下载Kafka 1.下载Kafka:http://mirror.bit.edu.cn/apache/kafka/2.3.0/kafka_2.12-2.3.0.tgz 2.解压后复制Kafka文件夹,分别命名为kafka1.kafka2.kafka3 修改配置文件 修改config文件夹下的server.properties ,其中的brokerId是惟一的,集群中kafka服务器配置的brokerId不能相同,相当于zookeeper的myid zookeeper.connect=127.0.0

Kafka 0.10.1版本源码 Idea编译 1.环境准备 Jdk 1.8 Scala 2.11.12:下载scala-2.11.12.msi并配置环境变量 Gradle 5.6.4: 下载Gradle-5.6.4并配置环境变量 2.配置文件修改 -gradle.properties文件中          scalaVersion=2.10.6 修改为 scalaVersion=2.11.12 -gradle/dependencies.gradle文件(如果安装的是2.11.8就不用改):

15.如何消费内部topic: __consumer_offsets 主要是要让它来格式化:GroupMetadataManager.OffsetsMessageFormatter 最后用看了它的源码,把这部分挑选出来,自己解析了得到的byte[].核心代码如下: // com.sina.mis.app.ConsumerInnerTopic ConsumerRecords<byte[], byte[]> records = consumer.poll(512); for (ConsumerRe

2.1 Producer API We encourage all new development to use the new Java producer. This client is production tested and generally both faster and more fully featured than the previous Scala client. You can use this client by adding a dependency on the c

ConsumerConfig.scala 储存Consumer的配置 按照我的理解,0.10的Kafka没有专门的SimpleConsumer,仍然是沿用0.8版本的. 1.从poll开始 消费的规则如下: 一个partition只能被同一个ConsumersGroup的一个线程所消费. 线程数小于partition数,某些线程会消费多个partition. 线程数等于partition数,一个线程正好消费一个线程. 当添加消费者线程时,会触发rebalance,partition的分配发送变化

1.Consumer优化:心跳线程可作为后台线程,提交offset,剥离出poll函数 问题:0.10新设计的consumer是单线程的,提交offset是在poll中.本次的poll调用,提交上次poll的心跳和offset值. The options for the user at the moment to handle this problem are the following: Increase the session timeout to give more time for re

package cn.xiaojf.kafka.consumer; import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig; import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord; import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords; import org.apache.kafka.clients.consumer.Kaf

package cn.xiaojf.kafka.producer; import org.apache.kafka.clients.producer.*; import org.apache.kafka.common.Cluster; import org.apache.kafka.common.PartitionInfo; import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer; import org.apache.kafka

package cn.xiaojf.kafka.producer; import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer; import org.apache.kafka.clients.producer.Producer; import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord; import java.util.Properties; /** * Created by 肖建锋 on

安装 zookeeper http://www.cnblogs.com/xiaojf/p/6572351.html安装 scala http://www.cnblogs.com/xiaojf/p/6568432.html [root@m1 jar]# -0.10.2.0.tgz -C ../ [root@m1 jar]# cd .. [root@m1 soft]# ll total drwxr-xr-x. root root Mar : jar drwxr-xr-x. uucp Dec : jd

什么是Metadata? Topic/Partion与broker的映射关系:每一个Topic的每一个Partion的Leader.Follower的信息. 它存在哪里?持久化在Zookeeper中:运行时存储在Broker的内存中. 1 Metadata的2种更新机制 周期性的更新: 每隔一段时间更新一次.,这个通过 Metadata的lastRefreshMs, lastSuccessfulRefreshMs 这2个字段来实现.对应的ProducerConfig配置项为: metadata.

删除kafka各个节点log目录 删除zookeeper上kafka相关的目录 [root@m1 ~]# zkCli.sh Connecting to localhost: -- ::, [myid:] - INFO [main:Environment@] - Client environment:zookeeper.version=-, built on // : GMT -- ::, [myid:] - INFO [main:Environment@] - Client environmen

1概要设计 Kafka SocketServer是基于Java NIO来开发的,采用了Reactor的模式,其中包含了1个Acceptor负责接受客户端请求,N个Processor负责读写数据,M个Handler来处理业务逻辑.在Acceptor和Processor,Processor和Handler之间都有队列来缓冲请求. 1.1 kafka.network.Acceptor 这个类继承了AbstractServerThread,实现了Runnable接口,因此它是一个线程类.它的主要职责是监

1.Producer 网络请求 1.1 Producer Client角度 KafkaProducer主要靠Sender来发送数据给Broker. Sender: 该线程handles the sending of produce requests to the Kafka cluster. 该线程发送metadata requests来更新它感知的整个集群的视图;另外,主要负责发送produce请求到相关的broker. Selector的主要目的是网络事件的 loop 循环,通过调用sele

Maven组件如下: ) { System.err.println() } StreamingExamples.setStreamingLogLevels() )) ) { System.) } )) val topicsSet=topics.split(",").toSet val kafkaParams=mutable.HashMap[String,String]() //必须添加以下参数,否则会报错 kafkaParams.put("bootstrap.servers&

DelayedTaskQueue 是在ConsumerNetworkClient类中使用,是Kafka自己实现的一个很重要的数据结构. 官方解释:延时队列,Tracks a set of tasks to be executed after a delay. 我的理解:从DelayedQueue中把请求拿出来发送出去(只有时间到了,Task才能从Queue中拿出来). 与Java的DelayQueue 有什么不同?DelayQueue,无界的阻塞队列,和普通的队列不同的是:里面的元素只有时间过期

由Kafka内置实现了失败检测和Rebalance(ZKRebalancerListener),但是它存在羊群效应和脑裂的问题,客户端代码实现低级API也不能解决这个问题.如果将失败探测和Rebalance的逻辑放到一个高可用的中心Coordinator,这两个问题即可解决.同时还可大大减少Zookeeper的负载,有利于Kafka Broker的扩展(Broker也会作为协调节点的角色存在). 有几种类型: GroupCoordinator: GroupCoordinator handles

Return: Map[TopicPartition, Long] Code: val props = new Properties() props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, kafkaPara("bootstrap.servers").toString) props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, kafkaPara("group.id").toString)

主要是修改server.properties的advertised.listeners advertised.listeners=PLAINTEXT://192.168.59.132:9092

用于Kafka 0.10的结构化流集成从Kafka读取数据并将数据写入到Kafka. 1. Linking 对于使用SBT/Maven项目定义的Scala/Java应用程序,用以下工件artifact连接你的应用程序: 对于Python应用程序,你需要在部署应用程序时添加上面的库及其依赖关系.查看Deploying子节点. 2. Reading Data from Kafka 从Kafka读取数据 2.1 Creating a Kafka Source for Streaming Queries

升级Kafka集群的版本其实很简单,核心步骤只需要4步,但是我们需要在升级的过程中确保每一步操作都不会“打扰”到producer和consumer的正常运转.为此,笔者在本机搭了一个测试环境进行实际的版本升级实验.在开始之前,简要介绍一下测试环境的部署情况及目标:Kafka 0.10.0.0 双broker测试环境,而目标是把该集群升级到0.10.2版本 两个broker启动时分别读取server.properties和server2.properties. 一.启动测试环境打开两个终端,分别执