一.概述 生产环境中,有一个topic的数据量非常大.这些数据不是非常重要,需要定期清理. 要求:默认保持24小时,某些topic 需要保留2小时或者6小时 二.清除方式 主要有3个: 1. 基于时间 2. 基于日志大小 3. 基于日志起始偏移量 详情,请参考链接: https://blog.csdn.net/u013256816/article/details/80418297 接下来,主要介绍基于时间的清除! kafka版本为:  2.11-1.1.0 zk版本为:  3.4.13 三.ka

1.因为项目原因,kakfa通道中经常造成数据阻塞,导致kafka通道中数据量过大,因此我需要将kakfa通道中数据清除(个人项目原因,一直使用一个消费者,只要保证当前消费者不在消费之前很久的数据就可以.因数量过大,造成topic阻塞,消费者消费太慢,还有可能造成重复消费问题).下面将介绍删除topic中数据或者日志数据的方法. A: 第一种方法就是 1):停掉kafka进程 2):删除kafka的日志数据,删除topic 3);将zookeeper中的offset偏移量修改 或者直接将topi

如果只是用kafka-topics.sh的delete命令删除topic,会有两种情况: 如果当前topic没有使用过即没有传输过信息:可以彻底删除 如果当前topic有使用过即有过传输过信息:并没有真正删除topic只是把这个topic标记为删除(marked for deletion). 要彻底把情况2中的topic删除必须把kafka中与当前topic相关的数据目录和zookeeper与当前topic相关的路径一并删除. 相关组件的版本 zookeeper: 3.4.6 kafka: 0.

一.删除Kafka topic 运行./bin/kafka-topics  --delete --zookeeper [zookeeper server]  --topic [topic name]:如果kafaka启动时加载的配置文件中server.properties没有配置delete.topic.enable=true,那么此时的删除并不是真正的删除,而是把topic标记为:marked for deletion 可以通过命令:./bin/kafka-topics --zookeeper

1,查看kafka topic列表,使用--list参数 >bin/kafka-topics.sh --zookeeper 127.0.0.1:2181 --list __consumer_offsets lx_test_topic test 2,查看kafka特定topic的详情,使用--topic与--describe参数 >bin/kafka-topics.sh --zookeeper 127.0.0.1:2181 --topic lx_test_topic --describe Top

启动zookeeper和Kafka之后,进入kafka目录(安装/启动kafka参考前面一章:https://www.cnblogs.com/cici20166/p/9425613.html) 1.创建Topic 1)运行命令: ./bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper zk1:2181 --replication-factor 2 --partitions 3 --topic hello replication-factor:副本数,包含主节点,不能

canal 1.1.1版本之后, 默认支持将canal server接收到的binlog数据直接投递到MQ, 目前默认支持的MQ系统有kafka和RocketMQ. 在投递的时候我们使用的是非压平的消息模式(canal.mq.flatMessage =false //是否为flat json格式对象),然后消费topic的时候就一直无法正常显示和序列化,通过kafka-console-consumer.sh命令收到的消息如下图 在github上也能找到相关问题 canal-kafka 数据同步到

Kafka如何删除topic? 今天为大家带来“Kafka删除topic原理解析”,希望可以帮到那些苦于无法删除topic的朋友们. 前提条件: 在启动broker时候开启删除topic的开关,即在server.properties中添加:  delete.topic.enable=true 命令: bin/kafka-topics.sh --zookeeper zk_host:port/chroot --delete --topic my_topic_name 这条命令其实就是在zookeep

kafka topic 完全删除   1.自动删除脚本(得配置server.properties 中 delete.topic.enable=true) ./kafka-topics.sh --zookeeper xxx:2181,xxx:2181,xxx:2181 --topic test --delete     此处可直接手动删除,关闭kafka,删除 log.dirs 配置的目录下的相关topic文件     或者  ./kafka-topics.sh  --delete --zooke

Topic在逻辑上可以被认为是一个queue队列,每条消息都必须指定它的topic,可以简单理解为必须指明把这条消息放进哪个queue里.为 了使得Kafka的吞吐率可以水平扩展,物理上把topic分成一个或多个partition,每个partition在物理上对应一个文件夹,该文件夹 下存储这个partition的所有消息和索引文件. 每个日志文件都是"log entries"序列,每一个log entry包含一个4字节整型数(值为N),其后跟N个字节的消息体.每条消息都有一个当前p

