KAFKA的安装及配置开源网站下载 http://kafka.apache.org/downloads/kafka_2.12-2.5.0.tgz解压后配置文件的修改KAFKA的启动 首先确认zk集群已经启动,然后bin目录启动KAFKA Sh kafka-server-start.sh …/config/server.properties 控制台打印这种日志，说明KAFKA启动成功 KAFKA启动
一、KafkaOffsetMonitor简述KafkaOffsetMonitor是Kafka的一款客户端消费监控工具，用来实时监控Kafka服务的Consumer以及它们所在的Partition中的Offset，我们可以浏览当前的消费者组，并且每个Topic的所有Partition的消费情况都可以一目了然。二、KafkaOffsetMonitor下载KafkaOffsetMonitor
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2024-02-29 14:46:29
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学习rocketMQ时想到了一个问题，如果partition扩展了怎么办？旧partition的数据是否需要迁移？（这个问题后来想了想，并不需要，不是redis一致性哈希加节点需要迁移数据） 这次问题是倒推的，也和大家分享一下我的倒推逻辑1、首先定位到生产者确定partition的代码 KafkaProducer#doSend(ProducerRecord<K, V> record,
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2024-03-27 16:42:34
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1. Kafka文件结构 Kafka 中消息是以 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 partition 对应于一个 log 文 件，该 log 文件中存储的就是 producer 生产的数据。Producer 生产的数据会被不断追加到该
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2024-05-13 15:40:15
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Kafka_04_Topic和日志Topic/PartitionTopicPartition日志存储存储格式日志清理删除压缩 Topic/PartitionTopic/Partition: Kafka中消息管理的基础单位Topic和Partition并不实际存在(仅逻辑上的概念)如: Topic和Partition关系// 每个日志文件可对应多个日志分段, 其还可分为索引、日志存储和快照等 To
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2024-06-27 20:36:40
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一、前言在如今的分布式环境时代，任何一款中间件产品，大多都有一套机制去保证一致性的，Kafka 作为一个商业级消息中间件，消息一致性的重要性可想而知，那 Kafka 如何保证一致性的呢？本文从高水位更新机制、副本同步机制以及 Leader Epoch 几个方面去介绍 Kafka 是如何保证一致性的。二、HW 和 LEO要想 Kafka 保证一致性，我们必须先了解 HW（High Watermark
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2024-03-19 01:45:23
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今天在服务日志中观察数据的消费情况时，发现了一个如下的警告，而且每隔几秒就会出现一次，虽然只是个警告， Auto offset commit failed for group order_group:
Commit cannot be completed since the group has already rebalanced and assigned the partition
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2024-04-03 20:59:56
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文章目录一、Kafka Offset自动控制二、Acks & Retries三、幂等性四、数据同步机制1、高水位HW2、数据同步机制-Leader EposchHigh Watermark Truncation followed by Immediate Leader Election(数据丢失)数据一致性五、kafkaEagle六、Kafka Flume集成 一、Kafka Offse
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2024-03-06 12:22:57
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引言Kafka中的Message是以topic为基本单位组织的，不同的topic之间是相互独立的。每个topic又可以分成几个不同的partition(每个topic有几个partition是在创建topic时指定的)，每个partition存储一部分Message。借用官方的一张图，可以直观地看到topic和partition的关系。AnatomyofaTopicpartition是以文件的形式
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2019-05-09 15:59:47
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安装Elasticdocker network create elastic
docker pull docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.16.2
docker run -d --name es01-test --net elastic -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "discovery.type=single
官方文档定义：kafka是一个分布式、可分区、多副本的日志系统。kafka术语：massage： kafka中最基本的传递对象，有固定格式。topic： 一类消息，如page view，click行为等。producer： 产生信息的主体，可以是服务器日志信息等。consumer： 消费producer产生话题消息的主体。broker： 消息处理结点，多个broker组成kafka集群。parti
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2024-03-17 18:37:44
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文章目录1、Offset存储模型2、Offset查询3、Offset管理方式 1、Offset存储模型由于一个partition只能固定的交给一个消费者组中的一个消费者消费，因此Kafka保存offset时并不直接为每个消费者保存，而是以 groupid-topic-partition -> offset 的方式保存。如图所示：Kafka在保存Offset的时候，实际上是将Consumer
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2024-02-29 22:27:54
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一、Simple Consumer（或Low Level Consume）1、手工管理offset每次从特定Partition的特定offset开始fetch特定大小的消息完全由Consumer应用程序决定下一次fetch的起始offset使用Low Level Consume可以每次去指定希望消费消费哪个topic的那个partition多少offset之后的多少字节的消息，对于字节，如果指定的
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2024-03-19 21:55:22
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Kafka auto.offset.reset值详解昨天在写一个java消费kafka数据的实例，明明设置auto.offset.reset为earliest，但还是不从头开始消费，官网给出的含义太抽象了。 earliest: automatically reset the offset to the earliest offset，自动将偏移量置为最早的。难道不是topic中各分区的开
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2024-03-26 10:00:59
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# Java 查看 Kafka 消费者 Offset
Apache Kafka 是一个流行的分布式流处理平台，广泛应用于实时数据管道和流处理应用中。Kafka 中的消费者在处理消息时产生 Offset，这个 Offset 是消费者在 Kafka 中消费消息的位置标识。了解和管理消费者的 Offset 对于正确处理消息和优化系统性能至关重要。
本文将详细介绍如何使用 Java 查看 Kafka
因此，如果需要保证主题内或跨主题的顺序性，需要在生产者和消费者端进行额外的处理，例如使用同一个分区键或同一个消费组。生产者消费者在消费 Kafka 消息时，需要维护一
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2024-02-26 10:28:46
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查看各个patition消息的最大位移 查看各个partition消息的最小位移 计算可消费的消息个数 a= b= echo $(($a $b)) ````
原创
2022-01-13 09:44:14
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Consumer 端有个位移的概念
它和消息在分区中的位移不是一回事儿 Consumer 的消费位移，它记录了 Consumer 要消费的下一条消息的位移。这可能和你以前了解的有些出入，不过切记是下一条消息的位移，而不是目前最新消费消息的位移Consumer 需要向 Kafka 汇报自己的位移数据，这个汇报过程被称为提交位移（Committing Offsets）
因为 Consumer
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2023-12-12 20:46:23
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今天在使用python消费kafka时遇到了一些问题， 特记录一下。场景一、特殊情况： 单独写程序只用来生产消费数据开始时间： 10：42Topic: t_facedecPartition: 1程序启动： 168 启动consumer, 158启动consumer, windows机器producer推数据运行时长： 15分钟结果：1、168的cons
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2023-10-01 11:19:39
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本文目录1.Consumer 位移(offset)1.2 位移（offset）的作用2. 位移（offset）提交导致的问题2.1 消息丢失2.2 消息重复消费3 Consumer位移提交方式3.1 自动提交3.2 手动同步提交3.4 手动异步提交3.5 同步异步组合提交4 位移管理 1.Consumer 位移(offset)消费者提交位移（offset），是消费者往一个名为_consumer_
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2024-03-16 00:31:51
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