本节主要内容数据写入流程分区策略ACK应答机制leader异常处理follower异常处理数据写入流程数据写入流程(图1)1、确定分区，producer确认数据写入哪个分区2、发送数据，到leader分区3、leader写入完成，follower分区从leader分区拉取数据4、确定数据是否写入成功成功5、返回ack给producer6、producer接收到ack，数据写入成功，继续发送下一批数
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2024-03-19 02:53:55
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从控制台写入数据并将其写回控制台是一个方便的起点，但您可能希望使用其他来源的数据或将数据从Kafka导出到其他系统。对于许多系统，您可以使用Kafka Connect导入或导出数据，而不是编写自定义集成代码。 Kafka Connect是Kafka附带的工具，可以向Kafka导入和导出数据。它是一个可扩展的工具，可以运行 连接器，实现与外部系统交互的自定义逻辑。在本快速入门中，我们将了解
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2024-03-21 09:11:32
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本节重点讨论 Kafka 的消息拉起流程。 本节目录１、KafkaConsumer poll 详解1.1 KafkaConsumer updateAssignmentMetadataIfNeeded 详解1.1.1 ConsumerCoordinator#poll1.1.2 updateFetchPositions 详解1.2 消息拉取2、Fetcher 类详解2.1 类图2.2 Fetcher
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2024-03-21 10:41:09
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上一节结尾，我们总结道： 初始化KafkaProducer时并没有去拉取元数据，但是创建了Selector组件，启动了Sender线程，select阻塞等待请求响应。由于还没有发送任何请求，所以初始化时并没有去真正拉取元数据。 真正拉取元数据是在第一次send方法调用时，会唤醒唤醒Selector之前阻塞的select(),进入第二次while循环，从而发送拉取元数据请求，并且通过Obejct.w
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2024-03-25 19:18:26
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大型互联网公司一般都会要求消息传递最大限度的不丢失，比如用户服务给代金券服务发送一个消息，如果消息丢失会造成用户未收到应得的代金券，最终用户会投诉。
为避免上面类似情况的发生，除了做好补偿措施，更应该在系设计的时候充分考虑各种异常，设计一个稳定、高可用的消息系统。认识Kafka看一下维基百科的定义Kafka是分布式发布-订阅消息系统。它最初由LinkedIn公司开发，之后成为
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2024-06-05 00:26:18
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我们知道 SparkStreaming 用 Direct 的方式拉取 Kafka 数据时，是根据 kafka 中的 fromOffsets 和 untilOffsets 来进行获取数据的，而 fromOffsets 一般都是需要我们自己管理的，而每批次的 untilOffsets 是由 Driver 程序自动帮我们算出来的。 于是产生了一个疑问：untilOffsets 是怎么算出来的？ 接下
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2024-06-19 09:02:45
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发送消息的缓冲区机制kafka默认会创建⼀个消息缓冲区，⽤来存放要发送的消息，缓冲区是32mprops.put(ProducerConfig.BUFFER_MEMORY_CONFIG, 33554432);kafka本地线程会去缓冲区中⼀次拉16k的数据，发送到brokerprops.put(ProducerConfig.BATCH_SIZE_CONFIG, 16384);如果线程拉不到16k的数
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2024-03-11 11:47:18
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文章目录元数据采用的数据结构KafkaProducer初始化时的拉取流程消息发送时如何拉取元数据1.更新拉取标志位2.唤醒Sender线程，异步拉取3.同步阻塞，等待拉取结果总结 元数据采用的数据结构public final class Cluster {
private final boolean isBootstrapConfigured;
// 一个Node就代表一个Br
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2024-04-06 13:22:31
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Apache Kafka是由Apache开发的一种发布订阅消息系统，它是一个分布式的、分区的和可复制的提交日志服务。 目录特点使用场景架构消息分发策略消费者和分区数量的建议分区分配策略RangeAssignor（范围分区）RoundRobinAssignor（轮询分区）StrickyAssignor （粘滞策略）Coordinator如何选取Rebalance执行过程Join(客户端完成)分区策略
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2024-04-01 14:49:18
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Kafka 特点高吞吐量， 低延迟； 每秒可处理几十万条消息， 延迟最低只有几毫秒可扩展性：集群支持热扩展持久性，可靠性：消息持久化到本地磁盘，支持数据备份防止数据丢失。容错性：允许集群中节点失败，（集群节点数量为n， 允许n-1个节点失败）高并发： 支持数千个客户端读写。Kafka 分区目的对于kafka集群， 实现负载均衡， 对于消费者，提高并行度，提高效率Kafka 消息有序性每个parti
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2024-04-01 08:29:53
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Kafka的用途有哪些？使用场景如何？消息系统：Kafka 和传统的消息系统(也称作消息中间件)都具备系统解耦、冗余存储、流量削峰、缓冲、异步通信、扩展性、可恢复性等功能。与此同时，Kafka 还提供了大多数消息系统难以实现的消息顺序性保障及回溯消费的功能。存储系统：Kafka 把消息持久化到磁盘，相比于其他基于内存存储的系统而言，有效地降低了数据丢失的风险。也正是得益于 Kafka 的消息持久化
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2024-03-22 09:59:10
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Kafka-Consumer 源码解析 -- 数据拉取和offset提交前言1、数据拉取2、offset提交 前言上文 Kafka-Consumer 源码解析 – rebalance过程和partition的确认中已经介绍了各个consumer的partition的确认，在确认partition之后，数据拉取开始正常执行。1、数据拉取数据拉取步骤：非自动提交和record模式下，提交对于offs
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2024-01-05 23:09:02
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概述 kafka配置参数有很多，可以做到高度自定义。但是很多用户拿到kafka的配置文件后，基本就是配置一些host，port，id之类的信息，其他的配置项采用默认配置，就开始使用了。这些默认配置是经过kafka官方团队经过严谨宽泛的测试之后，求到的最优值。在单条信息很小，大部分场景下都能得到优异的性能。但是如果想使用kafka存储一些比较大的，比如100M以上的数据，这些默认的配置参数就会出现
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2024-03-26 10:40:13
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# Spark Kafka 数据拉取实现流程
本文将介绍如何使用 Spark 来拉取 Kafka 中的数据。在开始之前，确保你已经正确安装了 Spark 和 Kafka，并且已经熟悉了它们的基本概念和使用方法。
## 整体流程
下表展示了整个实现过程的步骤和对应的操作。
| 步骤 | 操作 |
|-----|------|
| 1. 创建 Spark Streaming 上下文 | 创建一
原创
2023-09-30 11:24:46
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Spark Kafka数据拉取的过程涉及多个关键组成部分，了解其版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南及生态扩展等，能够帮助我们更好地应对实际问题。
### 版本对比
在本文中，我们对Spark与Kafka的不同版本进行比较，特别关注其兼容性分析。我们发现，随着新版本的推出，它们在性能和功能上都有显著的改进。
首先，让我们看一下性能模型的差异：
\[
\text{Perform
多线程拉取+kafka推送1 多线程在本次需求中，多线程部分我主要考虑了一个点，就是线程池的配置如何最优。因为数据量级比较大，所以这个点要着重处理，否则拉取的时间会非常长或者是任务失败会比较频繁； 因为数据的量级比较大，所以我决定进行分组，然后循环，一个组作为一个任务批次丢到线程池中，当该组拉取结束后，把该组拉取的结果进行数据推送。可以理解为我们采用了小步快跑的方式； 在这个过程中我们需要考虑的点
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2024-04-23 11:44:03
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// if data is available already, return it immediately
final Map<TopicPartition, List<ConsumerRecord<K, V>>> records = fetcher.fetchedRecords(); // @2
if (!records.isEmpty()) {
retur
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2024-07-18 11:07:52
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Receiver是使用Kafka的高层次Consumer API来实现的。
Receiver从Kafka中获取的数据都是存储在Spark Executor的内存中的，然后Spark Streaming启动的job会去处理那些数据。
然而，在默认的配置下，这种方式可能会因为底层的失败而丢失数据。
如果要启用高可靠机制，让数据零丢失，就必须启
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2024-06-27 08:53:47
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消费者拉取消息并处理主要有4个步骤：获取消费者所拉取分区的偏移位置OffsetFetchRequest（新的消息是从偏移位置开始的）创建FetchReqeust，生成Map<Node, FetchRequest>，以消费者所拉取消息的节点为key来分组，所消费的TopicPartition的数据为value，并放入到unsent队列调用poll方法实际发送请求给相应的node，如果返回
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2023-10-11 15:03:22
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Kafka目录结构：[url]http://donald-draper.iteye.com/blog/2396760[/url]
Kafka配置文件：[url]http://donald-draper.iteye.com/blog/2397000[/url]
Kafka Standy模式、创建主题，生产消费消息：[url]http://donald
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2024-03-18 00:02:10
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