需求描述:lag(滞后)是kafka消费队列性能监控的重要指标,lag的值越大,表示kafka的堆积越严重.本篇文章将使用python脚本+influxdb+grafana的方式对kafka的offset.logsiz和lag这三个参数进行监控,并以图形化的方式进行展现. 架构描述:使用python收集kafka的相关信息并存储到influxdb里:配置grafana,将influxdb里的数据以图形化的方式展现出来. 一,准备工作 1,kafka,influxdb,grafana的安装(在此不

Kafka发送消息方法如下: Properties properties = new Properties(); properties.put("zookeeper.connect", "server1:2181"); properties.put("serializer.class",StringEncoder.class.getName()); properties.put("metadata.broker.list",&

抛去cpu.内存等机器原因,在每个分区皆分配一个进程消费的情况下,利用扩机器来提高kafka消费速率已无能为力 此时发现,在实际洪峰时段的消费速率元达不到先前压测时的消费速率 原因思考: 1.洪峰时段大量数据流来临,导致部分consumer崩溃,触发rebalance,从而导致消费速率下降: 2.洪峰时段consumer从broker中一次取出数据量太大,导致consumer在session.timeout.ms时间之内没有消费完成,则consumer coordinator会由于没有接受到心跳

众所周知kafka的吞吐量比一般的消息队列要高,号称the fastest,那他是如何做到的,让我们从以下几个方面分析一下原因. 生产者(写入数据) 生产者(producer)是负责向Kafka提交数据的,我们先分析这一部分. Kafka会把收到的消息都写入到硬盘中,它绝对不会丢失数据.为了优化写入速度Kafak采用了两个技术,顺序写入和MMFile. 顺序写入 因为硬盘是机械结构,每次读写都会寻址->写入,其中寻址是一个"机械动作",它是最耗时的.所以硬盘最"讨厌&q

一.Spark-StructuredStreaming checkpointLocation 介绍 Structured Streaming 在 Spark 2.0 版本于 2016 年引入, 是基于 Spark SQL 引擎构建的可扩展且容错的流处理引擎,对比传统的 Spark Streaming,由于复用了 Spark SQL 引擎,代码的写法和批处理 API (基于 Dataframe 和 Dataset API)一样,而且这些 API 非常的简单. Structured Streamin

kafka实战教程(python操作kafka),kafka配置文件详解 应用往Kafka写数据的原因有很多:用户行为分析.日志存储.异步通信等.多样化的使用场景带来了多样化的需求:消息是否能丢失?是否容忍重复?消息的吞吐量?消息的延迟? kafka介绍 Kafka属于Apache组织,是一个高性能跨语言分布式发布订阅消息队列系统[7].它的主要特点有: 以时间复杂度O(1)的方式提供消息持久化能力,并对大数据量能保证常数时间的访问性能: 高吞吐率,单台服务器可以达到每秒几十万的吞吐速率: 支持

Kafka重复消费原因 底层根本原因:已经消费了数据,但是offset没提交. 原因1:强行kill线程,导致消费后的数据,offset没有提交. 原因2:设置offset为自动提交,关闭kafka时,如果在close之前,调用 consumer.unsubscribe() 则有可能部分offset没提交,下次重启会重复消费.例如: try { consumer.unsubscribe(); } catch (Exception e) { } try { consumer.close(); }

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文首发在云+社区,未经许可,不得转载. 大家下午好,我是来自腾讯云基础架构部ckafka团队的高级工程师闫燕飞.今天在这里首先为大家先分享一下开源Kafka在高性能上面的一些关键点,然后我会分享一下我们腾讯云ckafka对社区Kafka所做的一些优化点,最后我会介绍一下我对Kafka社区未来的展望. Kafka高性能揭秘 在这里首先我会介绍一下整个Kafka的架构,让大家对Kafka有一个较为宏观的了解,紧接着我会在更加详细的介绍一下

ERROR [KafkaServer id=1] Fatal error during KafkaServer startup. Prepare to shutdown (kafka.server.KafkaServer)at kafka.network.Acceptor.openServerSocket(SocketServer.scala:404) at kafka.network.Acceptor.<init>(SocketServer.scala:308) at kafka.netwo

如何搭建配置centos虚拟机请参考<Kafka:ZK+Kafka+Spark Streaming集群环境搭建(一)VMW安装四台CentOS,并实现本机与它们能交互,虚拟机内部实现可以上网.> 如何安装hadoop2.9.0请参考<Kafka:ZK+Kafka+Spark Streaming集群环境搭建(二)安装hadoop2.9.0> 如何配置hadoop2.9.0 HA 请参考<Kafka:ZK+Kafka+Spark Streaming集群环境搭建(十)安装hadoo

