文章目录问题背景解决过程注意事项问题背景kafka数据定时导入到hive，后续做数据清洗： flume,confulent都需要单独部署服务，比较繁琐。调查其他可选方案，参考以下文章：参考资料 综合比较，camus 简单，比较方便接入。主要分两步： 1、采用mapreduce过程处理数据从kafka导入hadoop 2、hadoop数据接入hive管理。解决过程1、下载源码，本地构建jar包。参考文章camus源码 2、查看camus.properties配置文件，支持的功能选项 期间需要...
首先需要引入Kafka客户端依赖<dependency><groupId>org.apache.kafka</groupId><artifactId>kafka-clients</artifactId><version>2.4.0</version></dependency>步骤 定义生产者属性创建生产者对象发送消息 生产者发送消息有三种方式 发送并忘记 把消息发送给服务器，但是不关心它是否正常到达，大多数情况下，消息会正常到达，而且生产者也会尝试重发，不过也有可能造成数据丢失同步发送 通过send()方法发送消息，send接口会返回一...
说起Kafka，许多使用者对它是又爱又恨。Kafka是一种分布式的、基于发布/订阅的消息系统，其极致体验让人欲罢不能，但操心的运维、复杂的安全策略、可靠性易用性的缺失、算不上极致的性能发挥、并不丰富的消息服务功能，仍需要使用者付出诸多的背后工作。即使你是Kafka老手，也难免会有上述同样的烦恼。 与其整日操心Kafka的部署，不如试试云上Kafka带给你的惊喜？目前国内主流的云服务厂商均提供了云上的Kafka服务，为应用系统提供...
现在从事java开发的同学，不论是在面试过程中还是在日常的工作中，肯定会碰到消息队列的情况，市面上消息队列有很多：kafka、rocketMQ、rabbitMQ、zeroMQ等，从本篇博客起计划分享一些kafka方面的知识。消息队列基础知识所谓消息队列很好理解，把它拆开来看就是消息和队列，消息这里不是一般意义上的消息，这里是广义的，你可以理解为一个个的订单信息、学生信息、一个个的短信等；队列就很好理解了，学过计算机的人都知道就是一个...
不同broker之间的关系 Kafka使用zookeeper来维护集群成员的信息。每个broker都有一个唯一标识符，这个标识符可以在配置文件中指定，也可以自动生成。在broker启动时，它通过建立临时节点把自己的ID注册到zookeeper。kafka组件订阅broker在zookeeper上的注册路径，当有broker进入或退出集群时，这些组件就可以获得通知。 在broker停机、出现网络分区或长时间垃圾回收停顿时，broker会从zookeeper上断开连接，此时broker在启动时...
特性背景消息事务是指一系列的生产、消费操作可以要么都完成，要么都失败，类似数据库的事务。这个特性在0.10.2的版本是不支持的，从0.11版本开始才支持。华为云DMS率先提供Kafka 1.1.0的专享版服务，支持消息事务特性。 支持事务消息有什么作用？消息事务是实现分布式事务的一种方案，可以确保分布式场景下的数据最终一致性。例如最常用的转账场景，小王 转账到小明，实际操作是小王账户减去相应金额，小明的账户增加相应金...
背景保证kafka高吞吐量的另外一大利器就是消息压缩。就像上图中的压缩饼干。压缩即空间换时间，通过空间的压缩带来速度的提升，即通过少量的cpu消耗来减少磁盘和网络传输的io。消息压缩模型消息格式V1kafka不会直接操作单条消息，而是直接操作一个消息集合。消息格式V2:1, 抽取了消息的公共部分放到消息集合中；去掉每条消息的公共部分，减少了总体积。2，消息的CRC校验由对每一条消息，移动到了对消息集合进行校验，减少了校验次数...
