Kakfa的消费偏移量修改方法
原创
2022-06-06 17:07:55
978阅读
Kafka【分布式提交日志，分布式流平台】消息 数据单元就是消息，消息由字节数组组成，消息没有特别格式和含义。主题 Kafka通过主题对消息分类，一个主题可以分为若干分区。消息用追加的方式写入分区，然后以先进先出的顺序读取，一个分区内消息的读取是有序的，一个主题内消息的读取不能保证有序。生产者【发布者】 创建消息消费者【订阅者】 读取消息偏移量 一种元数据，是不断递增的整数，创建消息是就会生成，每
目录kafka消息发送的流程？Kafka 的架构设计?Kafka 分区的目的？Kafka如何做到消息的有序性？ISR、OSR、AR 是什么？Kafka 在什么情况下会出现消息丢失?如何尽力保证 Kafka 的可靠性Kafka中如何做到数据唯一，即数据去重？简述kafka集群中的Leader选举机制?kafka如何处理数据乱序问题?kafka中节点如何服役和退役?Kafka中leader follo
存储方式在底层的硬盘上，kafka会在对应的配置目录下，创建topic-partitionId的目录，如下。如果是多broker的情况下，会使用partitionId % broker数量的值决定在哪个broker上。副本分配算法如下：将所有N Broker和待分配的i个Partition排序.将第i个Partition分配到第(i mod n)个Broker上.将第i个Partition的第j个
hello，小伙伴们。 相信很多小伙伴们在学习或者使用Kafka的时候, 常常被一个叫做偏移量的东西整的迷迷糊糊的一头雾水。 我们今天就来仔细地梳理一下关于这部分的知识。 这篇文章，分为四部分，介绍消费者群组、消费者属性配置、偏移量提交方案（重点）、再均衡方案（重点）。话不多说，我们从消费者开始聊起。消费者和消费者群组关于消费者群组，面试官常常问一个问题：如何增加Kafka消费者的消费能力。挖坑警
本文主要介绍 Spark Streaming 应用开发中消费 Kafka 消息的相关内容，文章着重突出了开发环境的配置以及手动管理 Kafka 偏移量的实现。一、开发环境1、组件版本CDH 集群版本：6.0.1Spark 版本：2.2.0Kafka 版本：1.0.12、Maven 依赖<!-- scala -->
<dependency>
<groupId>
KafkaConsumer(消费者)每次调用 poll()方法，它总是返回由生产者写入 Kafka但还没有被消费者读取过的记录， 我们因 此可以追踪到哪些记录是被群组里的哪个消费者读取的。之前已经讨论过， Kafka 不会像其他 JMS 队列那样需要得到消费者的确认，这是 Kafka 的一个独特之处。相反，消 费者可以使用 Kafka来追踪消息在分区里的位置(偏移量)。 我们把更新分区当前位置的操
一、环境说明组件版本KafkaKafka-0.10.2.0Sparkspark-2.2IDEAidea64-2017Zookeeperzookeeper-3.4.5 二、Kafka自动管理偏移量 1.管理kafka的偏移量，有两个重要的参数：auto.offset.reset 和 enable.auto.commi
一、存储策略在kafka中每个topic包含1到多个partition，每个partition存储一部分Message。每条Message包含三个属性，其中有一个是offset。问题来了：offset相当于partition中这个message的唯一id，那么如何通过id高效的找到message？两大法宝：分段+索引kafak中数据的存储方式是这样的： 1、每个partition由多个segmen
定位：kafka是一款分布式，高吞吐量，基于发布/订阅的消息中间件。核心组件：broker：kafka服务器，负责消息的存储和转发。topic：主题，消息的类别，kafka按照topic分类消息。partition:分区，一个topic可以有多个partition分区，topic中的消息保存在各个partition上。offset：偏移量。消息在kafka消息文件中的位置，可以理解为消息在part
