Kafka是大数据领域常用的消息队列，其高效的吞吐量和分布式容错等特性是其收到青睐的重要原因。kafka消息的位置用好Kafka，维护其消息偏移量对于避免消息的重复消费与遗漏消费,确保消息的Exactly-once是至关重要的。 kafka的消息所在的位置Topic、Partitions、Offsets三个因素决定。 Kafka消费者消费的消息位置还与consumer的group.id有关。c
一、环境说明组件版本KafkaKafka-0.10.2.0Sparkspark-2.2IDEAidea64-2017Zookeeperzookeeper-3.4.5 二、Kafka自动管理偏移量 1.管理kafka的偏移量，有两个重要的参数：auto.offset.reset 和 enable.auto.commi
一、Kafka 0.7.x1、非压缩消息MessageSet 格式的时候就说Offset字段存储的是消息存储到磁盘之后的物理偏移量从上图可以看出，每条消息存在磁盘的偏移量是其距离文件开头的绝对偏移量。比如上面第一条消息的偏移量是0；第二条消息的偏移量是第一条消息的总长度；第三条消息是其前两条消息总长度；以此类推。这种方式存储消息的偏移量很好理解，处理起来也很方便。消息存储到磁盘的偏移量是由 Bro
KafkaConsumer(消费者)每次调用 poll()方法，它总是返回由生产者写入 Kafka但还没有被消费者读取过的记录， 我们因 此可以追踪到哪些记录是被群组里的哪个消费者读取的。之前已经讨论过， Kafka 不会像其他 JMS 队列那样需要得到消费者的确认，这是 Kafka 的一个独特之处。相反，消 费者可以使用 Kafka来追踪消息在分区里的位置(偏移量)。 我们把更新分区当前位置的操
本文主要介绍 Spark Streaming 应用开发中消费 Kafka 消息的相关内容，文章着重突出了开发环境的配置以及手动管理 Kafka 偏移量的实现。一、开发环境1、组件版本CDH 集群版本：6.0.1Spark 版本：2.2.0Kafka 版本：1.0.12、Maven 依赖<!-- scala -->
<dependency>
<groupId>
7 偏移量代码地址：https://github.com/luslin1711/kafka_demo/tree/master/kafka_demo_07一、同步与异步组合提交偏移量一般情况下，针对偶尔出现的提交失败，不进行重试不会有太大问题，因为如果提交失败是因为临时原因导致的，那么后续的提交总会有成功的。但如果这是在关闭消费者前的最后一次提交，就要确保能够提交成功因此，在消费者关闭前一般会组合使
目录：MetaData信息Kafka偏移量客户端负载均衡MetaData信息客户端如何知道该往哪个节点发送请求来获取数据：通过元数据。元数据（MetaData）是什么：topic、topic的分区、每个分区有哪些副本、哪个副本是leader等信息。一般情况下客户端会缓存元数据，并直接往目标broker上发送生产和获取请求，并且客户端还会定时的刷新自己的元数据。Kafka偏移量1、Kafka GUI
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2023-07-17 12:05:52
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一、偏移量提交消费者提交偏移量的主要是消费者往一个名为_consumer_offset的特殊主题发送消息，消息中包含每个分区的偏移量。如果消费者一直运行，偏移量的提交并不会产生任何影响。但是如果有消费者发生崩溃，或者有新的消费者加入消费者群组的时候，会触发 Kafka 的再均衡。这使得 Kafka 完成再均衡之后，每个消费者可能被会分到新分区中。为了能够继续之前的工作，消费者就需要读取每一个分区的
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2023-08-26 23:49:21
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1.消费者提交偏移量导致的问题当我们调用 poll 方法的时候，broker 返回的是生产者写入 Kafka 但是还没有被消费者读取过的记录，消费者可以使用 Kafka 来追踪消息在分区里的位 置，我们称之为偏移量。消费者更新自己读取到哪个消息的操作，我们称之为提交。消费者是如何提交偏移量的呢？消费者会往一个叫做_consumer_offset 的特殊主题发送一个消息，里面会包括每个分区的偏移量。
工作中遇到过问题：包括数据Invalid Message和Failed_to_UNcompress等，会造成消费端的iterator损坏，导致消费进程挂掉，需要手动跳过某些数据；Kafka的偏移量有保存在zookeeper和kafka中topic(_consumer_offset)2种方式；1、修改保存在zookeeper中的偏移量：使用./zkCli.sh -server xxxx:2181 进
