文章目录1.Kafka 核心概念2. 生产消费模型讲解2.1 点对点2.2 发布、订阅模型3. 生产者实战讲解3.1 生产者投递数据到broker分区的策略3.2 生产者常见配置3.2 ProduceRecord 介绍4. 消费者实战讲解4.1 Consumer消费者机制和分区策略4.2 消费者常用配置5. Kafka数据文件存储-ISR核心讲解5.1 Kafka数据存储流程和log日志6. S
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
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
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
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
Kafka基本概念及术语1 Topic 主题。在Kafka中，使用一个类别属性来划分消息的所属类，划分消息的这个类称为topic。topic相当于消息的分类标签，是一个逻辑概念。 2 Partition 分区。topic中的消息被分割为一个或多个partition，其是一个物理概念，对应
转载
2023-08-21 18:58:05
107阅读
Kafka拓扑结构1.producer： 消息生产者，发布消息到 kafka 集群的终端或服务。 2.broker： kafka 集群中包含的服务器。 3.topic： 每条发布到 kafka 集群的消息属于的类别，即 kafka 是面向 topic 的。 4.partition： partition 是物理上的概念，每个 topic 包含一个或多个 partitio
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，
Kafka中的模块概念：Broker：Broker是Kafka的实例，每台服务器都有一个或多个Broker，Borker端不维护数据的消费状态，直接用磁盘存储数据，线性读写，提高效率。Producer：发布者，将消息推送给BrokerConsumer：消费者，从Broker端拉取消息Topic：发送到Broker的消息都是以Topic主题分类的Partition：Topic的分区，是物理上的概念C
Topic PartitionsTopic 就是数据主题，一个逻辑概念，可以用来区分业务系统。Kafka中的Topics总是多订阅者模式，一个topic可以拥有一个或者多个消费者来订阅它的数据。Topic下的数据会被进一步分配到分区中（partitions），Partition 是最小的存储单元，掌握着一个 Topic 的部分数据。每个 Partition 都是一个单独的 log 文件，每条记录（
前面我们了解完broker的配置，现在我们来看下topic的配置：1.cleanup.policy 字符串要么是“delete”，要么是“compact”，或者两者都是。此配置指定在旧日志段上使用的保留策略。默认策略(“delete”)将在达到保留时间或大小限制时丢弃旧段。“compact”设置将启用topic上的日志压缩。服务器提供的默认配置是log.cleanup.policy。2.compr
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
核心概念从概念上讲，topic只是一个逻辑概念，代表了一类消息，也可以认为是消息被发送到的地方。通常可以使用topic来区分实际业务。Kafka中的topic通常会被多个消费者订阅，因此出于性能考虑，kafka并不是topic-meaaage的两极结构，而是采用了topic-partition-message的三级结构来分散负载。从本质上说，每个kafka的topic都有若干个partition组
目录
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
关于 Topic 和 Partition： Topic：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类别。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： 每个 topic 可以划分多个分区（每个 T
我们在开发的时候经常会用到kafka作为消息订阅模式，里面会涉及到很多参数的配置，通过参数配置取优化业务处理的过程。其中，我们最常用的参数如下:kafka:
consumer:
enable-auto-commit: true
group-id: groupid
auto-commit-interval: 1000
auto-offset-reset: late
我现在使用的是librdkafka 的C/C++ 的客户端来生产消息，用flume来辅助处理异常的数据，，，但是在前段时间，单独使用flume测试的时候发现，flume不能对分区进行负载均衡！同一个集群中，一个broker的一个分区已经有10亿条数据，另外一台的另一个分区只有8亿条数据；因此，我对flume参照别人的做法，增加了拦截器；即在flume配置文件中 增加以下字段；-----
stage
zookeeper: 负责集群元数据管理、控制器的选举等操作producer: 将消息发送到 brokerbroker: 将收到的消息存储到磁盘中consumer: 负责从 broker 订阅并消费消息topic: 消息主题（逻辑概念），生产者和消费者都以 topic 为单位进行生产和消费partition: 分区（也称作 topic-partition 主题分区，topic 的物理概念），同一个
我现在使用的是librdkafka 的C/C++ 的客户端来生产消息，用flume来辅助处理异常的数据，，，但是在前段时间，单独使用flume测试的时候发现，flume不能对分区进行负载均衡！同一个集群中，一个broker的一个分区已经有10亿条数据，另外一台的另一个分区只有8亿条数据；因此，我对flume参照别人的做法，增加了拦截器；即在flume配置文件中 增加以下字段；-----stage_
文章目录更多的分区可使吞吐量更大更多的分区需要更多文件句柄更多的分区增加不可用性更多的分区更高的端到端的延迟更多的分区需要更多的内存 Kafka集群中分区应该设置多少比较合适，这是一个面对众多开发者共同的难题，这篇文章的目标就是来解释一些重要的因素，同时会提供一些简单的公式。 更多的分区可使吞吐量更大首先我们要有个认知，那就是分区(partition)是Kafka中的并发单位。 从生产者和Br
