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

首先手机得Root , 你如果想单个单个的看, root explorer可以设置Permission Other下的两个权限点上就ok了. 如果想看到所有的, 即子目录也可以看到, 只需要adb root之后在adb remount;

          有没有办法让那时间显示精确到毫秒级呢!!!         2016年12月01日更新 正式用到项目中的时候才发现大坑,那个排序字段必须形成唯一 ,要不然就分页失败的                                                      

环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk1.8 scala-2.10.4(依赖jdk1.8) spark-1.6 从kafka消费消息的偏移量存储到ZK 或者 mysql 或者 hbase,进行主动管理. 以下举例通过ZK进行存储管理: package manageoffset; import java.util.Map; import kafka.common.TopicAndPartition;

最近在使用kafka,过程中遇到了一些疑问,在查阅了一些资料和相关blog之后,关于手动提交offset的问题,做一下总结和记录. 消费端手动提交offset代码如下: /** * 这是手动提交的消费方式 * @param record * @param ack * @throws Exception */ @KafkaListener(topics = TopicConstants.COMMON_PAY,groupId = "写自己的消费组 id") public void list

在kafka的消费者中,有一个非常关键的机制,那就是offset机制.它使得Kafka在消费的过程中即使挂了或者引发再均衡问题重新分配Partation,当下次重新恢复消费时仍然可以知道从哪里开始消费.它好比看一本书中的书签标记,每次通过书签标记(offset)就能快速找到该从哪里开始看(消费). Kafka对于offset的处理有两种提交方式:(1) 自动提交(默认的提交方式)   (2) 手动提交(可以灵活地控制offset) (1) 自动提交偏移量: Kafka中偏移量的自动提交是由参数e

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

一.专业术语 Producer 消费生产者,负责产生消息,一般由业务系统负责产生消息 Consumer 消息消费者,负责消费消息,一般是后台系统负责异步消费 Push Consumer Consumer的一种,应用通常向Consumer对象注册一个Listener接口,一旦收到消息,Consumer对象立刻回调Listener接口方法 Pull Consumer Consumer的一种,应用通常主动调用Consumer的拉消息方法,从Broker拉消息,主动权由应用控制 Producer Gro

Rocketmq消费分为push和pull两种方式,push为被动消费类型,pull为主动消费类型,push方式最终还是会从broker中pull消息.不同于pull的是,push首先要注册消费监听器,当监听器处触发后才开始消费消息,所以被称为“被动”消费.    具体地,以pushConsumer的测试例子展开介绍,通常使用push消费的过程如下: public class PushConsumer { public static void main(String[] args) throws

一.概述 (一).kafka的定义 1.定义 1)kafka传统的定义:kafka是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列,主要用于大数据实时处理领域 2)kafka最新的定义:kafka是一个开源的分布式事件流平台(event stream platform),主要用高性能数据管道,流分析,数据集成和关键任务等领域 2.消息队列 目前市面上大部分公司采用的消息队列主要有kafka,activeMQ,rabbitMQ,rocketMQ等.kafka作为消息队列,主要应用于大数据场景下,而在Ja

我们暂且不考虑写磁盘的具体过程,先大致看看下面的图,这代表了 Kafka 的核心架构原理. Kafka 分布式存储架构 那么现在问题来了,如果每天产生几十 TB 的数据,难道都写一台机器的磁盘上吗?这明显是不靠谱的啊!所以说,这里就得考虑数据的分布式存储了,我们结合 Kafka 的具体情况来说说.在 Kafka 里面,有一个核心的概念叫做"Topic",这个 Topic 你就姑且认为是一个数据集合吧.举个例子,如果你现在有一份网站的用户行为数据要写入 Kafka,你可以搞一个 Topi