问题导读1.borker包含哪些属性？2.Producer包含哪些属性？3.Consumer如何配置？borker(0.9.0及0.10.0)配置Kafka日志本身是由多个日志段组成(log segment)。一个日志是一个FileMessageSet，它包含了日志数据以及OffsetIndex对象，该对象使用位移来读取日志数据 * borker配置就是指配置server.properties文件 *最小配置通常情况下需要在减压缩kafka后，修改config/server.properties 配置文件中的以下两项[Bash shell] 纯文本查看 复...
简介 Kafka是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、分区的、多副本的、多订阅者，基于zookeeper协调的分布式日志系统（也可以当做MQ系统），常见可以用于web/nginx日志、访问日志，消息服务等等 主要应用场景是：日志收集系统和消息系统。 快速搭建测试 这里使用的docker进行快速构建服务测试 # 拉取基础镜像 docker pull wurstmeister/zookeeper docker pull wurstmeister/kafka# 启动zookeeper docker run -d --name zookeeper...
Kafka复习 Kafka数据积压了，怎么办？ ? 思路：找到是什么原因导致Kafka数据积压？有可能是Kafka分区数量不足，也有可能是消费者消费速率不足。 ? 解决Kafka数据积压问题的方法： ? 1.增加分区。注意，在增加kafka分区的同时，也要增加下一级消费者CPU核数。 ? 2.提高下一级消费者（如：flume、sparkstreaming）的消费速率。具体可以增加batchsize，从原本的1000条每秒增加到2000条每秒。 ? 3.如果增加分区和提高下一级消费者的消...
首先，看一下遇到的问题：Partitions reassignment failed due to Partition reassignment data file imp-imps-app-web.json is emptykafka.common.AdminCommandFailedException: Partition reassignment data file imp-imps-app-web.json is emptyat kafka.admin.ReassignPartitionsCommand$.executeAssignment(ReassignPartitionsCommand.scala:114)at kafka.admin.ReassignPartitionsCommand$.main(ReassignPartitionsCommand.s...
Apache kafka是一个分布式消息发布订阅系统，可以处理大量的数据，并且能够将消息从一个端点传递到另一个端点。Kafka适合离线和在线消息消费(日常使用当中还是实时在线消息)，消息可以保留在磁盘上，并在集群内复制以防止数据丢失(如果读到500时断电了，来电后从501继续读，防止数据丢失，也不会继续读前500条)在大数据系统中，常常会碰到一个问题，整个大数据是由各个子系统组成，数据需要在各个子系统中高性能、低延迟的不停流转...
https://www.hyperxu.com/2019/12/01/kafka-1/ 生产环境的kafka集群扩容，是一个比较常见的需求和操作。然而kafka在新增节点后并不会像elasticsearch那样感知到新节点加入后，自动将数据reblance到整个新集群中，因此这个过程需要我们手动分配。 分区重分配方案 扩容后的数据均衡，其本质就是对topic进行分区重分配，数据迁移的过程。 在执行分区重分配的过程中，对集群的影响主要有两点： 分区重分配主要是对topic数据进行Broker间...
1、生产者源码之Producer分区器选择深度剖析前面我们已经获取到元数据了，接下来我们就可以计算一下，一条消息会发送给topic的哪一个分区中，这里就涉及到底层的分区策略，分区器的选择。 核心代码 /*** todo: 第三步：根据分区器选择消息应该发送的分区* 根据元数据信息可以计算出消息应该发送到topic的哪一个分区中*/ int partition = partition(record, serializedKey, serializedValue, cluster);partition方法分析 //todo:...
Spark 从 Kafka 读数并发问题 过往记忆大数据 过往记忆大数据 经常使用 Apache Spark 从 Kafka 读数的同学肯定会遇到这样的问题：某些 Spark 分区已经处理完数据了，另一部分分区还在处理数据，从而导致这个批次的作业总消耗时间变长；甚至导致 Spark 作业无法及时消费 Kafka 中的数据。为了简便起见，本文讨论的 Spark Direct 方式读取 Kafka 中的数据，这种情况下 Spark RDD 中分区和 Kafka 分区是一一对应的，更多的细节请参见...