其实Rocketmq的给第三方的插件已经全了,如果大家有兴趣的话请移步https://github.com/apache/rocketmq-externals.本文主要是结合笔者已有的rmq在spark中的应用经验对rocketmq做简单介绍以及经验总结,当然免不了会将rocketmq和如今特别火爆的kafka做一些对比(Ps:为了方便打字rmq后面会是rocketmq的缩写). 首先对rocktmq做一些流行的消息队列对比. 提到mq不得不提消息队列,对应于数据结构里面的“先进先出”的队列.而

本机spark 消费kafka失败(无法连接) 终端也不报错 就特么不消费:  但是用console的consumer  却可以 经过各种改版本 ,测试配置,最后发现 只要注释掉 kafka 配置server.properties 中的host.name=kevinhost1(我自己的主机名)  就行了

一.准备环境: 创建Kafka Topic和HBase表 1. 在kerberos环境下创建Kafka Topic 1.1 因为kafka默认使用的协议为PLAINTEXT,在kerberos环境下需要变更其通信协议: 在${KAFKA_HOME}/config/producer.properties和config/consumer.properties下添加 security.protocol=SASL_PLAINTEXT 1.2 在执行前,需要在环境变量中添加KAFKA_OPT选项,否则ka

1.定义 精确一次消费(Exactly-once) 是指消息一定会被处理且只会被处理一次.不多不少就一次处理. 如果达不到精确一次消费,可能会达到另外两种情况: 至少一次消费(at least once),主要是保证数据不会丢失,但有可能存在数据重复问题. 最多一次消费 (at most once),主要是保证数据不会重复,但有可能存在数据丢失问题. 如果同时解决了数据丢失和数据重复的问题,那么就实现了精确一次消费的语义了. 2. 问题如何产生 数据何时会丢失: 比如实时计算任务进行计算,到数据

rocketMq消息的发送和消息消费 一.消息推送 public void pushMessage() { String message = "推送消息内容!"; try { DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer(producerGroup); // 设置NameServer地址 producer.setNamesrvAddr("服务器地址+端口号"); producer.setInstanceName

本文将对rocktmq-spring-boot的设计实现做一个简单的介绍,读者可以通过本文了解将RocketMQ Client端集成为spring-boot-starter框架的开发细节,然后通过一个简单的示例来一步一步的讲解如何使用这个spring-boot-starter工具包来配置,发送和消费RocketMQ消息. 通过本文,您将了解到: Spring的消息框架介绍 rocketmq-spring-boot具体实现 使用示例 前言 上世纪90年代末,随着Java EE(Enterprise

网上用python写spark+kafka的资料好少啊 自己记录一点踩到的坑~ spark+kafka介绍的官方网址:http://spark.apache.org/docs/latest/streaming-kafka-0-8-integration.html python的pyspark库函数文档:http://spark.apache.org/docs/latest/api/python/pyspark.streaming.html?highlight=kafkautils.created

RocketMQ版本:3.4.6 ==问题现象== RocketMQ集群的某个topic,在一部分节点上消费有“断层”,这部分数据一致没办法消费. ==调查过程== 一顿操作猛如虎的调查之后发现, 该Topic的消费者的客户端连接数不正确. 程序中设置的客户端数明明是4个, 但是Web页面上显示的是5个. OK,如何才能知道这些客户端程序到底是哪些呢? 看了一下RocketMQ的命令列表,发现里面有一个命令好像有戏. 用这个命令尝试了一下,果然有效. 命令:sh /home/hadmin/ali

使用Storm本地模式消费RocketMQ数据的时候, 消费一点数据之后,就会出现如下错误: Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM warning: INFO: os::commit_memory(0x00000000c7700000, 575143936, 0) failed; error='Cannot allocate memory' (errno=12) # # There is insufficient memory for the Java Runtim

文章部分图片来自参考资料,侵删 概述 我们从前面的发送流程知道某个主题的消息到了broker 的 messageque 里,假如让我们来设计一个消息队列的消费者过程,那么多个消费者应该如何消费数量较少的 messagequeue 呢?消费者有两种消费模式 : 广播模式和集群模式 ,广播模式很好理解就是消费所有的消息:集群模式相当于多个消费者逻辑上认为是一个整体,最通俗的理解就是一个消息在集群里面只有一个消费者消费就算消费完成. 那么集群模式的消费方式应该按照何种策略呢?再一个既然集群模式只允许一

导读 之前学过ActiveMQ但是并发量不是很大点我直达,所以又学阿里开源的RocketMQ,据说队列可以堆积亿级别.下面是网上找的消息队列对比图,仅供参考 部署 官网 点我直达 前置条件 推荐使用64位操作系统,建议使用Linux / Unix / Mac: 64位JDK 1.8+; Maven 3.2.x; Git; 适用于Broker服务器的内存4G +可用磁盘 下载 地址:https://downloads.apache.org/rocketmq/4.7.1/rocketmq-all-4

