写在前面本章主要介绍了Flink的Checkpoint的基本概念和原理，以Checkpoint为基础说明Flink的重启策略，并最后和Savepoint进行对比。其实，Checkpoint本质上就是一种算法，用于实现State的保存，因为存在State和Checkpoint的存在，所以程序重启后可以进行状态的恢复并继续运行。1、Checkpoint1.1、Checkpoint概述Checkpoin
首先回顾下 offset 的定义offset ：在 Apache Kafka 中，offset 是一个用来唯一标识消息在分区中位置的数字。每个分区中的消息都会被分配一个唯一的 offset 值，用来表示该消息在该分区中的位置。消费者可以通过记录自己消费的最后一个 offset 值来跟踪自己消费消息的进度，确保不会漏掉消息或者重复消费消息。通过管理 offset，Kafka 实现了高效的消息传递和消
在KafkaVersion为0.11.0.0之后，Consumer的Offset信息不再默认保存在Zookeeper上，而是选择用Topic的形式保存下来。在命令行中可以使用kafka-consumer-groups的脚本实现Offset的相关操作。更新Offset的三个维度：Topic的作用域重置策略执行方案Topic的作用域--all-topics：为consumergroup下所有topic
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2019-10-30 14:47:34
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在Kafka实战中，消费者（Consumer）有时需要重置其消费的偏移量（Offset），以重新处理特定范围或特定位置的消息。这可能是由于数据错误、应用程序升级、测试需求、或者需要重新消费某些历史数据等情况。以下是一些重置Kafka Consumer偏移量的实战方法：方法一：使用命令行工具（kafka-consumer-groups.sh）适用于快速手动干预或脚本自动化。bin/kafka-con
指定位移消费试想一下，当一个新的消费组建立的时候，它根本没有可以查找的消费位移。或者消费组内的一个新消费者订阅了一个新的主题，它也没有可以查找的消费位移。当consumer offsets主题中有关这个消费组的位移信息过期而被删除后，它也没有可以查找的消费位移。在Kafka中每当消费者查找不到所记录的消费位移时，就会根据消费者客户端参数auto.offset.reset的配置来决定从何处开始进行消
在使用Kafka的过程中，消费者断掉之后，再次开始消费时，消费者会从断掉时的位置重新开始消费。场景再现：比如昨天消费者晚上断掉了，今天上午我们会发现kafka消费的数据不是最新的，而是昨天晚上的数据，由于数据量比较多，也不会及时的消费到今天上午的数据，这个时候就需要我们对偏移量进行重置为最新的，以获取最新的数据。前提，我们使用的AutoOffsetReset配置是Latest，即从连接到Kafka
# Kafka重置offset的Java实现
## 引言
在使用Kafka进行消息传输时，有时可能需要重置消费者的offset。重置offset意味着消费者可以重新从指定的偏移量开始消费消息。本文将指导刚入行的小白如何使用Java实现Kafka重置offset的过程。
## 流程概述
重置Kafka消费者的offset主要包含以下几个步骤：
1. 创建Kafka消费者实例；
2. 获取Kaf
在Kafka Version为0.11.0.0之后，Consumer的Offset信息不再默认保存在Zookeeper上，而是选择用Topic的形式保存下来。在命令行中可以使用kafka-consumer-groups的脚本实现Offset的相关操作。更新Offset由三个维度决定：Topic的作用域、重置策略、执行方案。Topic的作用域–all-topics：为consumer group下所
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2022-08-07 00:44:48
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# 如何在python中重置kafka offset
作为一名经验丰富的开发者，你经常会遇到需要重置kafka offset的情况。现在有一位刚入行的小白向你请教如何在python中实现这一操作。下面我将详细介绍整个流程，并给出每个步骤需要执行的代码和解释。
## 流程概述
首先，我们需要了解重置kafka offset的整个流程。下面的表格展示了每个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|--
