Kafka作为大数据技术生态的重要组件，尤其是实时流数据处理场景下，作为分布式生产/消费系统，得到广泛的重用。而Kafka在数据生产和消费上，日志是主要的场景。今天的大数据开发学习分享，我们就来讲讲kafka日志结构的基础。Kafka消息是以主题为单位，主题之间相互独立。每个主题又由一个或多个分区构成，分区数可以在创建主题时指定，也可以在主题创建后再修改，但只能增加一个主题的分区数而不能减少其分区
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2024-02-29 09:10:30
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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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http://kafka.apache.org/Kafka是Apache开发的一款开源流处理平台(网络信息流,日志流, 采样流), 由Scala和Java编写. Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统, 一般用作系统间解耦, 异步通讯, 削峰填谷等作用. 此外还提供了流处理插件 Kaka Streaming(类似Storm, Spark, Flink), 并且运行在应用端. 具有简单 ,
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2024-08-06 18:42:12
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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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kafka是apache基金会管理的开源流处理平台，但国内大多数人对其认知基本都是消息队列，所以我们先来了解下什么是消息队列。消息队列消息队列顾名思义就是存储消息的一个队列，消息生产者(producer) 往消息队列中投放消息， **消费者(consumer)**读取消息队列中的内容。在消息队列中的每条消息都会有个位置，就好比数组中的下标(index)，在kafka中我们称之为offse
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2024-04-05 07:59:22
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大数据学习（四）kafka安装配置概述定义消息队列好处消息队列的两种模式kafka安装配置解压配置启动集群kafka命令行操作查看当前服务器中所有topic创建topic删除 topic发送消息消费消息kafka API异步发送API导入依赖编写代码同步发送API自动提交offset导入依赖编写代码手动提交offset同步提交offset异步提交offset自定义存储offset自定义Inter
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2024-04-16 10:20:10
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Kafka小结使用Kafka的好处解耦允许你独立的扩展或修改两边的处理过程，只要确保她们遵守同样的接口约束可恢复性系统的一部分组件失效时，不会影响整个系统。并且即使一个处理消息的进程挂掉，新加入的消息也可以在系统恢复后被处理(通过每个消费者组对于主题保留的offset)缓冲有助于控制和优化数据流经过系统的速度，解决生产消息和消费消息的处理速度不一致问题。去峰值&灵活能够使关键组件叮嘱突发的
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2024-03-28 10:45:02
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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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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
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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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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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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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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一、数据日志 进入到日志目录里面有__consumer_offsets_*的文件夹，指的是有一个__consumer_offsets的topic，有50个分区在不同的broker数据目录中，里面有topic_0文件夹有00000000000000000000.index、00000000000000000000.log（数据）等，文件夹名称指的是offset的值，.log数据达到ser
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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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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3.1 安装\启动\关闭3.1.1集群安装流程：下载:kafka_2.12-2.5.1.tgz下载完毕上传到服务器目录/home/local下解压缩：#cd 到文件目录
cd /home/local
#解压
tar -zxvf kafka_2.12-2.5.1.tgz
#修改名称
mv kafka_2.12-2.5.1/ kafka修改kafka配置文件cd /home/local/kafka/c
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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