本文着重介绍几个常用的topic命令行命令,包括listTopic,createTopic,deleteTopic和describeTopic等.由于alterTopic并不是很常用,本文中就不涉及了.另外本文的代码分析是基于kafka_2.10-0.8.2.1的(虽然截图是Kafka 0.8.1的^_^ )   一. list topic 显示所有topic 1. 从zookeeper的/brokers/topics节点下获取所有topic封装成topic集合 2. 遍历该集合,查看每个top

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(); }

本文共分为三个部分:   Kafka Topic创建方式 Kafka Topic Partitions Assignment实现原理 Kafka资源隔离方案   1. Kafka Topic创建方式   Kafka Topic创建方式有以下两种表现形式:   (1)创建Topic时直接指定Topic Partition Replica与Kafka Broker之间的存储映射关系   /usr/lib/kafka_2.10-0.8.2.1/bin/kafka-topics.sh --zookeep

Pom: <dependency> <groupId>org.apache.kafka</groupId> <artifactId>kafka_2.10</artifactId> <version>0.10.1.0</version> </dependency> JavaCode: package com; import kafka.admin.AdminUtils; import kafka.admin.Ra

关于 Topic 和 Partition: Topic: 在 kafka 中,topic 是一个存储消息的逻辑概念,可以认为是一个消息集合.每条消息发送到 kafka 集群的消息都有一个类别.物理上来说,不同的 topic 的消息是分开存储的,每个 topic 可以有多个生产者向它发送消息,也可以有多个消费者去消费其中的消息. Partition: 每个 topic 可以划分多个分区(每个 Topic 至少有一个分区),同一 topic 下的不同分区包含的消息是不同的.每个消息在被添加到分区时,

# @staticmethoddef get_kafka_reviews(self): # print type(self.bootstrap_servers) consumer = kafka.KafkaConsumer(bootstrap_servers=[self.bootstrap_servers],group_id='wm_group',auto_offset_reset='latest', enable_auto_commit=False) consumer.subscribe(to

kafka topic的制定,我们要考虑的问题有很多,比如生产环境中用几备份.partition数目多少合适.用几台机器支撑数据量,这些方面如何去考量?笔者根据实际的维护经验,写一些思考,希望大家指正. 1.replicas数目 可以从上图看到,备份越多,性能越低,因为kafka的写入只写入主分区,备份相当于消费者从主分区pull数据,这样势必会造成性能的损耗,故建议在生产环境中使用一主一备即可. 2. partition数量 (1)设置partition数量的时候我们需要注意:kafka的pa

我大约是把kafka消费不到数据的特殊情况都经历了一遍了吧= =. kafka消费不到数据的原因,首先检查配置之类的,如是否设置了group.id,对应的topic是否正确等等,这些不多说. 下面是我遇到的几种kafka消费不到数据的情况: 1.多分区,单例消费者的情况,只消费到一个分区,应多加几个消费者,不能用单例,直接subscribe的话,rebalance机制启动,手动的话如下 consumer.Assign(), Offset.Stored) }); 2.长时间不消费导致 log.re

docker 搭建kafka环境 version: '2' services: zk1: image: confluentinc/cp-zookeeper:latest hostname: zk1 container_name: zk1 restart: always ports: - "12181:2181" environment: ZOOKEEPER_SERVER_ID: 1 ZOOKEEPER_CLIENT_PORT: 2181 ZOOKEEPER_TICK_TIME: 200

本文介绍了 Kafka Topic 的体系结构,并讨论了如何使用分区进行故障转移和并行处理. 1. Kafka Topic, Log, Partition Kafka Topic(主题) 是一个有名字的记录流,Kafka 把 Record(记录)存储在 log 日志文件中. 一个主题被分解为多个 Partition(分区). Kafka 把 log 的多个分区分散到多个服务器中. 把一个 Topic 分解为多个分区,是为了速度.扩展性.存储量. Topic 是天生的发布/订阅类型的消息传递方式,

前置条件 kafka版本:2.2.1 jmeter版本:5.3 插件:ApacheJMeter_ssh-1.2.0.jar 1.拷贝 ApacheJMeter_ssh-1.2.0.jar 到/lib/ext目录下2.拷贝 jsch-0.1.55.jar 到/lib目录下3.启动jmeter后,在Sampler下找到SSH Command和SSH SFTP进行配置后,可以让jmeter与linux进行交互 kafka 常用指令: 查看offset 使用kafka bin路径下kafka-run-c