现象 Spark streaming读kafka数据做业务处理时,同一个stage的task,有个别task的运行时间比多数task时间都长,造成业务延迟增大. 查看业务对应的topic发现当topic isr不足时,会出现个别task运行时间过长的现象,topic isr不足如下图所示: 原因 和大部分分布式系统一样,Kafka处理失败需要明确定义一个Broker是否"活着".对于Kafka而言,Kafka存活包含两个条件,一是它必须维护与ZooKeeper的session(这个通过

使用kafka的bin目录下面的kafka-consumer-groups.sh命令可以查看offset消费情况,注意,如果你的offset是存在kafka集群上的,就指定kafka服务器的地址bootstrap-server: [root@QA-6-10 bin]# ./kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server 172.17.6.10:9092 --describe --group friend-group Note: This will only

相信大家已经对 kafka 的基本概念已经有一定的了解了,下面直接来分析一下 ISR 和 AR 的概念. 0|1ISR and AR 简单来说,分区中的所有副本统称为 AR (Assigned Replicas).所有与leader副本保持一定程度同步的副本(包括leader副本在内)组成 ISR (In Sync Replicas). ISR 集合是 AR 集合的一个子集.消息会先发送到leader副本,然后follower副本才能从leader中拉取消息进行同步.同步期间,follow副本相

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推荐阅读: 2020年马士兵Java多线程高并发讲解——百万年薪架构师告诉你Java多线程与高并发 目录 这是我关于整个Java并发体系的整理,结合的主要是现在市面上对于Java并发在面试的过程中经常问的一些内容,现在有很多的文档,但是内容比较繁杂,所以,我把它整理成相应的思维导图,复习学习起来会更加清晰,也可以随时向其中添加新的知识点,这也是我在工作过程中向身边的朋友或者公司刚入职的新人做入职培训的时候,强烈建议的一件事,因为这些脑图的形成,还可以写到其他的博客平台,以及上传到git,当数量积

目录 一. kafka简介二. Kafka架构方案三. Kafka安装四. Kafka Client API 4.1 Producers API 4.2 Consumers API 4.3 消息高可靠 At-Least-Once 4.4 消息高可靠Consumer 4.5 生产者.消费者总结五. Kafka运维 5.1 Broker故障切换 5.2 Broker动态扩容 5.2.1 增加分区 5.2.2 增加Broker Server 5.3 Kafka配置优化 5.4 数据清理 5.4.1 数

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

大家好,我是 华仔, 又跟大家见面了. 上一篇作为专题系列的第二篇,从演进的角度带你深度剖析了关于 Kafka 请求处理全流程以及超高并发的网络架构设计的实现细节,今天开启第三篇,我们来聊聊 Kafka 生产环境大家都比较关心的问题. 那么 Kafka 到底会不会丢数据呢?如果丢数据,究竟该怎么解决呢? 只有掌握了这些, 我们才能处理好 Kafka 生产级的一些故障,从而更稳定地服务业务. 认真读完这篇文章,我相信你会对Kafka 如何解决丢数据问题,有更加深刻的理解. 这篇文章干货很多,希望你

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

第一部分:kafka概述 一.定义(消息引擎系统) 一句话概括kafka的核心功能就是:高性能的消息发送与高性能的消息消费. kafka刚推出的时候是以消息引擎的身份出现的,它具有强大的消息传输效率和完备的分布式解决方案,随着版本更新,在kafka0.10.0.0版推出了流式处理组件--Kafka Streams,使kafka交由下游数据处理平台做的事也可以自己做,自此kafka在消息引擎的基础上正式成为了一个流式处理框架.但无论是消息引擎还是流式处理平台,kafka的处理架构从未质变,概括如下

原有环境 主机名 IP 地址 安装路径 系统 sht-sgmhadoopdn-01 172.16.101.58 /opt/kafka_2.12-1.0.0 /opt/kafka(软连接) CentOS Linux release 7.3.1611 (Core) sht-sgmhadoopdn-02 172.16.101.59 sht-sgmhadoopdn-03 172.16.101.60 向集群增加节点 sht-sgmhadoopdn-04(172.16.101.66) 过程 一. 新节点配置

环境 主机名 IP 地址 安装路径 系统 sht-sgmhadoopdn-01 172.16.101.58 /opt/kafka_2.12-1.0.0 /opt/kafka(软连接) CentOS Linux release 7.3.1611 (Core) sht-sgmhadoopdn-02 172.16.101.59 sht-sgmhadoopdn-03 172.16.101.60 软件下载 Kafka下载 http://archive.apache.org/dist/kafka/1.0.0

