Kafka中再均衡的发生过程Kafka中消费者以消费组的形式存在，消费组来消费每个主题中分区的数据，因为主题中的分区数和消费者数量并不一一对应，这时候就涉及到如何为每个消费者分配分区，而当有消费者在中途退出时，就会触发再均衡的发生，再重新为剩余的消费者分配分区。每个消费组在服务端对应一个GroupCoordinator对其进行管理，而消费者客户端中的ConsumerCoordinator组件负责与
转载
2024-05-15 06:12:48
91阅读
消费者组的重平衡流程，它的作用是让组内所有的消费者实例就消费哪些主题分区达成一致。重平衡需要借助 Kafka Broker 端的 Coordinator 组件，在 Coordinator 的帮助下完成整个消费者组的分区重分配。今天我们就来详细说说这个流程。1. 触发条件消费者组重平衡触发的3个条件：组成员数量发生变化订阅主题数量发生变化订阅主题的分区数发生变化在实际生产环境中，因条件1而引发的重平
转载
2024-03-21 11:21:31
89阅读
再均衡（Rebalance）本质上是一种协议，规定了一个消费组中所有消费者如何达成一致来分配订 阅主题的每个分区。 比如某个消费组有20个消费组，订阅了一个具有100个分区的主题。正常情况下，Kafka平均会为每 个消费者分配5个分区。这个分配的过程就叫再均衡什么时候再均衡？ 再均衡的触发条件：组成员发生变更(新消费者加入消费组组、已有消费者主动离开或崩溃了)订阅主题数发生变更。如果正则表达式进行
转载
2024-03-23 09:54:26
72阅读
## Hadoop自动平衡实现
### 一、整体流程
下面是实现Hadoop自动平衡的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 获取集群的负载情况 |
| 2 | 判断是否需要进行平衡操作 |
| 3 | 如果需要平衡，计算平衡计划 |
| 4 | 执行平衡计划 |
| 5 | 验证平衡结果 |
### 二、每一步的具体操作
#### 1. 获取集群的负
原创
2024-02-04 09:21:17
72阅读
目录
Kafka为什么不支持减少分区
Topic分区
日志存储
日志索引
日志清理
日志存储直接使用磁盘，而不是内存，怎么保证速度
深入服务器
为什么不支持读写分离
提高可靠性方法
Kafka为什么不支持减少分区
代码逻辑是可以实现，但是比较复杂，而且使用场景很少，完全可以新建一个topic去替代
第一，如果不保留原来分区的消
转载
2024-03-17 00:02:41
103阅读
Ceph是一种开源的分布式存储系统，被广泛应用于云计算和大数据处理中。为了提高存储效率和性能，Ceph引入了自动平衡权重的机制。
自动平衡权重是指Ceph系统会自动根据集群的状态和负载情况来调整每个存储节点的权重，以实现数据在集群中的均衡分布。这样可以确保数据在各个节点之间更加均匀，并且避免某些节点过载而造成性能下降。
在Ceph中，每个存储节点都有一个权重值，代表着这个节点对数据存储和读取的
原创
2024-03-14 10:39:45
45阅读
# Hadoop配置自动平衡
## 1. 简介
Hadoop是一个用于存储和处理大规模数据集的分布式计算框架。在Hadoop集群中，不同的节点承担着不同的角色，例如NameNode、DataNode、ResourceManager和NodeManager等。为了提高集群的性能和可靠性，需要对Hadoop集群进行配置和优化。其中一个重要的配置就是自动平衡。
自动平衡是指Hadoop集群自动调整
原创
2024-05-27 05:47:22
227阅读
项目背景PaaS 下管理了大量集群，监控和告警能快速的让开发维护人员，知道系统已经发生故障，并且辅助高效排障。但是无法提前预知集群的健康状况，开发人员和维护人员均无法在故障前及时作出调整。为了帮助用户及时的知道集群的健康状态，更好使用 Elasticsearch 集群，可以定期对集群进行指标检查并给出相应报告。巡检作业及时发现集群的健康问题，集群的配置是否合理，提前主动发现问题，能有效保证集群的稳
转自：http://2002qiqi.blog.163.com/blog/static/17489036200912111929241/ 我们知道在二叉查找树中，如果插入元素的顺序接近有序，那么二叉查找树将退化为链表，从而导致二叉查找树的查找效率大为降低。如何使得二叉查找树无论在什么样情况下都能使它的形态最大限度地接近满二叉树以保证它的查找效率呢？前苏联科学家G.M. Adelson-V
转载
精选
2014-09-05 14:18:03
352阅读
1 Kafka的工具类1.1 从kafka消费数据的方法消费者代码def getKafkaDStream(ssc : StreamingContext , topic: String , groupId:String ) ={
consumerConfigs.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG , groupId)
