前面说了Java8的流,这里还说流处理,既然是流,比如水流车流,肯定得有流的源头,源可以有多种,可以自建,也可以从应用端获取,今天就拿非常经典的Kafka做源头来说事,比如要来一套应用日志实时分析框架,或者是高并发实时流处理框架,正是Kafka的拿手好戏. 环境:Idea2019.03/Gradle6.0.1/JDK11.0.4/Lambda/RHEL8.0/VMWare15.5/Springboot2.2.1.RELEASE/Zookeeper3.5.5/Kafka2.3.1 难度:新手--战

消费者拉取钱程拉取每个分区的数据,会将分区的消息集包装成一个数据块( FetchedDataChunk )放入分区信息的队列中 . 而每个队列都对应一个消息流( KafkaStream ),消费者客户端选代消息流,实际上是迭代每个数据块中消息集的每条消息 . 一个队列包含多个数据块,每个数据块对应一个分区的消息集, 一个消息集包含多条消息 . 消费者迭代器( ConsumerIterator)封装了迭代获取消息的逻辑,客户端不需要面向数据块.消息集这些内部对象,只需要对消费者迭代器循环获取消息即

摘要:Kafka中的位移是个极其重要的概念,因为数据一致性.准确性是一个很重要的语义,我们都不希望消息重复消费或者丢失.而位移就是控制消费进度的大佬.本文就详细聊聊kafka消费位移的那些事,包括: 概念剖析 kafka的两种位移 关于位移(Offset),其实在kafka的世界里有两种位移: 分区位移:生产者向分区写入消息,每条消息在分区中的位置信息由一个叫offset的数据来表征.假设一个生产者向一个空分区写入了 10 条消息,那么这 10 条消息的位移依次是 0.1.-.9: 消费位移:消

kafka的客户端也支持其他语言,这里主要介绍python和java的实现,这两门语言比较主流和热门 图中有四个分区,每个图形对应一个consumer,任意一对一即可 获取topic的分区数,每个分区创建一个进程消费分区中的数据. 每个进程的实例中,先要创建连接kafka的实例,然后指定连接到哪个topic(主图),哪个分区 之后要设置kafka的偏移量,kafka中每条消息都有偏移量,如果消费者突然宕机了,则可以从上个偏移量继续消费 提交偏移量的工作客户端都会默认操作,因此提交偏移量可选 后续

本文翻译自LMAX关于Disruptor的论文,同时加上一些自己的理解和标注.Disruptor是一个高效的线程间交换数据的基础组件,它使用栅栏(barrier)+序号(Sequencing)机制协调生产者与消费者,从而避免使用锁和CAS,同时还使用缓存行机制(cache line).批处理效应(batch effect),达到高吞吐量和低时延的目标.目前Disruptor版本已经迭代至3.0,本论文是基于Disruptor1.0写就,在新版本中,相对与1.0版本,其核心设计思想没有变,只是实现

1. 使用消费组实现消息队列的两种模式 分布式的消息系统Kafka支持多个生产者和多个消费者,生产者可以将消息发布到集群中不同节点的不同分区上:消费者也可以消费集群中多个节点的多个分区上的消息 . 写消息时,多个生产者可以写到同一个分区 . 读消息时,如果多个消费者同时读取一个分区,为了保证将日志文件的不同数据分配给不同的消费者,需要采用加锁 . 同步等方式,在分区级别的日志文件上做些控制 . 如果约定“同一个分区只可被一个消费者处理”,就不需要加锁同步了,从而可提升消费者的处理能力 . 下图给

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

1.预览 1.1 消费者组(Consumer Group) 一个consumer group可能有若干个consumer实例 同一个group里面,topic的每条信息只能被发送到group下的一个consumer实例 topic消息可以被发送到多个group 为什么需要consumer group? consumer group是用于实现高伸缩性.高容错性的consumer机制.组内的多个实例可以同时读取消息(不同的消息),而一旦某个consumer挂了,group会把这个实例的任务立刻交给其

一.Fume-Taidir Flume1.7.0加入了taildirSource作为agent的source.可以说是 Spooling Directory Source + Exec Source 的结合体.可以监控多个目录,并且使用正则表达式匹配该目录中的文件名进行实时收集,并记录每个文件最新消费位置,Agent进程重启后不会有重复消费的问题. 官方文档:https://flume.apache.org/FlumeUserGuide.html#taildir-source Exec sour

1.什么是Flume:apache顶级项目,主要用来做数据采集.分布式.高可用,将海量日志进行采集.聚合.传输的系统.能够对数据进行简单处理在发送到接收方. 2.Flume组件:source.channel.sink,一个Flume可以有一个source,多个channel.多个sink (1)source:数据收集组件,将日志从不同的client中收集过来. (2)channel:数据缓冲区.临时存储从source传过来的Event. (3)sink:将event从channel中读取出来并移

