最近在做将老系统oracle数据库中的数据迁移到新系统MySQL数据库中，使用到了kattle这款工具。发现kattle很好用，将小编自己这几天对kattle学习到的使用方法和大家分享一下，给做数据迁移的同学提供一下参考。kattle是什么：kattle是国外的一款开源的ETL（将数据从来源段经过抽取，转换，加载至目的端的过程）工具。纯java编写，可以在Windows、Linux、Unix上运行
在实际项目中，从Kafka到HDFS的数据是每天自动生成一个文件，按日期区分。而且Kafka在不断生产数据，因此看看kettle是不是需要时刻运行？能不能按照每日自动生成数据文件？为了测试实际项目中的海豚定时调度从Kafka到HDFS的Kettle任务情况，特地提前跑一下海豚定时调度这个任务，看看到底什么情况,也给大家提供一个参考！海豚调度任务配置（一）SHELL脚本配置#!/bin/bashso
因线上 kafka 集群磁盘资源不够导致服务停止，现在亟需启动服务恢复业务流程；因此领导给出的指示是删除今天 0 点之前的数据，后续在做系列优化如：扩容、缩短数据过期时间、压缩等。github地址：https://github.com/kpretty/kafka-utilgitee地址：https://gitee.com/uhope/kafka-util一、如何删除kafka 本身给我们提供了删除
前言：因为公司需要一个kafka延时消息的组件服务，看了下市面上的实现kafka延时消息的实现，感觉都比较复杂难理解，自己就去研究了下使用其他中间件进行解决，于是有了这篇分享文章实现技术：SpringBoot+kafka+powerjob（最新的分布式任务调度产品）思路：powerjob是一款非常不错的java分布式任务调度产品，配合这个产品来定时调度我们的kafka的producer从而实现了延
目录背景解决方案方案1-用Java新开发一个的消费工具方案2-修改kafka源码，利用kafka-console-consumer.sh方案2-flinkSQL 或 kafka SQL环境准备修改代码打包测试 背景 有业务方向我们提出，自从我们给kafka集群启用权限和认证之后，他们在排错过程就十分不方便了，以前他们换一个消费组就可以重新消费数
文章目录一. 简介二. 实现2.1 引入依赖2.2 消费者--指定时间源码地址项目推荐 该篇博客是Kafka API的使用，消费者–以时间戳查询消息 更多高级用法请看我的博客Kafka系列 一. 简介kafka概念相关的介绍请看官方文档和其他博文官方中文文档kafka入门介绍Kafka消费者API提供了offsetsForTimes(Map<TopicPartition, Long>
kafka参数说明(参考)：kafka时间戳字段原因(过期清理，日志切分，流式处理)，0.10版本开始才有时间戳概念kafka消息是存放在磁盘上，发送一次，累积到一定数量或者时间间隔就落盘一次，消费一次就读一次磁盘topic划分为若干分区，分区对一个目录，分区划分为segment，一个segment对应三个二进制文件(后缀分别是index，log，timeindex)，类似mysql存储机制消息数
写在前面自0.10版本起，kafka开始支持指定起始时间戳进行消费，即使用KafkaConsumer.offsetsForTimes定位时间戳对应的offset, 本质上依然是定位offset进行消费。 对应的，FlinkKafkaConsumer010起，也由source接口支持了在kafka中指定起始时间消费。FlinkKafkaConsumerBase<T> setStartFr
kafka参数说明(参考)：kafka时间戳字段原因(过期清理，日志切分，流式处理)，0.10版本开始才有时间戳概念kafka消息是存放在磁盘上，发送一次，累积到一定数量或者时间间隔就落盘一次，消费一次就读一次磁盘topic划分为若干分区，分区对一个目录，分区划分为segment，一个segment对应三个二进制文件(后缀分别是index，log，timeindex)，类似mysql存储机制消息数
上篇介绍了kafka at-least-once消费模式。kafka消费模式以commit-offset的时间节点代表不同的消费模式，分别是：at-least-once, at-most-once, exactly-once。上篇介绍的at-least-once消费模式是通过kafka自身的auto-commit实现的。事后想了想，这个应该算是at-most-once模式，因为消费过
