1．测试环境python 3.4zookeeper-3.4.13.tar.gz下载地址1：下载地址2：kafka_2.12-2.1.0.tgz下载地址1：下载地址2：pykafka-2.8.0.tar.gz下载地址1：2．实现功能实时采集Kafka生产者主题生产速率，主题消费速率，主题分区偏移，消费组消费速率，支持同时对多个来自不同集群的主题进行实时采集，支持同时对多个消费组实时采集3．使用前提1
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2023-09-15 19:58:02
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前 言消息队列是服务端必不可少的组件，其中Kafka可以说是数一数二的选择，对于大部分服务端的同学来说Kafka也是最熟悉的消息中间件之一。而当我们在生产上遇到kafka的使用问题时想要透过现象看到问题的本质，从而找到解决问题的办法。这就要求对kafka的设计和实现有这较为深刻的认识。在这篇文章里我们就以生产实际的例子来展开讨论Kafka在消费端中的一个重要设计consumer group的reb
kafka消费太慢 首先加多个patiction,多个消费组 拉去多个，多个消费者消费后续还是不行 以为是线程池被用完了，就单独起一个线程还是不行！！！后续就用jstack看线程状态 jstack pid > stack.txt dump线程状态 WAITING (parking) bstractQueuedSy
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2023-09-02 22:05:12
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摘要：本文讲述基于FusionInsight HD&MRS的五种kafka消费端性能优化方法。本文分享自华为云社区《FusionInsight HD&MRS：kafka消费端性能优化方法》，作者： 穿夹克的坏猴子 。kafka消费端性能优化主要从下面几个方面优化：1. 接口使用方面优化：旧版本highlevel-consumer：偏移量信息存储在zookeeper，最大消费线程数与
前言：kafka是个高吞吐的消息中间件，有着削峰填谷的作用。最近在生产中，发现消费速度跟不上生产速度，很是好奇，kafka不是号称高吞吐吗？难道是kafka吐的太慢了？后来查了很多资料，总算弄清了点头绪。不是kafka的锅，是自己的消费者消费能力不行导致。生产者一般不会有啥问题，因为是写进kafka，数据如果要处理的话，处理中的数据和kafka还没关系，等数据处理完要最终写入kafka了的时候，这
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2023-08-08 02:16:19
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kafka版本0.9.0.0，消费者相关的配置， kafka消费者配置
名称默认值类型重要性描述metric.reporters""list低度量报告的类列表，通过实现MetricReporter接口，允许插入新度量标准类。JmxReporter包含注册JVM统计。metadata.max.age.ms300000longlow刷新元数据的时间间隔，单位毫秒。即使没有发现任何分区的 lea
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2023-08-27 22:06:11
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Kafka的成长正在蹦沙卡拉卡！在《财富》 500强公司中，超过三分之一的公司使用Kafka。这些公司包括排名前十的旅行社，排名前十的银行中有七个，排名前十的保险公司中有八个，排名前十的电信公司中有九个，等等。LinkedIn，Microsoft和Netflix每天使用Kafka(1,000,000,000,000)处理消息。国内腾讯、阿里、特别是支付宝等，都大量在用。Kafka用于实时数据流，收
# Python Kafka 消费偏慢
Kafka是一个分布式流处理平台，被广泛应用于构建实时数据管道和流式处理应用程序。在使用Python消费Kafka消息时，有时候会遇到消费速度偏慢的情况。本文将介绍可能导致消费偏慢的原因，并给出一些解决方案。
## 消费偏慢原因
消费Kafka消息偏慢通常有以下几个原因：
1. **消费者组内消费者数量不足**：如果消费者组内的消费者数量不足，可能导
1.安装python模块pip install --user kafka-python==1.4.3如果报错压缩相关的错尝试安装下面的依赖yum install snappy-devel
yum install lz4-devel
pip install python-snappy
pip install lz42.生产者#!/usr/bin/env python
