1.概述说完消费者组，再来说说与消费者组息息相关的重平衡机制。重平衡可以说是kafka为人诟病最多的一个点了。重平衡其实就是一个协议，它规定了如何让消费者组下的所有消费者来分配topic中的每一个分区。比如一个topic有100个分区，一个消费者组内有20个消费者，在协调者的控制下让组内每一个消费者分配到5个分区，这个分配的过程就是重平衡。重平衡的触发条件主要有三个： 消费者组内成员发生变更，这个
消费者重新平衡决定哪个消费者负责某些主题的所有可用分区的哪个子集。 例如，您可能有一个包含20个分区和10个使用者的主题。 在重新平衡结束时，您可能希望每个使用者都从2个分区中读取数据。 如果关闭了这些使用者中的10个，则可能会期望每个使用者在重新平衡完成后具有1个分区。 消费者重新平衡是可以由Kafka自动处理的动态分区分配。 组协调员是负责与消费者进行通信以实现消费者之间平衡的经纪人之
零、kafka为什么快 Kafka速度的秘诀在于，它把所有的消息都变成一个批量的文件，并且进行合理的批量压缩，减少网络IO损耗，通过mmap提高I/O速度，写入数据的时候由于单个Partion是末尾添加所以速度最优；读取数据的时候配合sendfile直接暴力输出。因此，kafka实现高速传输的原因有一下五点：1. partition 并行处理kafka按照Topic 区分数据。每个 Topic 都
自从Apache Kafka 2.3.0以来，Kafka Connect和消费者特别使用的内部再平衡协议经历了几次重大变化。再平衡协议不是一件简单的事情，有时看起来像魔术。在这篇文章中，我建议回到这个协议的基础，也就是Apache Kafka消费机制的核心。然后，我们将讨论其局限性和目前的改进。Kafka和再平衡协议101让我们回到一些基本的东西Apache Kafka是一个基于分布式发布/订阅模
文章目录1. 触发与通知2. 消费者组状态机3. 消费者端重平衡流程4. Broker 端重平衡场景剖析 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. 触发与通知我们先来简单回顾一下
文章目录一、kafka消费者组二、重平衡（Rebalance）2.1、重平衡触发条件2.2、重平衡策略2.2.1、Range 平均分配2.2.2、RoundRobin 轮询分配2.2.3、Sticky 粘性分配2.3、重平衡过程2.3.1、消费者组状态2.3.2重平衡过程2.4、避免重平衡 一、kafka消费者组由消费者组成的存在一个或多个消费者实例成为消费者组，这些消费者实例共享一个igrou
kafka教程 消费者重新平衡决定哪个消费者负责某些主题的所有可用分区的哪个子集。 例如，您可能有一个包含20个分区和10个使用者的主题。 在重新平衡结束时，您可能希望每个使用者都从2个分区中读取数据。 如果关闭了这些使用者中的10个，则可能会期望每个使用者在重新平衡完成后具有1个分区。 消费者重新平衡是可以由Kafka自动处理的动态分区分配。 组协调员是负责与消费者进行通信以实现消费者
kafka再平衡机制：指的是kafka consumer锁订阅的topic发生变化时 发生的一种分区重分配机制。 一般有三种情况会出发consumer的分区分配策略（再平衡机制）： 1、consumer group 中新增或删除某个consumer，导致其
# HBase 重新平衡：概述与代码示例
HBase 是一个开源的分布式数据库，基于 Google 的 Bigtable 设计，专门为大数据存储与处理而构建。其中，“重新平衡”是 HBase 中一个重要的管理任务，它用于在集群中重新分配 Region，以优化读写性能并平衡负载。文章将深入探讨 HBase 重新平衡的原理、实践中的应用，并提供代码示例。
## 什么是 Region？
在 HBa
一、自定义分配分区：分区重新分配实例
### --- 查看主题
~~~ # 把hadoop02上tp_re_01的partition3/4分区重新分配到hadoop02上
[root@hadoop01 ~]# kafka-topics.sh --zookeeper localhost:2181/myKafka \
--describe --topic tp_re_
目录1、Kafka 重平衡流程1.1 重平衡状态转化1.2 从消费者看重平衡1.3 从协调者来看重平衡1.3.1 新成员加入组1.3.2 组成员主动离开1.3.3 组成员崩溃离开1.3.4 组成员提交位移2、参考链接 1、Kafka 重平衡流程一个消费者组中是要有一个群组协调者(Coordinator)的，而重平衡的流程就是由 Coordinator 的帮助下来完成的。群组协调器（Coordin
# HBase Region重新平衡方式
## 介绍
在HBase中，数据存储在一个个的Region中，每个Region由一个或多个HDFS文件组成。Region的负载均衡是HBase集群中的一个重要问题。如果某些Region的数据量过大，很可能会导致某些Region的负载过重，而其他Region负载较轻，这会影响整个集群的性能。因此，HBase提供了一种Region重新平衡的机制，来确保各个R
https://www.cloudera.com/documentation/enterprise/5-10-x/topics/admin_hdfs_balancer.html 1.快速入门当前存储集群的DN的空间占用率很不均衡，最大的使用率接近100%，最小的使用率不到35%。为了平衡空间的占用率，我们在CDH上开启了“重新平衡”。调用的脚本实际如下：hd
摘要：
在存储架构中，删除重复数据的一些常用的方法包括：哈希、二进制比较和增量差分。在HadoopSphere这篇文章中，将专注于如何利用MapReduce和HDFS来消除重复的数据。
关键词： 海量数据大数据重复数据删除往往是指消除冗余子文件。不同于压缩，重复数据删除对于数据本身并没有改变，只是消除了相同的数据占用的存储容量。重复数据删除在减少存储、降低网络带宽方面有着
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2023-07-24 11:29:10
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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
1、offset位移1.1、offset的默认维护位置从0.9版本开始，consumer默认将offset保存在Kafka一个内置的topic中，该topic为__consumer_offsets，Kafka0.9版本之前，consumer默认将offset保存在Zookeeper中__consumer_offsets主题里面采用key和value的方式存储数据。key是group.id+topi
为什么要手动创建Topic看过Spring-Kafka（二）这篇文章的三秒真男人会发现，我们从到到尾都没有创建过"topic.quick.demo"这个Topic，这是因为KafkaTemplate在发送的时候就已经帮我们完成了创建的操作，所以我们不需要主动创建"topic.quick.demo"这个Topic，而是交由KafkaTemplate去完成。但这样也出现了问题，这种情况创建出来的Top
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
Kafka 是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列（Message Queue），主要应用与大数据实时处理领域。1. 发布/订阅模式一对多，生产者将消息发布到 topic 中，有多个消费者订阅该主题，发布到 topic 的消息会被所有订阅者消费，被消费的数据不会立即从 topic 清除。2. 架构Kafka 存储的消息来自任意多被称为 Producer 生产者的进程。数据从而可以被发
Kafka本文全部内容为个人理解、做记录用，如果有误请不吝指正 一个分布式的，基于pub-sub的消息队列。Kafka是消费者主动拉取消息的。 在大数据领域作为消息传递中间件应用广泛，业界如果使用spark计算框架，有9成以上消息队列都是使用kafka。架构Topic：相同类型的消息按照主题来存放，不然那不就乱了么。例如你的购物车数据应该放购物车Topic，单个订单数据应该放在订单TopicPar
