1.从github上下载kettle的kafka插件,地址如下 Kafka Consumer地址: https://github.com/RuckusWirelessIL/pentaho-kafka-consumer/releases/tag/v1.7 Kafka Producer地址: https://github.com/RuckusWirelessIL/pentaho-kafka-producer/releases/tag/v1.9 2.进入kettle安装目录:在plugin目录下创建s

Kafka 0.9版本开始推出了Java版本的consumer,优化了coordinator的设计以及摆脱了对zookeeper的依赖.社区最近也在探讨正式用这套consumer API替换Scala版本的consumer的计划.鉴于目前这方面的资料并不是很多,本文将尝试给出一个利用KafkaConsumer编写的多线程消费者实例,希望对大家有所帮助.     这套API最重要的入口就是KafkaConsumer(o.a.k.clients.consumer.KafkaConsumer),普通的

本文转发自Jason’s Blog,原文链接 http://www.jasongj.com/2015/08/09/KafkaColumn4 摘要 本文主要介绍了Kafka High Level Consumer,Consumer Group,Consumer Rebalance,Low Level Consumer实现的语义,以及适用场景.以及未来版本中对High Level Consumer的重新设计–使用Consumer Coordinator解决Split Brain和Herd等问题. H

顾名思义,就是kafka的consumer api包. 一.ConsumerConfig.scala Kafka consumer的配置类,除了一些默认值常量及验证参数的方法之外,就是consumer的配置参数了,比如group.id, consumer.id等,详细列表见官网. 二.ConsumerIterator.scala     KafkaStream的迭代器类,当stream底层的阻塞队列为空时该iterator会置于阻塞状态.这个迭代器还提供了一个shutdownCommand对象可

In this post, we will dive into the consumer side of this application ecosystem, which means looking closely at Kafka consumer group monitoring. Read on to find out more. In our previous blog, we talked about monitoring Kafka as a broker service, loo

案例分析 处理kafka consumer的程序的时候,发现如下错误: ERROR [2016-07-22 07:16:02,466] com.flow.kafka.consumer.main.KafkaConsumer: Unexpected Error Occurred ! kafka.common.MessageSizeTooLargeException: Found a message larger than the maximum fetch size of this consumer

在上一篇<Kafka Consumer多线程实例>中我们讨论了KafkaConsumer多线程的两种写法:多KafkaConsumer多线程以及单KafkaConsumer多线程.在第二种用法中我使用的是自动提交的方式,省去了多线程提交位移的麻烦.很多人跑来问如果是手动提交应该怎么写?由于KafkaConsumer不是线程安全的,因此我们不能简单地在多个线程中直接调用consumer.commitSync来提交位移.本文将给出一个实际的例子来模拟多线程消费以及手动提交位移. 本例中包含3个类:

最近一直在关注阿里的一个开源项目:OpenMessaging OpenMessaging, which includes the establishment of industry guidelines and messaging, streaming specifications to provide a common framework for finance, e-commerce, IoT and big-data area. The design principles are the

1.Consumer Group 与 topic 订阅 每个Consumer 进程都会划归到一个逻辑的Consumer Group中,逻辑的订阅者是Consumer Group.所以一条message可以被多个订阅message 所在的topic的每一个Consumer Group,也就好像是这条message被广播到每个Consumer Group一样.而每个Consumer Group中,类似于一个Queue(JMS中的Queue)的概念差不多,即一条消息只会被Consumer Group中

package test_kafka; import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.Properties; import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger; import kafka.consumer.Consumer; import kafka.consume

本文阐述如何使用Kafka自带的kafka-consumer-groups.sh脚本随意设置消费者组(consumer group)的位移.需要特别强调的是, 这是0.11.0.0版本提供的新功能且只适用于新版本consumer. 在新版本之前,如果要为已有的consumer group调整位移必须要手动编写Java程序调用KafkaConsumer#seek方法,费时费力不说还容易出错.0.11.0.0版本丰富了kafka-consumer-groups脚本的功能,用户可以直接使用该脚本很方便

High Level Consumer 很多时候,客户程序只是希望从Kafka读取数据,不太关心消息offset的处理.同时也希望提供一些语义,例如同一条消息只被某一个Consumer消费(单播)或被所有Consumer消费(广播).因此,Kafka High Level Consumer提供了一个从Kafka消费数据的高层抽象,从而屏蔽掉其中的细节并提供丰富的语义. Consumer Group High Level Consumer将从某个Partition读取的最后一条消息的offset存

Kafka Consumer API样例 1. 自动确认Offset 说明参照:http://blog.csdn.net/xianzhen376/article/details/51167333 Properties props = new Properties(); /* 定义kakfa 服务的地址,不需要将所有broker指定上 */ props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092"); /* 制定consumer

使用Intelli idea调试kafka low consumer时,由于broker存储的message有中文, idea中console端是可以正确显示的 然后mvn package打包到服务器上执行,结果中文乱码. 然后在kafka consumer代码中byte转为string时,使用了各种编码 String mes = new String(bytes,"UTF-8"); String mes = new String(bytes,"GBK"); Str

转载自 huxihx,原文链接 Apache Flink Kafka consumer Flink提供了Kafka connector用于消费/生产Apache Kafka topic的数据.Flink的Kafka consumer集成了checkpoint机制以提供精确一次的处理语义.在具体的实现过程中,Flink不依赖于Kafka内置的消费组位移管理,而是在内部自行记录和维护consumer的位移. 用户在使用时需要根据Kafka版本来选择相应的connector,如下表所示: Maven依

转载自 huxihx,原文链接 Kafka consumer group位移重设 本文阐述如何使用Kafka自带的kafka-consumer-groups.sh脚本随意设置消费者组(consumer group)的位移.需要特别强调的是, 这是0.11.0.0版本提供的新功能且只适用于新版本consumer. 在新版本之前,如果要为已有的consumer group调整位移必须要手动编写Java程序调用KafkaConsumer#seek方法,费时费力不说还容易出错.0.11.0.0版本丰富了

Flink提供了Kafka connector用于消费/生产Apache Kafka topic的数据.Flink的Kafka consumer集成了checkpoint机制以提供精确一次的处理语义.在具体的实现过程中,Flink不依赖于Kafka内置的消费组位移管理,而是在内部自行记录和维护consumer的位移. 用户在使用时需要根据Kafka版本来选择相应的connector,如下表所示: Maven依赖 支持的最低Flink版本 Kafka客户端类名 说明 flink-connector

转载自 技术世界,原文链接 Kafka设计解析(四)- Kafka Consumer设计解析 目录 一.High Level Consumer 1. Consumer Group 2. High Level Consumer Rebalance 三.Low Level Consumer 四.Consumer重新设计 1. 设计方向 摘要 本文主要介绍了Kafka High Level Consumer,Consumer Group,Consumer Rebalance,Low Level Con

对于kafka的consumer接口,提供两种版本,   high-level 一种high-level版本,比较简单不用关心offset, 会自动的读zookeeper中该Consumer group的last offset 参考,https://cwiki.apache.org/confluence/display/KAFKA/Consumer+Group+Example 不过要注意一些注意事项,对于多个partition和多个consumer 1. 如果consumer比partition

consumer配置 #指明当前消费进程所属的消费组,一个partition只能被同一个消费组的一个消费者消费(同一个组的consumer不会重复消费同一个消息) group.id #针对一个partition的fetch request所能拉取的最大消息字节数,必须大于等于Kafka运行的最大消息 fetch.message.max.bytes  1024 * 1024 #是否自动周期性提交已经拉取到消费端的消息offset; 如果此值设置为true,consumer会周期性的把当前消费的of