前提背景 大家都知道,市面上有许多开源的MQ,例如,RocketMQ.Kafka.RabbitMQ等等,现在Pulsar也开始发光,今天我们谈谈笔者最常用的RocketMQ和Kafka,想必大家早就知道二者之间的特点以及区别,但是在实际场景中,二者的选取有可能会范迷惑,那么今天笔者就带领大家分析一下二者之间的区别,以及选取标准吧! 架构对比 RocketMQ的架构 RocketMQ由NameServer.Broker.Consumer.Producer组成,NameServer之间互不通信,Br

目录 消息存储 消息存储方式 非持久化 持久化 消息存储介质 消息存储与读写方式 消息存储结构 刷盘机制 同步刷盘 异步刷盘 小结 高可用 高可用实现 主从复制 负载均衡 消息重试 顺序消息重试 无序消息重试 死信队列 消息幂等 消息重复消费 消息幂等 消息存储 消息存储方式 非持久化 消息生成者发送消息到 MQ MQ 返回 ACK(Acknowledge Character)给生产者 MQ push 消息给对应的消费者 消息消费者返回 ACK 给 MQ 持久化 消息生成者发送消息到 MQ MQ

Flink消费Kafka https://blog.csdn.net/boling_cavalry/article/details/85549434 https://www.cnblogs.com/smartloli/p/12499142.html Flink消费rocketMQ https://github.com/apache/rocketmq-externals/tree/master/rocketmq-flink

原创文章,同步首发自作者个人博客.转载请务必在文章开头处以超链接形式注明出处http://www.jasongj.com/kafka/high_throughput/ 摘要 上一篇文章<Kafka设计解析(五)- Kafka性能测试方法及Benchmark报告>从测试角度说明了Kafka的性能.本文从宏观架构层面和具体实现层面分析了Kafka如何实现高性能. 宏观架构层面 利用Partition实现并行处理 Partition提供并行处理的能力 Kafka是一个Pub-Sub的消息系统,无论是

本文从宏观架构层面和微观实现层面分析了Kafka如何实现高性能.包含Kafka如何利用Partition实现并行处理和提供水平扩展能力,如何通过ISR实现可用性和数据一致性的动态平衡,如何使用NIO和Linux的sendfile实现零拷贝以及如何通过顺序读写和数据压缩实现磁盘的高效利用. 原创文章,转载请务必将下面这段话置于文章开头处.本文转发自技术世界,原文链接 http://www.jasongj.com/kafka/high_throughput/ 摘要 上一篇文章<Kafka设计解析(五

flume接收http请求,并将数据写到kafka,spark消费kafka的数据.是数据采集的经典框架. 直接上flume的配置: source : http channel : file sink : kafka xx :~/software/flume1.8/conf$ cat http-file-kafka.conf # example.conf: A single-node Flume configuration ########## # data example # use post

==版本信息== HBase:2.7.1 Storm:1.0.1 RocketMQ:3.4.6(阿里版) ==问题描述== 2018年9月3号晚上23点左右,例行巡检系统运行状况时, 发现Storm消费RocketMQ入HBase的过程中,RocketMQ的TPS极低,甚至为0了. (Storm从RocketMQ消费消息自后,读写HBase) ==问题定位== 查看了Storm的日志,发现有如下异常信息: -- ::-BasicBolt-executor[ ] [ERROR] java.net.

转载自 技术世界,原文链接 Kafka设计解析(六)- Kafka高性能架构之道 本文从宏观架构层面和微观实现层面分析了Kafka如何实现高性能.包含Kafka如何利用Partition实现并行处理和提供水平扩展能力,如何通过ISR实现可用性和数据一致性的动态平衡,如何使用NIO和Linux的sendfile实现零拷贝以及如何通过顺序读写和数据压缩实现磁盘的高效利用. 摘要 上一篇文章<Kafka设计解析(五)Kafka性能测试方法及Benchmark报告>从测试角度说明了Kafka的性能.本

一.Consumer 批量消费(推模式) 可以通过 consumer.setConsumeMessageBatchMaxSize(10);//每次拉取10条 这里需要分为2种情况 Consumer端先启动 Consumer端后启动.   正常情况下:应该是Consumer需要先启动 注意:如果broker采用推模式的话,consumer先启动,会一条一条消息的消费,consumer后启动会才用批量消费 Consumer端先启动 1.Consumer.java package quickstart

MQ,其实目的都是一样,就是应对系统的并发可以实现消峰和解耦的作用,类似于创建了一个线程异步操作,这一点可以了解一下一款优秀的并发框架(Disruptor),据说是每秒可以处理十万级数据, 目前据本人了解,有一个开源分布式事务框架Hmily使用了这个,实现了异步处理解耦的作用,也省去了不少代码 言归正传,说回MQ, 本人就最近使用rabbitmq有感,发现rabbitmq在应对高并发的时候,效率似乎不敌rocketmq, rocketmq有几大优点: 高并发 ROCKETMQ/ONS消费区处理很