val kafkaDStr
转载
2024-06-20 09:01:46
122阅读
今天是继续对之前 kafka 集群遗留问题的查漏补缺。 扩容后对副本进行再平衡：今天检查 kafka manager 发现了一个 __consumer_offsets 主题（消费者分区位移保存主题）的 leader 副本只被部署在了已有三节点中的两个节点上。并没有将三个 broker 上都平均分布上副本，具体表现为 我们点开这个主题 可以发现原本是三个节点的我们，却非
转载
2024-03-06 16:26:11
184阅读
需求背景: 使用node.js的前端同学需要在程序里动态创建kafka topic。毫无疑问肯定先从kafka官网或者github找，可是找到的都是基于kafka服务端开启auto.create.topics.enable然后模拟request请求来达到，这种方式的局限是无法设置自己需要的分区数和副本数(只能使用ka
转载
2024-07-16 10:41:00
73阅读
什么是kafka kafka官方定义是一个分布式流处理平台，但是他更多是被用来当作一个分布式消息队列来使用。重要概念：borker: kafka集群可以有多个borker实例组成，每个实例称为borker。topic： 主题，主题是一个逻辑概念，可以理解为topic是一种类别。kafka吧收到的消息按topic进行分类。partition： 分区，分区是物理分区，一个主题中会有多个分
转载
2024-03-26 10:03:16
58阅读
一、kafka中的topic与partition分区首先需要了解kafka中基本的组成部分。在 kafka 中， topic 是一个存储消息的逻辑概念，可以认为是一个消息集合。每条消息发送到 kafka 集群的消息都有一个topic。物理上来说，不同的 topic 的消息是分开存储的，每个 topic 可以有多个生产者向它发送消息，也可以有多个消费者去消费其中的消息；partition分区是top
转载
2023-10-01 11:20:06
749阅读
1.若没有分区，一个topic对应的消息集在分布式集群服务组中，就会分布不均匀，即可能导致某台服务器A记录当前topic的消息集很多，若此topic的消息压力很大的情况下，服务器A就可能导致压力很大，吞吐也容易导致瓶颈。有了分区后，假设一个topic可能分为10个分区，kafka内部会根据一定的算法把10分区尽可能均匀分布到不同的服务器上，比如：A服务器负责topic的分区
转载
2024-03-21 11:49:13
109阅读
ElasticSearch面试 - es 的分布式架构原理 面试题es 的分布式架构原理能说一下么（es 是如何实现分布式的啊）？ 面试官心理分析在搜索这块，lucene 是最流行的搜索库。几年前业内一般都问，你了解 lucene 吗？你知道倒排索引的原理吗？现在早已经 out 了，因为现在很多项目都是直接用基于 lucene 的分布式搜索引擎—— ElasticS
转载
2024-07-02 05:04:03
46阅读
Kafka基本概念及术语1 Topic 主题。在Kafka中，使用一个类别属性来划分消息的所属类，划分消息的这个类称为topic。topic相当于消息的分类标签，是一个逻辑概念。 2 Partition 分区。topic中的消息被分割为一个或多个partition，其是一个物理概念，对应
转载
2023-08-21 18:58:05
122阅读
Kafka拓扑结构1.producer： 消息生产者，发布消息到 kafka 集群的终端或服务。 2.broker： kafka 集群中包含的服务器。 3.topic： 每条发布到 kafka 集群的消息属于的类别，即 kafka 是面向 topic 的。 4.partition： partition 是物理上的概念，每个 topic 包含一个或多个 partitio
转载
2024-02-09 16:58:36
56阅读
（1）producer：消息生产者，发布消息到 kafka 集群的终端或服务。（2）broker：kafka 集群中包含的服务器。(kafka实例)（3）topic：每条发布到 kafka 集群的消息属于的类别，即 kafka 是面向 topic 的。（4）partition： a）partition 是物理上的概念，每个 topic 包含一个或多个 partition。kafka 分配的单位是
转载
2023-11-24 21:43:52
51阅读
Topic PartitionsTopic 就是数据主题，一个逻辑概念，可以用来区分业务系统。Kafka中的Topics总是多订阅者模式，一个topic可以拥有一个或者多个消费者来订阅它的数据。Topic下的数据会被进一步分配到分区中（partitions），Partition 是最小的存储单元，掌握着一个 Topic 的部分数据。每个 Partition 都是一个单独的 log 文件，每条记录（
转载
2023-09-30 19:32:33
566阅读