KAFKA事务和偏移量提交生产者是线程安全的，跨线程共享单个生成器实例通常比拥有多个实例更快。 生成器包括一个缓冲空间池，其中包含尚未传输到服务器的记录，以及一个后台I/O线程，后者负责将这些记录转换为请求并将它们传输到集群。使用后未能关闭生成器将 泄漏这些资源。 send（）方法是异步的。 调用时，它会将记录添加到待处理记录发送的缓冲区中并立即返回。 这允许生产者将各个记录一起批处理以提高效率。
位移，反应到kakfa的源码中，就是offset。offset，有人叫偏移量，有人叫位移。<深入理解kafka>的作者做了一下区分，如果讲的是消息在分区中的位置，就用偏移量，如果讲的是消费者端，那就用位移表示。 kafka消费完消息，需要提交位移。kafka默认是自动提交位移的，定时提交，中间的时间间隔为：5秒。这个值是由auto.commit.interval.ms配置。自动提交位移
目录1 重构代码2 Checkpoint 恢复3 MySQL 存储偏移量3.1 编写工具类3.2 加载和保存偏移量1 重构代码针对前面实现【百度热搜排行榜Top10】实时状态统计应用来说，当应用关闭以后，再次启动（Restart）执行，并没有继续从上次消费偏移量读取数据和获取以前状态信息，而是从最新偏移量（Latest Offset）开始的消费，肯定不符合实际需求，有两种解决方式：方式一：Chec
最近工作有点忙，所以更新文章频率低了点，在这里给大家说声抱歉，前面已经写过在spark streaming中管理offset，但当时只知道怎么用，并不是很了解为何要那样用，最近一段时间又抽空看了一个github开源程序自己管理offset的源码，基本已经理解透彻了，当然这里面还包含了由于理解不透彻导致升级失败的一个案例，这个在下篇文章会分享出来。本篇我们先
1.定义 Kafka中的每个partition都由一系列有序的、不可变的消息组成，这些消息被连续的追加到partition中。partition中的每个消息都有一个连续的序号，用于partition唯一标识一条消息。 Offset记录着下一条将要发送给Consumer的消息的序号。 流处理系统常见的 ...
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2021-07-27 15:03:00
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1.自动提交：
1.属性enable.auto.commit -> true
2.属性auto.commit.interval.ms ->5000 默认提交时间间隔为5s
3.消费者会自动将poll()方法接收到的消息的最大偏移量提交上去2.手动提交偏移量（分为两种）
1.同步的提交
2.异步的提交
3.属性enable.auto.commit -> fa
存储方式在底层的硬盘上，kafka会在对应的配置目录下，创建topic-partitionId的目录，如下。如果是多broker的情况下，会使用partitionId % broker数量的值决定在哪个broker上。副本分配算法如下：将所有N Broker和待分配的i个Partition排序.将第i个Partition分配到第(i mod n)个Broker上.将第i个Partition的第j个
1、spark streaming获取kafka的数据有两种形式：（现在基本都是用direct方式了）receiver 通过zookeeper来连接kafka队列来获取数据。如果要做到容错，就要启用WAL机制。但吞吐量不高，效率低，而且可能反复消费direct 直接连接到kafka的节点上获取数据。kafka会自动维护偏移量在kafka里面，但是为了数据准确性，一般都自己写程序，把kafka的读偏
提交和偏移量每次调用poll 方法，总是返回生产者写入Kafka但还没有被消费者读取过的记录我们因此可以追踪到哪些记录时被群组里的哪个消费者读取过的。我们把更新分区当前位置的操作叫做提交。那么消费者时如何提交偏移量的呢？消费者往一个叫做_consumer_offset的特殊主题发送消息，消息里包含每个分区的偏移量。如果消费者一直处于运行状态，那么偏移量没有什么用处。不过如果消费者发生崩溃或者有新的
书接上回，实际上，消费者提交偏移量如果存储在ZK 中，也是用消费组级别来表示。存储在ZK 中天生就具有共享存储的优势，所有的消费者只需要连接ZK 即可。而以主题方式存储偏移量时，就得考虑是否需要连接多个服务端节点。每个消费组只连接一个节点是最好的，这个节点负责管理一个消费组所有消费者所有分区的偏移量， 叫作偏移量管理器（ OffsetManager）。和采用ZK方式将偏移量数据写到ZK不同，消费者
