文章目录 Kafka itself own data store for MySql own data store for Redis 生产SparkStreaming数据零丢失实验 SparkStreaming Kafka 维护offset 官网有三种实现方式 Checkpoints Kafka
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2021-01-20 18:54:00
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# Kafka offset的维护
上一篇介绍过Kafka的生产者相关的机制，这一篇来介绍一下kafka消息的offset。
由于 Consumer 在消费过程中可能会出现断电宕机等故障，Consumer 恢复后，需要从故障前的位置继续消费。所以 Consumer 需要实时记录自己消费到了哪个 Offset，以便故障恢复后继续消费。
Kafka 0.9 版本之前，Consumer 默认将 Of
原创
2021-07-02 15:06:39
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文章来源于我的知识库:https://www.yuque.com/crow/message_oriented_middlewareoffset的维护概念消费者消费完了消息是不会被立刻删除的,每个消费
原创
2022-07-04 17:06:34
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kafkaAPI操作0.10 可以使用Kafka 文件传输机制[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-p99kEjRn-1573744945633)(1573702397129.png)]ACK应答机制（重点）Offset的维护（重点）两种维护Offset的方式自动提交：设置参数，进行自动提交，默认就是自动的 enable.auto.commit=true，无
package spark_guohang
import java.util.Properties
import kafka.common.TopicAndPartition
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes
import org.apache.spark.streaming.kafka010.OffsetRange
import org.ap
Spark Streaming No Receivers 方式的createDirectStream 方法不使用接收器，而是创建输入流直接从Kafka 集群节点拉取消息。输入流保证每个消息从Kafka 集群拉取以后只完全转换一次，保证语义一致性。但是当作业发生故障或重启时，要保障从当前的消费位点去处理数据(即Exactly Once语义)，单纯的依靠SparkStreaming本身的机制是不太理想
早在 0.8.2.2 版本，kafka已支持存入消费的 offset 到Topic中，只是那时候默认是将消费的 offset 存放在 Zookeeper 集群中。现在0.10.1.1及以后的版本中，官方默认将消费的offset存储在 Kafka 的Topic中，同时，也保留了存储在 Zookeeper 的接口，通过 offsets.storage 属性来进行设置。之前版本，Kafka其实存在一个比
自动维护offset之前使用kafka的KafkaStream让每个消费者和对应的patition建立对应的流来读取kafka上面的数据，如果comsumer得到数据，那么kafka就会自动去维护该comsumer的offset，例如在获取到kafka的消息后正准备入库（未入库），但是消费者挂了，那么如果让kafka自动去维护offset，它就会认为这条数据已经被消费了，那么会造成数据丢失。imp
Kafka笔记3Kafka消费者管理offset维护offset的存储offset的更新消费者消费策略（消费者与分区关系）消费策略rebalance 分区重分配Kafka为什么这么快?磁盘顺序I/O索引机制批量操作和压紧零拷贝Kafka消息不丢失的配置 Kafka消费者管理offset维护offset的存储kafka 早期的版本把消费者组和 partition 的 offset 直接维护在 ZK
1.维护 offset 的原因：由于 consumer 在消费过程中可能会出现断电宕机等故障， consumer 恢复后，需要从故障前的位置的继续消费，所以 consumer 需要实时记录自己 消费到了哪个 offset，以便故障恢复后继续消费。 2. 维护 offset 的方式：Kafka 0.9 ...
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2021-08-20 10:47:00
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Flink手动维护offset引言对比spark来说一下，flink是如何像spar
原创
2022-11-18 15:56:55
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目的将kafka的offset保存到外部的redis数据库中,再次读取的时候也从外部的redis数据库读取 主要步骤1 从kafka获取要读取的消息的开始offset
2 通过offset读取数据,进行处理
3将读取到的最新的offset更新到redis演示案例首先启动生产者kafka-console-producer.sh \
--broker-list mypc01:9092,mypc02:9
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2023-08-09 21:16:54
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（1）生产者概览（1）不同的应用场景对消息有不同的需求，即是否允许消息丢失、重复、延迟以及吞吐量的要求。不同场景对Kafka生产者的API使用和配置会有直接的影响。例子1：信用卡事务处理系统，不允许消息的重复和丢失，延迟最大500ms，对吞吐量要求较高。例子2：保存网站的点击信息，允许少量的消息丢失和重复，延迟可以稍高（用户点击链接可以马上加载出页面即可），吞吐量取决于用户使用网站的频度。（2）K
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2023-08-19 20:07:43
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1. Kafka-connector概述及FlinkKafkaConsumer(kafka source)1.1回顾kafka1.最初由Linkedin 开发的分布式消息中间件现已成为Apache顶级项目2.面向大数据3.基本概念：1.Broker2.Topic3.Partition4.Producer5.Consumer6.Consumer Group7.Offset( 生产offset ， 消
本文主要讲解kafka日常运维的命令，包括topic管理、性能测试脚本。kafka版本0.10.0，安装步骤见大数据平台搭建-kafka集群的搭建常用脚本如下所有的命令均基于KAFKA_HOME=/wls/oracle/kafka ,服务器列表如下：10.20.112.59
10.20.112.64
10.20.112.65
10.20.116.129
10.20.116.175创建topic/w
Kafka 新版Producer Java版代码阅读Kafka在0.8.2.1出了新版Producer，支持ack（仅Java版，因为通过JavaClient实现的）。因此对代码进行了简单阅读，并记录如下：接口如下：public Future<RecordMetadata> send(ProducerRecord<K,V> record, Callback callback
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2023-08-24 22:53:32
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端到端的Exactly-Once问题是分布式系统领域最具挑战性的问题之一，很多框架都在试图攻克这个难题。在这个问题上，Flink内部状态的一致性主要依赖Checkpoint机制，外部交互的一致性主要依赖Source和Sink提供的一些功能。Source需要支持重发功能，Sink需要采用一定的数据写入技术，比如幂等写或事务写。对于Source重发功能，如上图所示，只要我们记录了输入的偏移量Offse
这篇文章翻译自flink官网博客(An Overview of End-to-End Exactly-Once Processing in Apache Flink (with Apache Kafka, too!)). 正文开始：2017年12月，apache flink 1.4.0发布。其中有一个里程碑式的功能：两部提交的sink function（TwoPhaseCommitSinkFunc
一、前言一个商业化消息队列的性能好坏，其文件存储机制设计是衡量一个消息队列服务技术水平和最关键指标之一。 下面将从Kafka文件存储机制和物理结构角度，分析Kafka是如何实现高效文件存储，及实际应用效果。分析过程topic中partition存储分布partiton中文件存储方式partiton中segment文件存储结构在partition中如何通过offset查找message二、Kafk
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