本文主要介绍Kafka的shell命令: 查看当前服务器所有的topic [hadoop@datanode1 kafka]$ bin/kafka-topics.sh --zookeeper datanode1:2181 --list 创建topic [hadoop@datanode1 kafka]$ bin/kafka-topics.sh --zookeeper datanode1:2181 --create --replication-factor 3 --partitions 1 --top

1.kafka日志结构 直接举例子: 例如kafka有个名字叫 haha 的topic,那么kafka日志下面有kafka-0,kafka-1,kafka-2...,kafka-n,具体多少个,创建分区的时候有几个分区,n就是几. [root@haha kafka]# ls haha- haha-0/ haha-1/ haha-2/ 每个目录下面有三个日志文件,xxx.log是消息集文件, xxx.index 偏移量索引文件 ,xxx.timeindex 时间戳索引文件 [root@haha k

抛出问题: __consumer_offsets这个topic是由kafka自动创建的,默认50个,但是都存在一台kafka服务器上,这是不是就存在很明显的单点故障?经测试,如果将存储consumer_offsets的这台机器kill掉,所有的消费者都停止消费了.请问这个问题是怎么解决的呢? 原因分析: 由于__consumer_offsets这个用于存储offset的分区是由kafka服务器默认自动创建的,那么它在创建该分区的时候,分区数和副本数的依据是什么?分区数是固定的50,这个没什么可怀

第1章 Kafka概述 1.1 消息队列 (1)点对点模式(一对一,消费者主动拉取数据,消息收到后消息清除) 点对点模型通常是一个基于拉取或者轮询的消息传送模型,这种模型从队列中请求信息,而不是将消息推送到客户端.这个模型的特点是发送到队列的消息被一个且只有一个接收者接收处理,即使有多个消息监听者也是如此. (2)发布/订阅模式(一对多,数据生产后,推送给所有订阅者) 发布订阅模型则是一个基于推送的消息传送模型.发布订阅模型可以有多种不同的订阅者,临时订阅者只在主动监听主题时才接收消息,而持久订

消息队列中间件是分布式系统中重要的组件,主要解决应用耦合,异步消息,流量削锋等问题.实现高性能,高可用,可伸缩和最终一致性架构,是大型分布式系统不可缺少的中间件. 本场 Chat 主要内容: Kafka 的架构解读: Kafka 为什么要将 Topic 进行分区: Kafka 高可靠性实现基础解读: Kafka 复制原理和同步方式: Leader 选举机制,及如何确保新选举出的 Leader 是优选: 同步副本 ISR: Kafka 数据可靠性和持久性保证: 深入解读 HW 机制: Kafka

Kafka简介 消息队列(Message Queue) 消息 Message 网络中的两台计算机或者两个通讯设备之间传递的数据.例如说:文本.音乐.视频等内容. 队列 Queue 一种特殊的线性表(数据元素首尾相接),特殊之处在于只允许在首部删除元素和在尾部追加元素.入队.出队. 消息队列 MQ 消息+队列,保存消息的队列.消息的传输过程中的容器:主要提供生产.消费接口供外部调用做数据的存储和获取. MQ分类 MQ主要分为两类:点对点(p2p).发布订阅(Pub/Sub) 共同点: 消息生产者生

1.讲讲你做的过的项目, 项目里有哪些难点重点呢?    kafkaDirect ES  /hive  kafka producer   难点值得一提的有两点:  1.rdd中用到外部变量的时候如何处理  2.广播变量的更新 rdd处理kafka读过来的数据,这些数据引用外部的class来进行规则解析,规则的更新后怎么办? 2.讲讲多线程吧, 要是你,你怎么实现一个线程池呢Executor接口   提供了execute()方法将任务提交和任务执行分离ExecutorService接口   继承E

准备工作: 1. 准备3台机器,IP地址分别为:192.168.0.10,192.168.0.11,192.168.0.12 2. 下载kafka稳定版本,我的版本为:kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgz 3. 分别解压放入到想安装的目录下,我的目录为:/home/www 解压命令为: tar -xzf kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgz 搭建zookeeper集群 1. 进入解压后的目录/home/www/kafka_2.9.2-0.8.1.1 2. 进入config目录

题记 眼下我们对大数据进行研究方向以Spark为主,当中Spark Streaming是能够接收动态数据流并进行处理.那么Spark Streaming支持多源的数据发送端,比如TCP.ZeroMQ.自然也包含Kafka,并且Kafka+SparkStreaming的技术融合也比較经常使用并且成熟,所以我们须要搭建一个Kafka集群进行流数据的測试. -------------------------------------------------------------------------