随着大数据技术的快速发展，Apache Flink已经成为流式处理的热门选择。而Kafka作为常用的消息队列系统，也被广泛应用于数据传输和存储。在使用Flink处理Kafka数据时，管理offset是非常重要的一环，它可以确保数据的精准处理，并且能够避免数据重复消费。本文将介绍如何在Flink中管理Kafka offset，并提供代码示例帮助你实现这一过程。
### 操作流程
首先，让我们来看一
原创
2024-05-28 11:11:18
291阅读
spark使用的是1.6，SparkStreaming1.6时候使用的kafka jar包为0.8的，消费时候不记录消费到的信息，导致重复消费，故手动保存到zookeeper，SparkStreaming2.1.1时使用的kafka jar包为0.10，没有出现这种状况，以下是1.6版本的消费..
原创
2023-05-06 15:05:23
85阅读
1. Kafka更新历史 对kafka版本的理解，普遍分为了两个大版本：0.9版本之前，0.9版本之后（包含）。两个大版本对offset的存储管理有很大的改革。0.9+之后的版本，将offset的存储管理迁移到了kafka内部，减轻zk对offset频繁的维护带来的压力。Versionoffset存储位置0.9之前z
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2024-04-22 10:32:18
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Zookeeper+Kafka完全分布式实战部署 作者：尹正杰版权声明：原创作品，谢绝转载！否则将追究法律责任。 其实我之前部署过kafak和zookeeper的完全分布式，集群是可以正常使用没错，但是在调优方案我做的很少，本次部署模拟我实
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2024-06-26 13:55:08
135阅读
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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环境要求：1、安装好docker,docker-compose2、测试机的话可以关闭防火墙3、个人使用的机子是centos7docker-compose.yml文件version: '2'
services:
zoo1:
image: wurstmeister/zookeeper
restart: unless-stopped
hostname: zoo1
p
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2024-06-12 10:27:39
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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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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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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
前言为什么自己要整理博客和学习笔记呢？是想把知识系统的，有条理的归纳在一起~而且一个东西的完成，也很有成就感，还可以打卡某一个知识点。标红可以快速回忆自己整理过的知识~ZooKeeper是什么？一个典型的分布式数据一致性解决方案，分布式应用程序可以基于 ZooKeeper 实现诸如数据发布/订阅、负载均衡、命名服务、分布式协调/通知、集群管理、Master 选举、分布式锁和分布式队列等功能。kaf
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2024-03-01 12:22:28
182阅读
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
38阅读
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
35阅读
Apache Flink是新一代的分布式流式数据处理框架，它统一的处理引擎既可以处理批数据(batch data)也可以处理流式数据(streaming data)。在实际场景中，Flink利用Apache Kafka作为上下游的输入输出十分常见，本文将给出一个可运行的实际例子来集成两者。1. 目标本例模拟中将集成Kafka与Flink：Flink实时从Kafka中获取消息，每隔10秒去统计机器当
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2024-03-13 21:22:06
140阅读
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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Offset记录着下一条将要发送给Consumer的消息的序号。
原创
2021-12-31 13:08:01
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zookeeper安装部署前提：必须安装java环境，最好1.8版本的jdk，配好环境变量准备环境三台Linux服务器：172.52.0.162,172.52.0.163,172.52.0.164zookeeper安装包：zookeeper-3.4.13.tar.gz安装zookeeper先把安装包拷入Linux系统中，目录为 /work/package/zookeeper-3.4.13.tar.
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2024-07-23 09:28:25
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zookeeper集群 +kafka 集群部署 1、Zookeeper 概述：Zookeeper 定义zookeeper是一个开源的分布式的，为分布式框架提供协调服务的Apache项目Zookeeper 工作机制Zookeeper是–个基于观察者模式设计的分布式服务管理框架，它负责存储和管理大家都关心的数据，然后接受观察者的注册，一旦这些数据的状态发生变化，Zookeeper
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2024-03-27 17:02:53
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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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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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1、ZooKeeper如何处理请求客户端和 ZooKeeper 集群中的任一服务建立连接，即可发送请求，请求主要包括两类，只读请求和事务请求。（1）只读请求本机处理只读请求包括 getData、getChildren、exists 等，zk服务器接收到只读请求无需转发给 Leader，可直接本机处理响应。（2）事务请求转发给Leader协调事务请求包括 create、delete 、setData
