新手解除 kafka，很容易把 acks 和提交 ack搞混了。acks (0, 1, 'all')代表kafka收到消息的答复数,0就是不要答复,爱收到没收到.1就是有一个leader broker答复就行,all是所有broker都要收到才行0: Producer不等待kafka服务器的答复,消息立刻发往socket buffer,这种方式不能保证kafka收到消息,设置成这个值的时候retr
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2024-03-19 03:01:34
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Consumer 端有个位移的概念
它和消息在分区中的位移不是一回事儿 Consumer 的消费位移，它记录了 Consumer 要消费的下一条消息的位移。这可能和你以前了解的有些出入，不过切记是下一条消息的位移，而不是目前最新消费消息的位移Consumer 需要向 Kafka 汇报自己的位移数据，这个汇报过程被称为提交位移（Committing Offsets）
因为 Consumer
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2023-12-12 20:46:23
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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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问题1：消息队列的作用1、 解耦快递小哥手上有很多快递需要送，他每次都需要先电话一一确认收货人是否有空、哪个时间段有空，然后再确定好送货的方案。这样完全依赖收货人了！如果快递一多，快递小哥估计的忙疯了……如果有了便利店，快递小哥只需要将同一个小区的快递放在同一个便利店，然后通知收货人来取货就可以了，这时候快递小哥和收货人就实现了解耦！2、 异步快递小哥打电话给我后需要一直在你楼下等着，直到我拿走你
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2024-05-15 16:43:17
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目录一、前言二、ProducerRecord分析三、Sender发送线程3.1 Sender3.2 sendProducerData3.3 client.poll一、前言本节主要是对kafka发送消息流程的源码分析，如果想了解kafka的基本原理，可以参考另外一篇文章：kafka从入门到不放弃_fish_tao- 下图是kafka发送消息的简单程序 //生产者客户端的基本配置
假如同一个topic下有n个分区、n个消费者，每个分区会发送消息给对应的一个消费者，这样n个消费者就可以负载均衡地处理消息。同时生产者会发送消息给不同分区，每个分区分给不同的brocker处理，让集群平坦压力，这样大大提高了Kafka的吞吐量。
# 使用 Python 提交 Kafka Offset 的科普文章
Apache Kafka 是一个流行的分布式流媒体平台，常用于大规模的数据流处理。Kafka 的一个重要概念是 **Offset**，它指的是消息在 Kafka 分区中的位置。本文将介绍如何使用 Python 提交 Kafka 的 Offset，并给出相关代码示例。
## 1. 什么是 Kafka Offset？
在 Kaf
Kafka继kafka基础之后再来点高级实用的。顺便做一个kafka整理总结。查看kafka自身维护偏移量：kafka-run-class.sh kafka.tools.GetOffsetShell --broker-list master:9092 --topic flink --time -11、kafka自定义分区分析步骤：
1，设计一个子类继承分区父类，重写其中的partition
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2024-10-25 08:53:54
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消费者每次调用poll()方法，它总是返回由生产者写入Kafka但没有被消费者读取过的记录，我们因此可以知道哪些消息是被群组里的哪个消费者读取的。Kafka不会像JMS队列那样需要得到消费者的确认，消费者使用broker里的MetaData来追踪消息在分区里的位置（offset）。更新分区当前位置的操作叫提交。消费者会向_consumer_offset的特殊主题发送消息，消息里包含每个分区的off
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2024-02-19 10:26:11
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在上一篇博客中介绍了使用Consumer订阅多个Topic或者多个Partition：Kafka：Consumer订阅在上一篇博客的测试样例中，Consumer都是自动提交offset，这
原创
2022-11-09 18:54:01
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org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer#pollOnce 结论就是：consumer 拉取到消息后，会更新保存的位点信息，下
原创
2022-11-15 15:10:41