# coding : utf-8
作为一个爬虫工程师，Kafka 对你而言就是一个消息队列，你只需要掌握如何向里面写入数据，以及如何读取数据就可以了。请谨记：使用 Kafka 很容易，但对 Kafka 集群进行搭建、维护与调优很麻烦。Kafka 集群需要有专人来维护，不要以为你能轻易胜任这个工作。本文，以及接下来的几篇针对 Kafka 的文章，我们面向的对象都是爬虫工程师或者仅仅需要使用 Kafka 的读者。关于 Kafka 更深
在工作中，使用uwsgi部署项目，其中uwsgi设置为多进程，并且python中使用了kafka-python模块作为生产者不断产生数据，但上线不久后几乎所有的生产者消息都报：KafkaTimeoutError这个错误，并且在kafka服务器中并没有发现收到任何消息。于是看了看kafka-python源码，发现在执行send方法后，消息并没有立即发送，而是放到本地的缓存中，在生成KafkaProd
一、实时业务指标分析1.业务 业务： 订单系统---->MQ---->Kakfa--->Storm 数据：订单编号、订单时间、支付编号、支付时间、商品编号、商家名称、商品价格、优惠价格、支付金额 统计双十一当前的订单金额，订单数量，订单人数 订单金额（整个网站，各个业务线，各个品类，各个店铺，各个品牌，每个商品架构支付系统+kafka+storm
关于kafaka消费能力降低的思考引子需要降速缘由解决方案减少节点数量调整线程池中线程的数量调整kafka消费端参数 引子在我们的开发过程中，会经常遇到kafka消费能力低，导致消费堆积的问题，kafka默认的消息保存有效期是7天，7天后消息自动过期(无论是否消费)，此时我们可以通 1）加大处理线程数量 或者起多节点去消费 2 ）优化处理逻辑，提高处理效率 这个提高kafka消费能力的方法，百度
一、背景项目为一个数据统计服务，公司数据存放在不同的存储，例如Hive,CLICKHOUSE,PolarDb,Es等，主要统计每天新产生的增量数据量，并对不同维度进行对比，从而确保数据的可靠性。大概业务流程如下：上游是一个定时任务，并向查询服务发送统计任务（每天约3W条）。为了提高消费者服务处理效率，启用了N个线程池（每种DataType对应一个线程池），kafka消费者线程拉取到消息后只需做简单
Kafka 概述Kafka 是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列(Message Queue)，主要应用于大数据的实时处理领域。消息队列传统消息队列与新式消息队列模式如下图： 上面是传统的消息队列，比如一个用户要注册信息，当用户信息写入数据库后，后面还有一些其他流程，比如发送短信，则需要等这些流程处理完成后，再返回给用户。而新式队列，比如一个用户注册信息，数据直接丢进数据库，就直
最近遇到一个新的问题，当使用filebeat加载历史日志文件的时候，大量的数据会被加入到kafka队列，logstash会从队列里面读取大量的event发送到ES端。最开始的表现形式是： logstash一直不断的往ES发送信息，ES里面的数据也一直在增加，日志的写入量远大于原始的日志量，并且没有停止的迹象。 经查看kafka的consumer checker，发现队列的offset一直没有发
目录问题简介使用场景原因分析进一步探索先看server端设置超时的代码consumer 端的rebalanceTimeoutMs解决方案 问题简介 最近kafka集群频繁出现了长时间rebalance(耗时5min级别)，kafka在rebalance期间对应的consumer group中的consumer都是无法poll()下来数据的，导致consumer消费kafka当中数据出现了较大的
Spark Streaming +Kafka 使用底层API直接读取Kafka的Partition数据，正常Offset存储在CheckPoint中。但是这样无法实现Kafka监控工具对Kafka的监控，所以手动更新Offset到Zookeeper集群中 相关源码简单介绍：1:TopicAndPartition是对 topic和partition的id的封装的一个样例类 case
kafka消息堆积且CPU过高代码优化直接部署已有的代码程序到线上服务器，发现CPU立马升高500%左右，立马停掉服务并看源代码排查问题，翻看代码，发现通过多线程消费 kafka消息，根据对多线程的了解，立马从以下方面排查问题： 1.多线程必须保证单例模式，才能保证多线程安全问题 2.共享资源的竞争问题，有共享变量必须加锁（synchronized）同步 3.代码性能优化（jvm和数据库两个
有两种：Direct直连方式、Receiver方式1、Receiver方式：（1）receiver内存溢出问题： 使用kafka高层次的consumer API来实现，使用receiver从kafka中获取的数据都保存在spark excutor的内存中，然后由Spark Streaming启动的job来处理数据。因此一旦数据量暴增，很容易造成内存溢出。（2）数据丢失： 并且，在默认配置下，这
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2023-09-03 19:36:29
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