美图欣赏： 一.Kafka是什么在流式计算中，Kafka一般用来缓存数据，spark通过消费Kafka的数据进行计算。1）Apache Kafka是一个开源消息系统，由Scala写成。是由Apache软件基金会开发的一个开源消息系统项目。2）Kafka最初是由LinkedIn公司开发，并于2011年初开源。2012年10月从Apache Incubator毕业。该项目的目标是为处理实时数据提供一个
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2023-12-01 11:50:40
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本文将从消息的生产端和消息的消费端分析，数据是如何丢失的？数据是如何出现重复消费的，如何解决上述这种情况?利用 Kafka 高吞吐、可分区、可复制的特性, 在实时数据流分析应用领域，Kafka 在此大展身手。1/ 生产端 Producer消息格式：每个消息是一个 ProducerRecord 对象，必须指定消息所属的 Topic 和消息值 Value ，此外还可以指定消息所属的 Partition
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2023-12-07 21:00:19
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消息丢失的场景如果Kafka Producer使用“发后即忘”的方式发送消息，即调用producer.send(msg)方法来发送消息，方法会立即返回，但此时并不能说明消息已经发送成功。消息发送方式详见初次邂逅Kafka生产者。如果在消息过程中发生了网络抖动，那么消息就会丢失；或发送的消息本身不符合要求，如大小超过Broker端的承受能力等（消息太大的情况在生产中实际遇到过，最后通过在发送前将消息
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2024-03-22 10:12:14
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消费者不需要自行管理 offset（分组+topic+分区），系统通过 broker 将 offset 存放在本地。低版本通过 zk 自行管理。系统自行管理分区和副本情况。消费者断线后会自动根据上一次记录的 offset 去获取数据（默认一分钟更新一次 offset），同一个分组中的客户不能同时消费同一个分片。不同的 group 记录不同的 offset，这样不同程序读取同一个 top
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2023-08-26 23:47:20
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建立一个普通的消费者。public static void CommonDemo() {
final Properties properties = new Properties() {{
put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
put("group.id", "testAPIdemo"
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2024-03-27 10:08:50
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Kafka如何保证消息不丢失、消费数据模式消费模式kafka采用拉取模型，由消费者自己记录消费状态，每个消费者互相独立地顺序拉取每个分区的消息消费者可以按照任意的顺序消费消息。比如，消费者可以重置到旧的偏移量，重新处理之前已经消费过的消息；或者直接跳到最近的位置，从当前的时刻开始消费Kafka消费数据流程每个consumer都可以根据分配策略（默认RangeAssignor），获得要消费的分区获取
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2023-10-09 07:36:10
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kafka查看消费数据 一、如何查看在老版本中，使用kafka-run-class.sh 脚本进行查看。但是对于最新版本，kafka-run-class.sh 已经不能使用，必须使用另外一个脚本才行，它就是kafka-consumer-groups.sh普通版查看所有组要想查询消费数据，必须要指定组。那么线上运行的kafka有哪些组呢？使用以下命令： bin/kafka-consu
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2024-02-28 14:13:19
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1、Kafka保证数据不丢失的原理1.1、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。 consumerOffsets与earlieastL
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2024-02-29 09:16:54
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二，offset操作2.1 提交offset 在消费者消费过程，以及rebalance操作之前，抖要提交一次offset记录consumer当前的消费位置。提交offset的功能也由ConsumerCoordinator实现我们在第一节中讲过，Consumer..Client的SubscriptionState字段，使用TopicPartitionState记录每个TopicPartit
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2024-08-06 19:26:48
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我们经常会遇到kafka数据丢失的问题，所以将遇到过的或有可能造成数据丢失的问题进行个小总结。其实在kafka处理数据的流程有很多，把这些流程梳理一遍，有助于分析数据丢失的情况，从这个图中可以看出数据流向，图中涉及的所以过程都可能造成数据的丢失。首先要确定是否有业务数据写入再明确数据是在kafka之前就已经丢失还是消费端丢失数据的？ 2.1 如果是在写入端丢失数据，那么每次结果应该完全一样(在写入
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2024-03-06 11:56:41
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一、不丢失数据 1.生产者数据不丢失 同步模式：配置=1（只有Leader收到，-1所有副本成功，0不等待）。leader partition挂了，数据就会丢失。 解决：设置为-1保证produce写入所有副本算成功 producer.type=sync request.required.acks=-1 异步模式，当缓冲区满了，如果配置为0（没有收到确认，一
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2024-02-28 08:48:40
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本篇主要讲述消费kafka中的数据同步到Doris中。其他olap分析型数据库中，如clickhouse中有对应的kafka引擎表消费kafka的数据而后再通过物化视图的方式将消费的数据同步到对应的物理表中。但在doris中没有对应的kafka引擎表将要如何来实现同步kafka的数据呢？&n
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2024-07-03 11:49:38
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一、写入方式producer采用推（push）模式将消息发布到broker，每条消息都被追加（append）到分区（patition）中，属于顺序写磁盘（顺序写磁盘效率比随机写内存要高，保障kafka吞吐率）。分区（Partition）Kafka集群有多个消息代理服务器（broker-server）组成，发布到Kafka集群的每条消息都有一个类别，用主题（topic）来表示。通常，不同应用产生不同
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2024-03-05 11:04:59
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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
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2023-12-12 12:44:44
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引言网络上关于 go 实现 kafka 消息发送和接收的文章很多，但是实际操作起来又不是很清楚，本文在网络资源的基础上，结合自己搭建过程中遇到的问题进行了总结。本文的实验主机：Mac笔记本。一、核心概念kafka是消息中间件的一种，是一种分布式流平台，是用于构建实时数据管道和流应用程序。具有横向扩展，容错，wicked fast（变态快）等优点。kafka中涉及的名词：消息记录(record):
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2024-03-19 13:15:34
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目录1.摘要2.基于Receiver的方式3.基于Direct的方式4.案例参考1.摘要Spark-Streaming获取kafka数据的两种方式Receiver与Direct的方式，可以从代码中简单理解成Receiver方式是通过zookeeper来连接kafka队列，Direct方式是直接连接到kafka的节点上获取数据了。2.基于Receiver的方式 这种方式使用Receiver来获取数据
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2023-10-02 09:00:30
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Kafka消费者以消费者组(Consumer Group)的形式消费一个topic，发布到topic中的每个记录将传递到每个订阅消费者者组中的一个消费者实例。Consumer Group 之间彼此独立，互不影响，它们能够订阅相同的一组主题而互不干涉。生产环境中消费者在消费消息的时候若不考虑消费者的相关特性可能会出现重复消费的问题。在讨论重复消费之前，首先来看一下kafka中跟消费者有关的几个重要配
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2023-11-06 17:00:14
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一、前言长文警告，事实上我不愿意写太长的文章，一面是太冗余，一方面读者容易疲倦，但是只要是涉及到源码级别的，就肯定篇幅不短，因为太短肯定没意义也解释不清楚，但是相信，耐心看完这个文章一定会对Spring源码有所收获！最近有很多读者面试的时候都被问到了有关于Spring三级缓存的解决方案，很多读者在面试受挫之后，试着自己去读源码，试着去跟断点又发现一层套一层，一会自己就懵了，我这几天总结了一下，为了
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2024-06-02 16:09:16
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作者 | 草捏子这周我们学习下消费者，还是先从一个消费者的Hello World学起：public class Consumer {
public static void main(String[] args) {
// 1. 配置参数
Properties properties = new Properties();
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2024-03-21 08:44:49
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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
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2024-05-03 13:39:21
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