这个问题经常在Linux上出现，而且常见于高并发访问文件系统、多线程网络连接等场景。之所以出现这个问题，大多数情况是你的程序没有正常关闭一些资源引起的。 在Linux系统中，目录、字符设备、块设备、套接字、打印机等都被抽象成了文件，即通常所说的“一切皆文件”。程序操作这些文件时，系统就需要记录每个当前访问file的name、location、access authority等相关信息，这样一个实
一、Kafka ->logstash ->elasticsearch logstash 5.X以上版本不兼容5.x以下版本，因此在升级logstash时会遇到很多坑。首先是配置的变化，可以参考如下配置：input {
kafka {
bootstrap_servers => "XX:9092,YY:9093,ZZ:9094" 变化点：
# Storm 消费 Kafka 的完整指南
在大数据生态系统中，Apache Kafka 和 Apache Storm 是两个非常流行的工具。Kafka 是一个分布式消息系统，而 Storm 是一个实时计算框架。当 Storm 无法成功消费 Kafka 消息时，有可能是配置或代码的问题。本文将详尽介绍 Storm 消费 Kafka 的流程及解决可能出现的问题，并提供相关代码示例。
## 整体
这两天出现一个小事故，是logstash读取文件信息输出到kafka，因为topic没有创建，而导致所有的topic都没有数据。先将配置文件列出来。input {
file {
path => "/data/xx/log/xsec_anti_cheat_d/xsec_anti_cheat_d.log"
start_position => "end"
sincedb_pat
起因 新起了一个业务,用flink消费实时集市kafka消息，在测试环境跑的好好的，验证也过了，然后上线。 刚上线的当天也好好的，晚上突然在某个点，就拉取不到消息了，上游一直有消息下来，但flink就是没接收到消息，而且checkpoint也能成功，但
kafka消费能力低下，rebalance过程思考
抛去cpu、内存等机器原因，在每个分区皆分配一个进程消费的情况下，利用扩机器来提高kafka消费速率已无能为力此时发现，在实际洪峰时段的消费速率元达不到先前压测时的消费速率原因思考：1.洪峰时段大量数据流来临，导致部分consumer崩溃，触发rebalance，从而导致消费速率下降；2.洪峰时段con
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2023-09-02 22:10:31
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一、前言之前，Kafka 集群就一个 broker ，id 为 200 ，然后根据需求，我又扩展了 2 个节点，修改 broker.id 、listeners 、创建数据目录，然后就启动 Kafka 节点了，到此，我以为 Kafka 集群三节点部署完毕，kafka broker id 分别为 200、201、202。于是，我创建了新的 topic:test ，3 分区 3 副本，生产、消费数据都很
一、项目背景 业务提了个需求，需要实时拿总部系统数据，结合本部数据做成标签数据，用来分析。本来是有两种方案的，第一种总部把实时数据推给我们，第二种是他们推到自己的实时集群kafka上，我们去消费。领导们讨论出来的方案是用第二种，为啥，咱也不好问。。然后我们这边决定用flink实时消费他们的kafka数据，写到我们自己集群的kafka上。。。二、问
将arvo格式数据发送到kafka的topic第一步：定制avro schema: {
"type": "record",
"name": "userlog",
"fields": [
{"name": "ip","type": "string"},
{"name": "identity","type
现在是电脑的时代，我们每天都要在计算机上处理大量的文件。但是有的时候，电脑上会出现删不了文件的情况。出现这种情况可能是下面的几种原因。1.首先检查与文件相关的软件是否正常运行，并且尝试关闭它。如果你正在编辑或查看office文档，刚刚导出的视频或音频，可能遇见这种情况。你必须直接关掉软件才能删除。软件是否运行，也不是你说了算。可以查看电脑右下角的任务栏检查软件是否运行。或者右键单击任务栏，选择打开
大数据组件—KafkaKafka在大数据环境中是非常重要的，了解其工作原理也是大有必要的Kafka的文件存储机制Kafka是一款高速响应，高吞吐，的分布式发布订阅消息系统，我们心抱着一个疑问来看Kafka的存储机制，这个疑问就是Kafka是高速响应的，但是它同时又会将我们的数据持久化，按平常的来讲，做了持久化一般就会很慢？带着这个问题我们来看Kafka的存储是以topic为单位的，消费者和生产者面
zookeeper和kafka安装在同3台机器上，组成一个集群，对外提供服务因为种种原因，需要将kafka和zookeeper 做整体迁移首先 申请3台机器部署好zookeeper服务，加到原来的集群中，方法见上篇Zookeeper迁移(扩容/缩容)将kafka也加入到现有的集群中，将数据迁移到新的broker中将老的3台zookeeper 和kafka下线，发现kafka的就无法消费数据，log
原创
2019-06-11 20:43:54
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一、Kafka ->logstash ->elasticsearch logstash 5.X以上版本不兼容5.x以下版本，因此在升级logstash时会遇到很多坑。首先是配置的变化，可以参考如下配置： input {
kafka {
bootstrap_servers => "XX:9092,YY:9093,ZZ:9094" 变化
1. u盘常见的几种文件系统 U盘常见的文件系统及简介
文件系统简要介绍传输文件大小FAT16U盘初始文件系统，现在基本不使用了 2GBFAT32相比FAT16空间利用率更高，更加稳定。但是FAT文件系统的通病是：当文件删除后写入新资料，FAT不会将档案整理成完整片段再写入，长期使用后会使档案资料变得逐渐分散，而减慢了读写速度。为了保持FAT文件系统的效率必须经常进行磁盘碎片整
1、kafka文件概述路径查看：server.properties中的log.dirs（1）文件目录命名：topic-partition （2）四个topic相关文件：.log：数据文件.index：索引文件.timeindex：时间索引文件leader-epoch-checkpoint： （3）offset相关目录2、Partitiontopic物理上的分组，一个topic可以分为多个parti
目录部署Kafka1.部署jdk上传软件包解压jdk 配置jdk环境变量查看java 环境 2.安装zookeeper配置hosts 映射解压安装包创建快照日志存放目录创建事务日志方法目录生成配置文件修改配置文件zoo.cfg添加path环境变量启动zookeeper 添加开机自启3.Kafka单节点 单Broker部署上传解压软件到指定目录修改配置文件创建日志目录添
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背景从指定的kafka消费数据，落地成指定的数据格式的文件生产者线程任务：从kafka中拉取数据并存入线程安全的集合中从kafka中读取消息，需要用到KafkaConsumer，通过和Producer使用相同的topic约定来消费指定数据。配置消费端consumer需要配置文件properties以及订阅的主题topic，这些在构造线程类时就进行配置。从kafka中拉取的数据都被存储在consum
kafka高吞吐量的实现原理：一、顺序读写磁盘，充分利用了操作系统的预读机制。 kafka的消息是不断追加到文件中的，这个特性使kafka可以充分利用磁盘的顺序读写性能顺序读写不需要硬盘磁头的寻道时间，只需很少的扇区旋转时间，所以速度远快于随机读写 二、linux中使用sendfile命令，减少一次数据拷贝，如下。①把数据从硬盘读取到内核中的页缓存。②把数据从内核中读取到用户空间。(sendfil
目录前言：Kafka高效文件存储设计特点1.Kafka日志2.Kafka分区3.Kafka message物理结构前言：Kafka高效文件存储设计特点Kafka把topic中一个parition大文件分成多个小文件段，通过多个小文件段，就容易定期清除或删除已经消费完文件，减少磁盘占用。通过索引信息可以快速定位message和确定response的最大大小。通过index元数据全部映射到memory