简介: Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据.Kafka如下特性,受到诸多公司的青睐. 1.高吞吐量:即使是非常普通的硬件Kafka也可以支持每秒数百万的消息(核心目标之一). 2.支持通过Kafka服务器和消费机集群来分区消息 ………… 场景: Kafka的作用我就不在这BB了,大家可以瞅瞅http://blog.jobbole.com/75328/,总结的非常好. Kafka监控的几个指标 1.lag:多少消息没有消费 2.logsi

启动kafka报错 错误原因是: 由较高版本的jdk编译的java class文件 试图在较低版本的jvm上运行的报错 解决办法是: 查看java版本 C:\Users\Administrator>java -version java version "1.7.0_17" Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.7.0_17-b02) Java HotSpot(TM) -Bit Server VM (build 23.7-b01, mix

昨天发现开发环境的3台kafka无法消费,所以今日kafka的容器执行如下语句 bash-4.4# ./kafka-topics.sh --describe --zookeeper 192.168.0.170:2181 --topic nova2_plantree_topicTopic:nova2_plantree_topic PartitionCount:3 ReplicationFactor:3 Configs:Topic: nova2_plantree_topic Partition: 0

转载请注明原创地址:http://www.cnblogs.com/dongxiao-yang/p/7600561.html 一  broker启动后ReplicaFetcherThread OOM 版本:0.8.2.2 错误现象,server启动日志: WARN [ReplicaFetcherThread-1-21], Error in fetch Name: FetchRequest; Version: 0; CorrelationId: 8; ClientId: ReplicaFetcher

一.Kafka监控的几个指标 1.lag:多少消息没有消费 lag=logsize-offset 2.logsize:Kafka存的消息总数 3.offset:已经消费的消息 Kafka管理工具 介绍:  https://www.iteblog.com/archives/1605.html   二.查看zookeeper配置 cat /home/app/zookeeper/zookeeper/conf/zoo.cfg | egrep -v "^$|^#" clientPort=2181

1. 架构图 一个Kafka集群中包含若干个Broker(消息实例),Kafka支持Broker横向扩展,Broker越多,吞吐量越大,同时也包含了若干个Producer(可以是web前端产生的Page View,或者是服务器日志,系统CPU.Memory等)和若干个Consumer(消费者)以及一个zookeeper集群,Kafka通过Zookeeper管理集群配置,选举leader,以及在Consumer Group发生变化时进行rebalance.Producer使用push模式将消息发布

D:\cluster\kafka_2.->.\bin\windows\kafka-topics.bat --create --zookeeper localhost: --replication-factor --partitions --topic test Error larger than available brokers: . [-- ::,] ERROR org.apache.kafka.common.errors.InvalidReplicationFactorException:

一.Kafka简介 1.1 什么是kafka kafka是一个分布式.高吞吐量.高扩展性的消息队列系统.kafka最初是由Linkedin公司开发的,后来在2010年贡献给了Apache基金会,成为了一个开源项目.主要应用在日志收集系统和消息系统,相信大家之前也听说过其他的消息队列中间件,比如RabbitMQ.AcitveMQ,其实kafka就是这么一个东西,也可以叫做KafkaMQ.总之,Kafka比其他消息队列要好一点,优点也比较多,稳定性和效率都比较高,大家都说好,那就是真的好. 1.2

本次遇到的问题描述,日志采集同步时,当单条日志(日志文件中一行日志)超过2M大小,数据无法采集同步到kafka,分析后,共踩到如下几个坑.1.flume采集时,通过shell+EXEC(tail -F xxx.log 的方式) source来获取日志时,当单条日志过大超过1M时,source端无法从日志中获取到Event.2.日志超过1M后,flume的kafka sink 作为生产者发送给日志给kafka失败,kafka无法收到消息.以下针对踩的这两个坑做分析,flume 我使用的是1.9.0

既然是集群,必然有多个Kafka节点,只有单节点构成的Kafka伪集群只能用于日常测试,不可能满足线上生产需求. 真正的线上环境需要考量各种因素,结合自身的业务需求而制定.看一些考虑因素(以下顺序,可是分了顺序的哦) 1 操作系统 - OS 可能你会问Kafka不是JVM上的大数据框架吗?Java又是跨平台的语言,把Kafka安装到不同的操作系统上会有什么区别吗? 区别相当大! 确实,Kafka由Scala/Java编写,编译后源码就是".class"文件. 本来部署到哪个OS应该一样

一．什么是kafkakafka的目标是实现一个为处理实时数据提供一个统一.高吞吐.低延迟的平台.是分布式发布-订阅消息系统,是一个分布式的,可划分的,冗余备份的持久性的日志服务.Kafka使用场景:1 日志收集:一个公司可以用Kafka可以收集各种服务的log,通过kafka以统一接口服务的方式开放给各种consumer,例如hadoop.Hbase.Solr等.2 消息系统:解耦和生产者和消费者.缓存消息等.3 用户活动跟踪:Kafka经常被用来记录web用户或者app用户的各种活动,如浏览网