kafka consumer 如何根据 offset,进行消息回溯?下面的文档给出了 demo: https://cwiki.apache.org/confluence/display/KAFKA/0.8.0+SimpleConsumer+Example 代码片段如下: SimpleConsumer consumer = new SimpleConsumer(leadBroker, a_port, 100000, 64 * 1024, clientName); FetchRequest req

kafka消费过程难免会遇到需要重新消费的场景,例如我们消费到kafka数据之后需要进行存库操作,若某一时刻数据库down了,导致kafka消费的数据无法入库,为了弥补数据库down期间的数据损失,有一种做法我们可以指定kafka消费者的offset到之前某一时间的数值,然后重新进行消费. 首先创建kafka消费服务 @Service @Slf4j //实现CommandLineRunner接口,在springboot启动时自动运行其run方法. public class TspLogbookA

spark streaming从指定offset处消费Kafka数据 -- : 770人阅读 评论() 收藏 举报 分类: spark() 原文地址:http://blog.csdn.net/high2011/article/details/53706446 首先很感谢原文作者,看到这篇文章我少走了很多弯路,转载此文章是为了保留一份供复习用,请大家支持原作者,移步到上面的连接去看,谢谢 一.情景:当Spark streaming程序意外退出时,数据仍然再往Kafka中推送,然而由于Kafka默认

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

一.问题描述:Kafka生产集群中有一台机器cdh-003由于物理故障原因挂掉了,并且系统起不来了,使得线上的spark Streaming实时任务不能正常消费,重启实时任务都不行.查看kafka topic状态,发现broker Leader出现-1的情况,如下图 二.问题分析Kafka Broker Leader 为-1,表示有partition在选举Leader的时候失败了,因此引起了消费该Topic的实时任务都出现了异常,经过排除发现挂掉的cdh-003机器正好是broker id为25

# @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

num-executors参数说明:该参数用于设置Spark作业总共要用多少个Executor进程来执行.Driver在向YARN集群管理器申请资源时,YARN集群管理器会尽可能按照你的设置来在集群的各个工作节点上,启动相应数量的Executor进程.这个参数非常之重要,如果不设置的话,默认只会给你启动少量的Executor进程,此时你的Spark作业的运行速度是非常慢的.参数调优建议:每个Spark作业的运行一般设置50~100个左右的Executor进程比较合适,设置太少或太多的Execut

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

两张图读懂kafka应用: Kafka 中的术语   broker:中间的kafka cluster,存储消息,是由多个server组成的集群.  topic:kafka给消息提供的分类方式.broker用来存储不同topic的消息数据.  producer:往broker中某个topic里面生产数据.  consumer:从broker中某个topic获取数据. Kafka 中的术语设计:1.Broker      中间的kafka cluster,存储消息,是由多个server组成的集群.

两张图读懂kafka应用: Kafka 中的术语 broker:中间的kafka cluster,存储消息,是由多个server组成的集群. topic:kafka给消息提供的分类方式.broker用来存储不同topic的消息数据. producer:往broker中某个topic里面生产数据. consumer:从broker中某个topic获取数据. Kafka 中的术语设计: 1.Broker 中间的kafka cluster,存储消息,是由多个server组成的集群. 2.topic与消

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

一.概述 上次写这篇文章文章的时候,Spark还是1.x,kafka还是0.8x版本,转眼间spark到了2.x,kafka也到了2.x,存储offset的方式也发生了改变,笔者根据上篇文章和网上文章,将offset存储到Redis,既保证了并发也保证了数据不丢失,经过测试,有效. 二.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Dire

Spark Streaming + Kafka direct 的 offset 存入Zookeeper并重用 streaming offset设置_百度搜索 将 Spark Streaming + Kafka direct 的 offset 存入Zookeeper并重用-Spark-about云开发 Spark & Kafka - Achieving zero data-loss spark-kafka-source/src/main/scala/com/ippontech/kafka at m

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 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;

1 原因是: 多个相同的Spark Streaming同时消费同一个topic,导致的offset问题.关掉多余的任务,就ok了.

unclean.leader.election.enable 为true的话,意味着非ISR集合的broker 也可以参与选举,这样有可能就会丢数据,spark streaming在消费过程中拿到的 end offset 会突然变小,导致 spark streaming job挂掉.如果unclean.leader.election.enable参数设置为true,就有可能发生数据丢失和数据不一致的情况,Kafka的可靠性就会降低:而如果unclean.leader.election.enabl

本期内容 : Spark Streaming资源动态分配 Spark Streaming动态控制消费速率 为什么需要动态处理 : Spark 属于粗粒度资源分配,也就是在默认情况下是先分配好资源然后再进行计算,粗粒度有个好处,因为资源是提前给你分配好,当有计算任务的时候直接使用就可以了, 粗粒度不好的方面就是从Spark  Streaming角度讲有高峰值.低峰值,在高与低峰值时候需要的资源是不一样的,如果资源分配按照高峰值考虑的话,在低峰值就是对资源的浪费, 随着Spark Streaming

本篇从二个方面讲解: 高级特性: 1.Spark Streaming资源动态分配 2.Spark Streaming动态控制消费速率 原理剖析,动态控制消费速率其后面存在一套理论,资源动态分配也有一套理论. 先讲理论,后面讨论. 为什么要动态资源分配和动态控制速率? Spark默认是先分配资源,然后计算:粗粒度的分配方式,资源提前分配好,有计算任务提前分配好资源: 不好的地方:从Spark Streaming角度讲有高峰值和低峰值,如果资源分配从高峰值.低峰值考虑都有大量资源的浪费. 其实当年S

本文内容是基于公司现有框架整理的一篇专利文章.该框架包含完整的一套DevOps流程,包括工单系统(容器申请.服务部署等)\配置中心\路由配置中心\服务治理平台\消息治理平台\葛朗台(基于Docker+K8S)等. 该专利的目的为:在业务场景比较复杂,业务流程比较长并且涉及Dubbo\消息队列等服务调用时,指定服务路由和消息路由等,从而实现服务和消息的指定消费功能,可方便测试或者开发人员的工作. 转载请说明出处. 1.背景 随着公司业务的发展和增长,一个完整的业务流程涉及到很多服务,各个服务可能同