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Kafka是一个分布式流处理平台，广泛用于构建实时数据管道和流处理应用。然而，Python开发者在使用Kafka时，常常会遇到一个问题：自动提交offset。这个问题关系到消息的处理与事务管理，下面我们将深入探讨如何解决这个问题。
### 协议背景
Kafka使用生产者-消费者模型，消息由生产者发送到主题，消费者从主题中读取消息。为了确保消息处理的可靠性，消费者需要管理消息的offset。自动
之前我们说过，Consumer 端有个位移的概念，它和消息在分区中的位移不是一回事儿，虽然它们的英文都是 Offset。今天我们要聊的位移是 Consumer 的消费位移，它记录了 Consumer 要消费的下一条消息的位移。这可能和你以前了解的有些出入，不过切记是下一条消息的位移，而不是目前最新消费消息的位移。我来举个例子说明一下。假设一个分区中有 10 条消息，位移分别是 0 到 9。某个
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2024-03-21 09:40:48
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# 手动提交Kafka Offset的实现指南
在使用Apache Kafka与Apache Spark进行数据流处理时，手动提交Kafka偏移量（Offset）是一项重要的技能，尤其是在需要精确控制消息消费的场景中。以下是实现手动提交Kafka Offset的详细步骤和代码示例。
## 整体流程
在开始之前，我们先来看一下实现手动提交Kafka Offset的整体流程。这个流程将帮助我们理
原创
2024-10-05 04:32:50
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Kafka消费者消费者和消费组订阅主题与分消息消费提交控制和关闭消费指定位移消费再平衡拦截器 消费者和消费组拥有相同group.id的消费者线程为同一组消费组 消费者数量和分区数量一致时为p2p模式；消费者数量少于分区数量为发布订阅模式订阅主题与分subscribe()方法为订阅主题，有4个重载的方法public void subscribe(Collection<String> t
目录首先回顾之前的知识点 自动提交offset 手动提交消费者poll消息的细节 完整代码： 按照新方法进行消费消息1.指定时间进行消息的消费 2.指定分区开始从头消费+指定分区的偏移量开始消费新消费组的消费offset规则 首先回顾之前的知识点消费者消费消息，每消费offset+1，然后提交offset给到我们kafka中topic中的
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2023-11-10 06:27:45
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前言在上一篇 Kafka使用Java实现数据的生产和消费demo 中介绍如何简单的使用kafka进行数据传输。本篇则重点介绍kafka中的 consumer 消费者的讲解。应用场景在上一篇kafka的consumer消费者，我们使用的是自动提交offset下标。
但是offset下标自动提交其实在很多场景都不适用，因为自动提交是在kafka拉取到数据之后就直接提交，这样很容易丢失数据，尤其是在需要
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2024-02-15 19:25:34
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手动提交offset 虽然offset十分遍历，但是由于其是基于时间提交的，开发人员难以把握offset提交的实际。因此Kafka还提供了手动提交offset的API 手动提交offset的方法有两种：分别commitSync(同步提交)和commitAsync(异步提交)。两者的相同点是，都会将本次提交的一批数据最高的偏移量提交：不同点是，同步提交阻塞当前线程，一致到提交成功，并且会自动失败重试
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2024-07-31 09:25:09
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kakfa用offset来记录某消费者消费到的位置，由于kafka是个分布式结构，数据被存放在多个partition上，那么要为每个partition单独记录一个offset，该offset保存在一个叫__consumer_offsets 的Topic里，与此同时，kafka规定在同一消费者组里，同一时刻一个partition只能有一个消费者
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2024-03-27 09:36:39
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Kafka Consumer - 消费者跟生产者一样，消费者也属于kafka的客户端，不过kafka消费者是从kafka读取数据的应用，侧重于读数据。一个或多个消费者订阅kafka集群中的topic，并从broker接收topic消息，从而进行业务处理。今天来学习下kafka consumer基本使用。消费者example组件版本kafka_2.13-3.3.1JDK17apache-maven-
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2023-08-19 20:09:42
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