文章目录Kafka内部结构解析疑问kafka外部结构好文推荐 Kafka内部结构解析以上图片串联起来了kafka的基本概念，并且还是有很多要点的，我们从左向右一一解析：首先从整体上来讲，整体分为3个部分：生产者、kafka集群、消费者。我们看到一个topic分为了3个partition分布在了集群中的3个broker中，这样说明topic是一个逻辑概念，partition是存储的物理单位。生产者
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2024-03-16 10:35:35
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Kafka允许topic的分区拥有若干副本，这个数量是可以配置的，你可以为每个topci配置副本的数量。Kafka会自动在每个个副本上备份数据，所以当一个节点down掉时数据依然是可用的。 Kafka的副本功能不是必须的，你可以配置只有一个副本，这样其实就相当于只有一份数据。 创建副本的单位是topic的分区，每个分区都有一个leader和零或多个followers.所有的读写操作都由lead
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2024-04-26 09:53:59
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Kafka日常维护记录。Topic分区副本缺失修复
原创
2022-08-04 17:36:16
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概念：消费者组：Consumer Group ，一个Topic的消息能被多个消费者组消费，但每个消费者组内的消费者只会消费topic的一部分再均衡rebalance：分区的所有权从一个消费者转移到另一个消费者消费者通过被指派为群组协调器的broker(不同的群组可以有不同的协调器) 发送心跳来维持它们和群组的从属关系以及它们对分区的所有权关系。只要消费者以正常的时间间隔发送心跳，就被认为是活跃的，
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2024-05-31 16:44:43
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一 副本的作用 1.Kafka 副本作用：提高数据可靠性。2.Kafka 中副本分为：Leader 和 Follower。Kafka 生产者只会把数据发往 Leader， 然后 Follower 找 Leader 进行同步数据。读写由leader来完成，follower只备份，和leader同步数据，leader发生故障，follower顶上去。leader副本：可以理解为某个分区中，除了不是副本
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2024-03-16 19:19:07
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文章目录1. 副本分配算法2. kafka副本机制中的几个概念3. 副本协同机制4. 副本同步队列（ISR）5. 水位值 (HW) 和 日志末端位移 (LED)6. 数据的同步过程 我们已经知道 Kafka 的每个 topic 都可以分为多个 Partition，并且多个 Partition 会均匀分布在集群的各个节点上。虽然这种方式能够有效的对数据进行分片，但是对于每个 partition
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2024-01-20 01:33:23
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kafka集群扩容后，新的broker上面不会数据进入这些节点，也就是说，这些节点是空闲的；它只有在创建新的topic时才会参与工作。除非将已有的partition迁移到新的服务器上面； 所以需要将一些topic的分区迁移到新的broker上。kafka-reassign-partitions.sh是kafka提供的用来重新分配partition和replica到broker上的工具 简单实现重新
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2024-04-01 16:06:43
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分区的副本(Replica)机制我们已经知道Kafka的每个topic都可以分为多个Partition，并且多个partition会均匀分布在集群的各个节点下。虽然这种方式能够有效的对数据进行分片，但是对于每个partition来说，都是单点的，当其中一个partition不可用的时候，那么这部分消息就没办法消费。所以kafka为了提高partition的可靠性而提供了副本的概念（Replica）
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2024-03-29 10:52:54
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进行分区扩容命令示例./kafka-topics.sh --zookeeper localhost:2181 --alter --partitions 3 --topic test返回示例WARNING: If partitions are increased for a topic that has a key, the partition logic or ordering of the me
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2024-02-27 09:16:34
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1.Kafka工作流程 Kafka中的消息是以topic进行分类的，生产者生产消息，消费者消费消息，都是面向topic的。topic是逻辑上的概念，而partition是物理上的概念，每个partiyion对应于一个log文件，该log文件存储的是生产者生产的消息。Producer生产的数据会被不断的追加到该log文件末尾，切每条数据都有自己的offset。消费者组中的每个消费者，都会实时记录自己
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2024-05-11 19:44:42
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一、简介Apache Kafka 是一个分布式的流处理平台（分布式的基于发布/订阅模式的消息队列【Message Queue】）。流处理平台有以下3个特性：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。1.1 消息队列的两种模式1.1.1 点对点模式生产者将消息发送到queue中，然后消费者从queue
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2024-08-06 18:51:08
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KAFKAkafkakafka术语消息：Record。Kafka 是消息引擎嘛，这里的消息就是指 Kafka 处理的主要对象。
主题：Topic。主题是承载消息的逻辑容器，在实际使用中多用来区分具体的业务。
分区：Partition。一个有序不变的消息序列。每个主题下可以有多个分区。
消息位移：Offset。表示分区中每条消息的位置信息，是一个单调递增且不变的值。
副本：Replica。K
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2024-03-27 16:45:23
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Kafka是一种高吞吐量、分布式、基于发布-订阅模型的消息系统，最初由LinkedIn公司开发，使用Scala语言编写，目前是Apache的开源项目，已被许多数据处理框架用作默认消息队列，比如Hadoop，Spark等。 文章目录1 基本概念2 Zookeeper的作用3 Replica多副本机制3.1 Partition分配算法3.2 副本协同机制3.3 数据的同步过程 1 基本概念broker
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2024-04-20 20:18:21
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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
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2024-06-20 09:01:46
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本文作者：明成Kafka是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、支持分区的(partition)、多副本的(replica)，基于zookeeper协调的分布式消息系统。它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景：比如基于hadoop的批处理系统、低延迟的实时系统、storm/spark流式处理引擎，web/nginx日志、访问日志，消息服务等等，用scala语言编写，Li
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2024-08-04 14:29:24
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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
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2024-03-26 10:03:16
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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
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2024-03-21 11:49:13
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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
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2023-10-01 11:20:06
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一、Kafka简介与架构1. kafka定义 Kafka是一个基于发布订阅模式的分布式消息队列，它具有以下特点：支持消息的发布和订阅，类似于 RabbtMQ、ActiveMQ 等消息队列； 支持数据离线和实时处理； 能保证消息的可靠性投递； 支持消息的持久化存储，并通过多副本分布式的存储方案来保证消息的容错，时间效率O(1)； 高吞吐率，单 Broker 可以轻松处理数千个分区以及每秒百万级的消息
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2024-08-06 20:03:02
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1. 分区和副本机制1.1 生产者分区写入策略生产者写入消息到topic，Kafka将依据不同的策略将数据分配到不同的分区中轮询分区策略随机分区策略按key分区分配策略自定义分区策略1.1.1 轮询策略默认的策略，也是使用最多的策略，可以最大限度保证所有消息平均分配到一个分区。如果在生产消息时，key为null，则使用轮询算法均衡地分配分区1.1.2 随机策略（不用）随机策略，每次都随机地将消息分
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2024-04-01 21:39:31
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