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

前面已经介绍了如何利用Thrift Source生产数据,今天介绍如何用Kafka Sink消费数据. 其实之前已经在Flume配置文件里设置了用Kafka Sink消费数据 agent1.sinks.kafkaSink.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink agent1.sinks.kafkaSink.topic = TRAFFIC_LOG agent1.sinks.kafkaSink.brokerList = ,, agent1.sinks

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

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

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

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

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,

kafka架构,消息存储和生成消费模型,Kafka与其他队列对比,零拷贝,Kafka基本介绍 一.初识kafka 1.1SparkStreaming+Kafka好处: 1.2Kafka的架构: 二.kafka的消息存储和生成消费模型 三.kafka特点 四.kafka与其他消息队列对比 五.零拷贝 六.kafka概念 kafka思维导图下载地址 一.初识kafka kafka对消息保存时根据Topic进行归类,发送消息者成为Producer,消息接受者成为Consumer,此外kafka集群有多

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

摘要:Offset 偏移量,是针对于单个partition存在的概念. 本文分享自华为云社区<Kafka Topic Partition Offset 这一长串都是啥?>,作者: gentle_zhou. Kafka,作为一款分布式消息发布和订阅系统,被广泛应用于大数据传输场景:因为其高吞吐量.内置分区.冗余及容错性的特点,可谓是一个很好的大规模消息处理应用的解决方案(行为追踪,日志收集). 基本架构组成 Kafka里几有如下大基本要素: Producer:消息生产者,向Kafka clust

Exception in thread "main" org.I0Itec.zkclient.exception.ZkAuthFailedException: Authentication failure is thrown while creating kafka topic 个问题,截止 Deepak Sharma  2016年11月09日 09:36 Kafkasecurity when i try to create topic in kafka using non kafka

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

Flume 与 Kakfa结合例子(Kakfa 作为flume 的sink 输出到 Kafka topic) 进行准备工作: $sudo mkdir -p /flume/web_spooldir$sudo chmod a+w -R /flume 编辑 flume的配置文件: $ cat /home/tester/flafka/spooldir_kafka.conf # Name the components on this agentagent1.sources = weblogsrcagent

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

https://community.hortonworks.com/questions/27187/using-kafkabolt-to-write-to-a-kafka-topic.html -------------------------------------------------------------------------------------------------------------- I'm building a kafka and storm based strea

今天又有小伙伴在群里问 slot 和 kafka topic 分区(以下topic,默认为 kafka 的 topic )的关系,大概回答了一下,这里整理一份 首先必须明确的是,Flink Task Manager 的 slot 数 和 topic 的分区数是没有直接关系的,而这个问题其实是问的是: 任务的并发数与 slot 数的关系 最大并发数 = slot 数 这里有两个原因:每个算子的不同并行不能在同一slot,不同的算子可以共享 slot ,所以最大并行度 就等于 slot 数. 这样就

最近几天在做spark数据同步过程中,中间通过kafka集群处理消息,每次同步到一半就会出现同步不了 查看日志如下: 最开始看到这个问题很懵逼,完全找不到解决问题的切入口,期间也询问了架构师-因为这个kafka和spark都是他引进来的,同时也问了运维同事,有没有碰到这个问题,最后都是无法解决这个问题 查看对应存在问题的kafka节点的日志: 一次突发奇想,是不是可以看一下kafka集群的日志,发现此时kafka集群也报错了,其实有时候看到错误还是很开心的,毕竟有错误才知道哪里存在问题 但是看到

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

1.列出集群中的topic bin/kafka-topics.sh --zookeeper spark1:2181,spark2:2181,spark3:2181 --list 2.创建topic replication-factor为副本因子数量, partitions为分区数量 bin/kafka-topics.sh --zookeeper spark1:,spark2:,spark3: --create --topic weblogs --replication-factor --part

一. 概述 在大数据的静态数据处理中,目前普遍采用的是用Spark+Hdfs(Hive/Hbase)的技术架构来对数据进行处理. 但有时候有其他的需求,需要从其他不同数据源不间断得采集数据,然后存储到Hdfs中进行处理.而追加(append)这种操作在Hdfs里面明显是比较麻烦的一件事.所幸有了Storm这么个流数据处理这样的东西问世,可以帮我们解决这些问题. 不过光有Storm还不够,我们还需要其他中间件来协助我们,让所有其他数据源都归于一个通道.这样就能实现不同数据源以及Hhdfs之间的解耦