Topic 一类消息的集合,RocketMQ的基本订阅单位 部署结构 Name Server Name Server 为 producer 和 consumer 提供路由信息. 相对来说,nameserver的稳定性非常高.原因有二: nameserver互相独立,彼此没有通信关系,单台nameserver挂掉,不影响其他nameserver,即使全部挂掉,也不影响业务系统使用.无状态 nameserver不会有频繁的读写,所以性能开销非常小,稳定性很高. Broker Server 代理服务器

原文地址:http://jaskey.github.io/blog/2016/12/15/rocketmq-concept/ RocketMQ——角色与术语详解 2016-12-15 THU 15:48 RocketMQ中有很多概念,其中包括一些术语和角色. 理清楚基本的概念能有效的帮助理解RocketMQ的原理以及排查问题. 角色: Producer 生产者.发送消息的客户端角色.发送消息的时候需要指定Topic. Consumer 消费者.消费消息的客户端角色.通常是后台处理异步消费的系统.

HDFS CheckPoint && SavePoint 标签(空格分隔): Hadoop HDFS CheckPoint HDFS 将文件系统的元数据信息存放在 fsimage 和一系列的 edits 文件中. 在启动 HDFS 集群时,系统会先加载 fsimage,然后逐个执行所有Edits文件中的每一条操作,来获取完整的文件系统元数据. 文件 HDFS 的存储元数据是由 fsimage 和 edits 文件组成.fsimage 存放上次 checkpoint 生成的文件系统元数据(并

前言 数据复制主要指通过互联的网络在多台机器上保存相同数据的副本,通过数据复制方案,人们通常希望达到以下目的:1)使数据在地理位置上更接近用户,进而降低访问延迟:2)当部分组件出现故障时,系统依旧可以继续工作,提高可用性:3)扩展至多台机器以同时提供数据访问服务,从而提升读吞吐量.如果复制的数据一成不变,那么数据复制就非常容易,只需要将数据复制到每个节点,一次性即可搞定,面对持续更改的数据如何正确而有效的完成数据复制是一个不小的挑战. 使用DataX进行Tablestore数据复制 表格存储(T

高性能环形队列框架 Disruptor Disruptor 是英国外汇交易公司LMAX开发的一款高吞吐低延迟内存队列框架,其充分考虑了底层CPU等运行模式来进行数据结构设计 (mechanical sympathy) ,能比传统队列方法延迟低三个数量级,吞吐量提高八倍.其中很多设计思想值得借鉴学习,本篇将核心介绍该队列的高性能设计方法,并对核心源码进行解读. Disruptor 性能基准测试 以下是一组官方提供的与ArrayBlockQueue对比的性能基准测试   Nehalem 2.8Ghz

概述 上一篇随笔主要介绍了kafka的基本使用包括集群参数,生产者基本使用,consumer基本使用,现在来介绍一下kafka的使用技巧. 分区机制 我们在使用 Apache Kafka 生产和消费消息的时候,肯定是希望能够将数据均匀地分配到所有服务器上.比如很多公司使用 Kafka 收集应用服务器的日志数据,这种数据都是很多的,特别是对于那种大批量机器组成的集群环境,每分钟产生的日志量都能以 GB 数,因此如何将这么大的数据量均匀地分配到 Kafka 的各个 Broker 上,就成为一个非常重

kafka采用Consumer消费者Pull主动拉取数据的方式,当Broker无数据时,消费者空转.Kafka并不删除已消费的消息,各自独立的消费者可消费同一个Broker分区数据. 消费流程 1.消费者发起网络消费请求 # 每批次最小抓取设置(推荐1字节) fetch.min.bytes # 每批次最大抓取大小设置(推荐500ms) fetch.max.bytes # 未达到大小的超时设置(推荐50M) fetch.max.wait.ms 2.拉取数据到内存消费队列中 # 单次拉取最大消息条数

spring boot / cloud (十九) 并发消费消息,如何保证入库的数据是最新的? 消息中间件在解决异步处理,模块间解耦和,和高流量场景的削峰,等情况下有着很广泛的应用 . 本文将跟大家一起讨论以下其中的异常场景,如题. 场景 在实际工作中,大家可能也都遇到过这样的需求 : 如 : 系统A中的某些重要的数据,想在每次数据变更的时候,将当前最新的数据备份下来,当然,这个备份的动作不能影响当前数据变更的进程. 也更不期望因为备份的操作,影响当前进程的性能. 分析 这是一个比较常见的,可以异

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

环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk1.8 kafka_2.11-0.11.0.0 zookeeper-3.4.6 生产者: package com.qyg.test; import java.util.Properties; import kafka.javaapi.producer.Producer; import kafka.producer.KeyedMessage; import kaf

前言 在游戏项目中,需要对每天千万级的游戏评论信息进行词频统计,在生产者一端,我们将数据按照每天的拉取时间存入了Kafka当中,而在消费者一端,我们利用了spark streaming从kafka中不断拉取数据进行词频统计.本文首先对spark streaming嵌入kafka的方式进行归纳总结,之后简单阐述Spark streaming+kafka在舆情项目中的应用,最后将自己在Spark Streaming+kafka的实际优化中的一些经验进行归纳总结.(如有任何纰漏欢迎补充来踩,我会第一时