第一种是使用zookeeper保存偏移量object KafkaDirectZookeeper {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val group = "DirectAndZk"
val conf = new SparkConf().setAppName(s"${this.getClass.getName}").setM
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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上篇文章，讨论了在spark streaming中管理消费kafka的偏移量的方式，本篇就接着聊聊上次说升级失败的案例。1、spark streaming和kafka的集成中，如何增加Spark Streaming 的并行处理能力事情发生一个月前，由于当时我们想提高spark streaming程序的并行处理性能，于是需要增加kafka分区个数，这里需要说下，在新版本spark streaming
在 Apache Kafka 中，消费者可以通过指定分区和偏移量来精确控制消息消费的位置。此外，还可以基于时间戳来消费特定时间段内的消息。以下是如何在实战中实现这些功能的详细说明：指定分区消费直接指定分区：使用 KafkaConsumer.assign() 方法，传入一个包含指定分区的 TopicPartition 对象列表，即可让消费者直接从指定分区开始消费。例如：List<TopicPa
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
偏移量在Kafka中，偏移量（offset）是一个与分区相关的概念，用于跟踪一个消费者在分区中已经处理的消息位置。每个分区都有自己的偏移量，用于记录已经传递给消费者的消息的位置。每个分区都有一个偏移量： Kafka中的每个分区都会维护一个偏移量，表示消费者在该分区中的消息位置。偏移量的起始值： 对于每个分区，偏移量的起始值可以是最早的消息（earliest）或最新的消息（latest）。当一个新的
1. Kafka consumer group位移0ffset重设本文书写环境：kafka_2.12-2.0.0.jarscala 2.12 编译下的 kafka 2.0.0 版本。 在数据开发中，有时候可能会遇到 kafka 中的数据需要重算的情况。如果是 2-3 年前，技术方案绝大部分是，方案一： 重新将筛选的数据再次推送到 kafka 中。方
再均衡的概念以及触发的情况都在上一篇文章中做了说明。再均衡的执行过程是造成重复消费、消息丢失的主要原因。另外消费者偏移量如何提交，如何保证再均衡后，消费者能够从上次执行到的偏移量开始消费，防止重复消费和丢失问题，都将在这篇文章中体现。接下来书写的基本思路：知道消费者提交偏移量到Kafka的几种方式、再均衡监听器、再均衡监听器配合消费者提交机制做到不丢失消息也不重复消费的解决方案。最后说一下独立消费
我们已经学习了如何在保证 Kafka 可靠性的前提下生产数据，现在来看看如何在同样的前 提下读取数据。 我们知道，只有那些被提交到 Kafka 的数据（也就是那些已经被写入所有同步副本的数据）对消费者是可用的，这意味着消费者得到的消息已经具备了一致性。消费者与偏移量消费者唯一要做的是跟踪哪些消息是已经读取过的，哪些是还没有读取过的。这是在读取 消息时不丢失消息的关键。在从分区读取数据时，消费者会获
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
上篇文章，讨论了在spark streaming中管理消费kafka的偏移量的方式，本篇就接着聊聊上次说升级失败的案例。 事情发生一个月前，由于当时我们想提高spark streaming程序的并行处理性能，于是需要增加kafka分区个数，，这里需要说下，在新版本spark streaming和kafka的集成中，按照官网的建议 spark streaming的executors的数量要和kaf
Kafka-消费者-偏移量的提交方式每次调用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，可以追踪到哪些记录是被群组里的哪个消费者读取的。更新分区当前位置的操作叫做提交。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，那么偏移量就没有什么用处。不过，如果消费者发生崩溃或者有新的消费者加入
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作
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
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
kafka 命令行 创建topic 查看topic详情 生产消费数据，查看偏移量，修改分区偏移量（多方法），修改分区数量、修改数据保留时间1.知识点1）Topic相关：创建Topic、删除Topic、查看Topic列表、查看Topic详细信息2）生产者相关：往某个Topic中生产数据3）消费者相关：从某个Topic中消费数据4）消费组（group）相关：查看消费者group、查看消费者消费情况（消
再均衡监听器在提交偏移量文章中提到过，在退出和进行分区再均衡之前，消费者会做一些清理工作。你会在消费者失去对一个分区的所有权之前提交最后一个已处理记录的偏移量。 如果消费者准备了一个缓冲区用于处理偶发的事件，那么在失去分区所有权之前，需要处理在缓冲区累积下来的记录。你可能还需要关闭文件句柄、数据库连接等。在调用 subscribe() 方法时传进去一个 ConsumerRebalanceListe
位移提交对于Kafka分区中的每条消息而言，都有一个 offset，用来表示消息在分区中对应的位置。对于消费者而言，也有一个 offset 概念，用来表示消费到分区中某个消息所在的位置。对于消息在分区中的位置，将 offset 称为“偏移量”，代表了分区储存层面；对于消费者消费到的位置，将 offset 称为“位移”或者更明确的称之为“消费位移”，代表了消费者层面；当然，对于一条消息的“偏移量”和
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>
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