kafka实战-消费者offset重置问题背景问题现象分析原因问题解决附-常见的消费者配置描述和调优方案1. max.poll.records2. fetch.max.bytes3. heartbeat.interval.ms4. max.partition.fetch.bytes5. fetch.max.bytes6. session.timeout.ms7. auto.offset.rese
架构网上找了一个flink工作原理的例子。我们是在yarn上运行的。官方给了两种运行的模式,我们这边用的是Flink Run(yarn Session的运行规则决定了集群一次只能跑一个任务，单次任务比较合适，不适合批量长期任务运行)。客户端提交flink程序，并且向yarn申请资源，包含一个jobManager和若干个TaskManager, 每一个都是一个jvm进程。jobManager通过ya
早在2018年7月，我开始撰写一篇关于即将死亡的Docker作为一家公司（也可能是一项技术）的博客文章，但我还没有完成并发布该帖子，现在是时候实际发布该帖子了。https://twitter.com/maishsk?ref_src=twsrc%5Etfw%7Ctwcamp%5Etweetembed%7Ctwterm%5E1019115484673970176&ref_url=https%3
一、Kafka的消费位移 Consumer 端有个位移的概念，它和消息在分区中的位移不是一回事儿，虽然它们的英文都是 Offset。它记录了Consumer 要消费的下一条消息的位移。这可能和你以前了解的有些出入，不过切记是下一条消息的位移，而不是目前最新消费消息的位移。Consumer 需要向 Kafka 汇报自己的位移数据，这个汇报过程被称为提交位移。从用户的角度来说，位移提交分为自动提交和
简介在使用kafka时，大多数场景对于数据少量的不一致（重复或者丢失）并不关注，比如日志，因为不会影响最终的使用或者分析，但是在某些应用场景（比如业务数据），需要对任何一条消息都要做到精确一次的消费，才能保证系统的正确性，kafka并不提供准确一致的消费API，需要我们在实际使用时借用外部的一些手段来保证消费的精确性，下面我们介绍如何实现kafka消费机制这篇文章KafkaConsum
文章目录1、Flink 的 State 和 Checkpoint1.1、State1.1.1、什么是 State1.1.2、状态的应用场景1.1.3、有状态计算与无状态计算1.1.4、状态的分类1.1.4.1、Managed State & Raw State1.1.4.2、Keyed State & Operator State1.1.5、State TTL 状态生命周期1.2
1.概述Flink 提供了一个 Apache Kafka 连接器，用于从 Kafka Topic 读取数据和向 Kafka Topic 写入数据，并保证恰好一次次语义。Apache Flink 附带了一个通用的 Kafka 连接器，它试图跟踪最新版本的 Kafka 客户端。它使用的客户端版本可能会在 Flink 版本之间发生变化。最近的 Kafka 客户端向后兼容 broker 版本 0.10.0
导读：这一节来看看使用命令行启动Consumer接收消息。作者 | 计缘在实际的业务场景中，经常需要重复消费Topic中的Message，所以来看看如何重置Offset。首先重置Offset可以通过如下的命令：kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server 127.0.0.1:9092 --group consumer_group_1 --reset-off
随着大数据技术的快速发展，Apache Flink已经成为流式处理的热门选择。而Kafka作为常用的消息队列系统，也被广泛应用于数据传输和存储。在使用Flink处理Kafka数据时，管理offset是非常重要的一环，它可以确保数据的精准处理，并且能够避免数据重复消费。本文将介绍如何在Flink中管理Kafka offset，并提供代码示例帮助你实现这一过程。
### 操作流程
首先，让我们来看一
一、Window1.Window 概述streaming 流式计算是一种被设计用于处理无限数据集的数据处理引擎，而无限数据集是指一种不断增长的本质上无限的数据集，而window 是一种切割无限数据为有限块进行处理的手段。 Window 是无限数据流处理的核心，Window 将一个无限的stream 拆分成有限大小的”buckets”桶，我们可以在这些桶上做计算操作。2.Window 类型Windo
目录0. 相关文章链接1. Flink中的有状态计算2. 无状态计算3. 有状态计算4. 有状态计算的场景0. 相关文章链接Flink文章汇总1. Flink中的有状态计算注意:Flink中已经对需要进行有状态计算的API,做了封装,底层已经维护好了状态!例如,之前下面代码,直接使用即可,不需要像SparkStreaming那样还得自己updateStateByKey
