,统计实时收益. 场景模拟 我试图覆盖工程上最为常用的一个场景: 1)首先,向Kafka里实时的写入订单数据,JSON格式,包含订单ID-订单类型-订单收益 2)然后,spark-streaming每十秒实时去消费kafka中的订单数据,并以订单类型分组统计收益 3)最后,spark-streaming统计结果实时的存入本地MySQL. 前提条件 安装 1)spark:我使用的yarn-client模式下的spark,环境中集群客户端已经搞定 2

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

基于kafka: kafka_2.11-0.11.0.0.tgz kafka-eagle-bin-1.2.1.tar.gz 1.下载解压 tar -zxvf kafka-eagle-bin-1.2.1.tar.gz -C /home/cluster 2.配置 vim /home/cluster/kafka-eagle/conf/system-config.properties #zookeeper集群别名 可以多个 kafka.eagle.zk.cluster.alias=cluster1,cl

一.下载安装包  kafka-eagle-bin-1.2.4.tar.gz 百度云链接:链接:https://pan.baidu.com/s/1SNIkpsvs20A_Ljtx5PaMuA 密码:o4bi 二.设置全局变量,设置JDK的全局变量JAVA_HOME和本应用的KE_HOME # vim /etc/profile #———start export JAVA_HOME=/usr/local/jdk export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAV