起因：某天，项目组收到大量的kafka消息积压告警。查看了kafka日志后，发现 kafka不断地 rebalance(再均衡)。Rebalance (再均衡)：分区的所有权从一个消费者转移到另一个消费者，这样的行为被称为Rebalance (再均衡).
在再均衡期间，消费者无法消费消息，造成整个群组一小段时间的不可用。Rebalance 的触发条件:当 Consumer Group 组成员数量发
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2024-09-19 11:27:59
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专业词汇：Producer(生产者)：发布消息的对象Consumer（消费者）：订阅并处理消息的对象Consumer group（消费者组）： 每个 consumer 都属于一个 consumer group注：每条消息只能被 consumer group 中的一个 Consumer 消费，但可以被多个 consumer group 消费。Broker（代理）：kafka cluster（Kafk
# 使用Python从Kafka中拉取数据
随着大数据时代的到来，Apache Kafka作为一个强大的分布式流处理平台，越来越多地被应用于数据传输与处理。Kafka具备高吞吐量和低延迟的特性，常用于实时数据流处理。而Python作为一种简单易学且功能强大的编程语言，能够帮助我们方便高效地从Kafka中拉取数据。
## 什么是Kafka
Apache Kafka最初由LinkedIn开发，并
新鲜的尝试最近etl写得太多了，都是使用flink从kafka经过稍微处理写入到clickhouse看着clickhouse官网，偶然间发现了一个有趣的东西，Kafka引擎clickhouse默认支持kafka表引擎，kafka一些参数： 必要参数：
kafka_broker_list – 以逗号分隔的 brokers 列表 (localhost:9092)。
kafka_topic_list –
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2024-03-19 17:15:20
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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面试题以及答案1、kafka的消费者是pull(拉)还是push(推)模式，这种模式有什么好处？ Kafka 遵循了一种大部分消息系统共同的传统的设计：producer 将消息推送到 broker，consumer 从broker 拉取消息。优点：pull模式消费者自主决定是否批量从broker拉取数据，而push模式在无法知道消费者消费能力情况下，不易控制推送速度，太快可能造成消费者奔
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2024-03-26 15:59:32
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前言最近业务开发部门给我们部门提了一个需求，因为他们开发环境和测试环境共用一套kafka，他们希望我们部门能帮他们实现自动给kafka的topic加上环境前缀，比如开发环境，则topic为dev_topic,测试环境，则topic为test_topic,他们kafka客户端是使用spring-kafka。一开始接到这个需求的时候，我心里是拒绝的，为啥开发环境和测试环境不分别部署一套kafka，还要
1，前言将要放假前夕，一个同事过来说，某某日志在kafka里边不消费了，我一开始没在意，去kafka的监控一看，果然是堆积了不少。 这个时候首先检查了一波logstash的情况，因为日常变更也就它了，其他组件一般都是没人调整的，但是看了一圈，好像这个时间点也没人做变更，只是在日志里看到一些索引在与某处建联的时候有拒绝的情况。 此时想着去看看kafka集群，是不是有什么问题呢，可是从kafka自身日
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2024-04-07 09:25:57
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消息格式消息由一个固定长度的头部和可变长度的字节数组组成。头部包含了一个版本号和CRC32校验码。 [plain] view plaincopyprint?1. /**
2. * 具有N个字节的消息的格式如下
3. *
4. * 如果版本号是0
5. *
6. * 1. 1个字节的 "magic" 标记
7. *
8. * 2. 4个字节的CRC32校验码
9. *
10. *
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2024-08-12 14:29:42
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一些观念的修正从 0.9 版本开始，Kafka 的标语已经从“一个高吞吐量，分布式的消息系统”改为"一个分布式流平台"。Kafka不仅仅是一个队列，而且是一个存储，有超强的堆积能力。Kafka不仅用在吞吐量高的大数据场景，也可以用在有事务要求的业务系统上，但性能较低。Kafka不是Topic越多越好，由于其设计原理，在数量达到阈值后，其性能和Topic数量成反比。引入了消息队列，就等于引入了异步，
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2024-07-03 21:48:11
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Kafka 消息幂等性enable.idempotence=true。设置了这个参数后，Producer自动升级成幂等性Producer。 两个重要机制： 1、Producer Id，幂等性的生产者每个客户端都有一个唯一编号id。 2、sequence number，幂等性的生产者发送的每条消息都会带相应的sequence number，Server端就是根据这个值来判断数据是否重复。如果发现se
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2024-03-28 06:16:41
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除了正常的消息发送和消费， 在使用Kafka的过程中难免会遇到一些其他高级应用类的需求， 比如消费回溯， 这个可以通过原生Kafka提供的KafkaConsumer.seek() 方法来实现， 然而类似延时队列、消息轨迹等应用需求在原生Kafka中就没有提供了。我们在使用其他消息中间件时， 比如Rabbit MQ，使用到了延时队列、消息轨迹的功能， 如果我们将应用直接切换到Kafka中， 那么只能
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2024-03-28 11:51:04
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一、简介1、简介简 介• Kafka是Linkedin于2010年12月份开源的消息系统• 一种分布式的、基于发布/订阅的消息系统2、特点– 消息持久化：通过O(1)的磁盘数据结构提供数据的持久化– 高吞吐量：每秒百万级的消息读写– 分布式：扩展能力强– 多客户端支持：java、php、python、c++ ……– 实时性：生产者生产的message立即被消费者可见3、基本组件• Broker：每
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2024-07-26 00:19:47
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一、为什么有消息系统 1、解耦合 2、异步处理 例如：电商平台，秒杀活动。一般流程会分为：1: 风险控制、2：库存锁定、3：生成订单、4：短信通知、5：更新数据 3、通过消息系统将秒杀活动业务拆分开，将不急
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2024-04-11 11:10:42
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kafka定义Apache kafka is a distributed streaming platform，即官方定义 kafka 是一个分布式流式计算平台。而在大部分企业开发人员中，都是把 kafka 当成消息系统使用，即它是一个分布式消息队列，很少会使用 kafka 的流式计算。消息队列的特点模式这个模式主要是针对消费者来讲的，生产者是无模式概念说法的，生产者生产消息都是主动的。点对点 p
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2024-03-27 09:30:09
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Kafka-常用术语(消息、生产者、消费者、集群、broker解释)消息和批次kafka的数据单元被称为消息。类似于数据库表中的一行数据。消息由字节数组组成，所以对于kafka来说，消息里的数据没有特别的格式或含义。消息可以有一个可选的元数据，也就是键，键也是一个字节数组，当消息以一种可控的方式写入不同的分区时，会用到键。最简单的例子就是为键生成一个一致性散列值，然后使用散列值对主题分区数进行取模
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2024-04-10 15:31:24
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概述 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Apache项目的一部分。Kafka是一个分布式的，可划分的，冗余备份的持久性的日志服务。它主要用于处理活跃的流式数据。在大数据系统中，常常会碰到一个问题，整个大数据是由各个子系统组成，数据需要在各个子系统中高性能，低延迟的不停流转。传统的企业消息系统并不是非常适合大规模的数据处理。为了已在同时搞定在线应用（消息
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2024-03-21 08:48:57
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一、基本概念 介绍 Kafka是一个分布式的、可分区的、可复制的消息系统。它提供了普通消息系统的功能，但具有自己独特的设计。 这个独特的设计是什么样的呢？ 首先让我们看几个基本的消息系统术语： Kafka将消息以topic为单位进行归纳。 将向Kafka topic发布消息的程序成为producers. 将预订topics并消费消息的程序成为consumer. Kafka以集群的方式运行，可以由一
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2024-05-20 22:24:43
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Apache Kafka早期的logo：Apache Kafka is an open-source distributed event streaming platform used by thousands of companies for
high-performance data pipelines, streaming analytics, data integration, and
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2024-03-13 09:39:27
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Kafka的消费者consumer是通过遍历KafkaStream的迭代器ConsumerIterator来消费消息的，其数据来源是分配给给KafkaStream的阻塞消息队列BlockingQueue，而BlockingQueue中的消息数据来自于针对每个Broker Server的FetchThread线程。FetchThread线程会将Broker Server上的部分partition数据
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2024-03-18 11:33:43
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