MQ系列1:消息中间件执行原理 MQ系列2:消息中间件的技术选型 MQ系列3:RocketMQ 架构分析 MQ系列4:NameServer 原理解析 MQ系列5:RocketMQ消息的发送模式 在之前的文章中,我们学习了RocketMQ的原理:RocketMQ中 命名服务 ServiceName 的运行流程:以及消息生产.发送的原理和模式.这一篇,就让我们从消息消费的角度去进一步的学习. 1 消息消费 消息的消费主要是由如下几个核心能力组成的: 消费方式:Push(推) 或者 Pull(拉) 消

进入data目录需要root权限.所以,你的手机要有root才可以.然后做以下步骤就可以了 1.cmd进入platform-tools目录 2.adb shell 3.su(这里要看手机有没有请求root权限,如果有就点允许) 4. chmod 755 /data 5.可以了,再去eclipse的file explorer点看data看看

1.概述 目前,Kafka 官网最新版[0.10.1.1],已默认将消费的 offset 迁入到了 Kafka 一个名为 __consumer_offsets 的Topic中.其实,早在 0.8.2.2 版本,已支持存入消费的 offset 到Topic中,只是那时候默认是将消费的 offset 存放在 Zookeeper 集群中.那现在,官方默认将消费的offset存储在 Kafka 的Topic中,同时,也保留了存储在 Zookeeper 的接口,通过 offsets.storage 属性来

一.Kafka数据收集机制 Kafka集群中由producer负责数据的产生,并发送到对应的Topic:Producer通过push的方式将数据发送到对应Topic的分区 Producer发送到Topic的数据是有key/value键值对组成的,Kafka根据key的不同的值决定数据发送到不同的Partition,默认采用Hash的机制发送数据到对应Topic的不同Partition中,配置参数为{partitioner.class} Producer发送数据的方式分为sync(同步)和asyn

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

该博文方法有问题,正确方案在http://www.cnblogs.com/dplearning/p/7992994.html 将指定group对应的offset重置到最大值,跳过未消费数据 代码如下: # coding:utf-8 import os from confluent_kafka import Consumer, TopicPartition import traceback def reset_kafka_offset(group, topic): broker_list = "x

Kafka作为当下流行的高并发消息中间件,大量用于数据采集,实时处理等场景,我们在享受他的高并发,高可靠时,还是不得不面对可能存在的问题,最常见的就是丢包,重发问题. 1.丢包问题:消息推送服务,每天早上,手机上各终端都会给用户推送消息,这时候流量剧增,可能会出现kafka发送数据过快,导致服务器网卡爆满,或者磁盘处于繁忙状态,可能会出现丢包现象. 解决方案:首先对kafka进行限速, 其次启用重试机制,重试间隔时间设置长一些,最后Kafka设置acks=all,即需要相应的所有处于ISR的分区

一.kafka自带的消费机制 kafka有个offset的概念,当每个消息被写进去后,都有一个offset,代表他的序号,然后consumer消费该数据之后,隔一段时间,会把自己消费过的消息的offset提交一下,代表我已经消费过了.下次我要是重启,就会继续从上次消费到的offset来继续消费. 但是当我们直接kill进程了,再重启.这会导致consumer有些消息处理了,但是没来得及提交offset.等重启之后,少数消息就会再次消费一次. 其他MQ也会有这种重复消费的问题,那么针对这种问题,我

原文:https://www.cnblogs.com/daochong/p/6425762.html 一.Kafka数据收集机制 Kafka集群中由producer负责数据的产生,并发送到对应的Topic:Producer通过push的方式将数据发送到对应Topic的分区 Producer发送到Topic的数据是有key/value键值对组成的,Kafka根据key的不同的值决定数据发送到不同的Partition,默认采用Hash的机制发送数据到对应Topic的不同Partition中,配置参数

在使用spark连接kafka消费topic时,发现无论怎么设置,也无法从头开始消费. 查看配置得出auto.offset.reset的以下3种设置及含义: earliest 当各分区下有已提交的offset时,从提交的offset开始消费:无提交的offset时,从头开始消费 latest 当各分区下有已提交的offset时,从提交的offset开始消费:无提交的offset时,消费新产生的该分区下的数据 none topic各分区都存在已提交的offset时,从offset后开始消费:只要有