每一个成功人士的背后，必定曾经做出过勇敢而又孤独的决定。放弃不难，但坚持很酷~由于消费者模块的知识涉及太多，所以决定先按模块来整理知识，最后再进行知识模块汇总。今天学习一下消费者如何指定位移消费。一、auto.offset.reset值详解在 Kafka 中，每当消费者组内的消费者查找不到所记录的消费位移或发生位移越界时，就会根据消费者客户端参数 auto.offset.reset 的配置来决定从
kafka 日常使用和数据副本模型的理解在使用Kafka过程中，有时经常需要查看一些消费者的情况、Kafka健康状况、临时查看、同步一些数据，又由于Kafka只是用来做流式存储，又没有像Mysql或者Redis提供方便的查询方法查看数据。只能通过在命令行执行Kafka 脚本方式操作kafka（当然也有一些第三方的kafka监控工具），这里就主要收集一些常用的Kafka命令。在看到 kafka IS
最近碰到了消息时间戳的问题，于是花了一些功夫研究了一下，特此记录一下。 Kafka消息的时间戳在消息中增加了一个时间戳字段和时间戳类型。目前支持的时间戳类型有两种： CreateTime 为什么要加入时间戳？引入时间戳主要解决3个问题：日志保存(log retention)策略：Kafka目前会定期删除过期日志(log.retention.hours，默认是7天)。判断的依据就
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2023-08-26 23:52:29
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文章目录一、Kafka是什么？二、ApacheKafka®是一个分布式流媒体平台。这到底是什么意思呢？2.1流媒体平台有三个关键功能：2.2Kafka通常用于两大类应用：三、Kafka安装3.1下载kafka3.2安装配置wind 配置修改3.3启动3.4注：四、安装zookeeper4.1.下载4.2.安装配置wind 配置修改4.3.启动五、集成5.1依赖管理5.2 项目配置5.3 生产与消
一、基于Receive 的方法这种方式使用Receiver来获取数据Receive 是使用高级的API，需要消费者连接zk读取数据。是由Zookeeper来维护偏移量，接收的数据存储在Executor中（默认为内存满后存放在磁盘），后来sparkStreaming启动作业去处理数据，处理完这一批数据之后，更新zookeeper中保存的kafka的topic的分区的偏移量。不用我们来手动维护，这样的
在 Apache Kafka 中，消费者通过跟踪和管理消息的 offset（位移）来记录其消费进度。offset 是消息在分区中的唯一标识，反映了消费者已消费消息的边界。理解 offset 的管理机制对于避免消息的漏消费和重复消费至关重要。以下是对 Kafka offset 及其相关问题的详细解析：1. offset 机制消费者位移：每个消费者（或消费者组内的每个消费者实例）在每个订阅的分区上都有
# 在 Kafka 中指定时间区间进行消费的 Java 实现
Apache Kafka 是一个分布式流媒体平台，广泛应用于实时数据处理。许多场景下，开发者需要根据时间区间来消费消息。本文将指导你如何在 Java 中实现 Kafka 消费者，以指定的时间区间消费消息。我们将通过一系列步骤逐步实现这一目标。
## 实现流程
以下是实现 Kafka 指定时间区间消费的整体流程：
| 步骤 | 描
01 kafka基础Kafka概念Kafka作为一个集群，运行在一台或者多台服务器上。Kafka 通过 topic 对存储的流数据进行分类。每条记录中包含一个key，一个value和一个timestamp(时间戳)。Kafka特性可以让你发布和订阅流式的记录。这一方面与消息队列或者企业消息系统类似。可以储存流式的记录，并且有较好的容错性。可以在流式记录产生时就进行处理。Kafka适用场景构造实时流
本文略长，ctrl+fkafka：0.10.1confuent:3.1.2 7、通过时间戳查询指定分区的offset使用的方法（offsetsForTimes()）： Properties props = new Properties();
KafkaConsumer<String,String> consumer = new KafkaConsumer<&g
常见的消费处理语义有3种：最多一次（at most once）：消息可能会丢失，但绝不会被重复发送。至少一次（at least once）：消息不会丢失，但有可能被重复发送。精确一次（exactly once）：消息不会丢失，也不会被重复发送。Kafka 默认提供的交付可靠性保障是第二种，即至少一次。Kafka 也可以提供最多一次交付保障，只需要让 Producer 禁止重试即可。这样一来，消息要