7 偏移量代码地址：https://github.com/luslin1711/kafka_demo/tree/master/kafka_demo_07一、同步与异步组合提交偏移量一般情况下，针对偶尔出现的提交失败，不进行重试不会有太大问题，因为如果提交失败是因为临时原因导致的，那么后续的提交总会有成功的。但如果这是在关闭消费者前的最后一次提交，就要确保能够提交成功因此，在消费者关闭前一般会组合使
书接上回，实际上，消费者提交偏移量如果存储在ZK 中，也是用消费组级别来表示。存储在ZK 中天生就具有共享存储的优势，所有的消费者只需要连接ZK 即可。而以主题方式存储偏移量时，就得考虑是否需要连接多个服务端节点。每个消费组只连接一个节点是最好的，这个节点负责管理一个消费组所有消费者所有分区的偏移量， 叫作偏移量管理器（ OffsetManager）。和采用ZK方式将偏移量数据写到ZK不同，消费者
一、Kafka 0.7.x1、非压缩消息MessageSet 格式的时候就说Offset字段存储的是消息存储到磁盘之后的物理偏移量从上图可以看出，每条消息存在磁盘的偏移量是其距离文件开头的绝对偏移量。比如上面第一条消息的偏移量是0；第二条消息的偏移量是第一条消息的总长度；第三条消息是其前两条消息总长度；以此类推。这种方式存储消息的偏移量很好理解，处理起来也很方便。消息存储到磁盘的偏移量是由 Bro
最近工作有点忙，所以更新文章频率低了点，在这里给大家说声抱歉，前面已经写过在spark streaming中管理offset，但当时只知道怎么用，并不是很了解为何要那样用，最近一段时间又抽空看了一个github开源程序自己管理offset的源码，基本已经理解透彻了，当然这里面还包含了由于理解不透彻导致升级失败的一个案例，这个在下篇文章会分享出来。本篇我们先
目录1 重构代码2 Checkpoint 恢复3 MySQL 存储偏移量3.1 编写工具类3.2 加载和保存偏移量1 重构代码针对前面实现【百度热搜排行榜Top10】实时状态统计应用来说，当应用关闭以后，再次启动（Restart）执行，并没有继续从上次消费偏移量读取数据和获取以前状态信息，而是从最新偏移量（Latest Offset）开始的消费，肯定不符合实际需求，有两种解决方式：方式一：Chec
Kafka消息可靠性第一种情况消费端消息丢失 场景描述： 位移提交：对于Kafka中的分区而言，它的每条消息都有唯一的offset，用来表示消息在分区中的位置。对于消费者而言，它也有一个offset的概念，消费者使用offset来表示消费到分区中某个消息所在的位置。单词"offset"可以编译为"偏移量"，也可以翻译为"位移"，在很多的中文资料中都会交叉使用"偏移量"和"位移"这两个词，对于消息在
一、Topic topic是被发布记录的类别或提要名称。在kafka中， topic 是多租户的，一个topic可以工多个用户订阅。 对于每个主题，Kafka集群维护一个分段日志，该日志看起来如下: 每个分区都是一个有序的、不可变的记录序列，这些记录一直被附加到结构化的提交日志中。分区中的记录分别被分配一个称为偏移量（offset）的顺序id号，它惟一地标识分区内的每个
kafka的工作流程： kafka集群里面有许多broker，每个broker里面有许多Topic，Topic可以分为许多的partition，对partition又会进行备份操作，这样是为了保证数据的安全和稳定。对partition的备份又分为leader和follower，一般的读写操作都是在leader上面进行。为了数据的安全，相同Topic的相同partition不会存在于一个broker
第一种是使用zookeeper保存偏移量object KafkaDirectZookeeper {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val group = "DirectAndZk"
val conf = new SparkConf().setAppName(s"${this.getClass.getName}").setM
工作中遇到过问题：包括数据Invalid Message和Failed_to_UNcompress等，会造成消费端的iterator损坏，导致消费进程挂掉，需要手动跳过某些数据；Kafka的偏移量有保存在zookeeper和kafka中topic(_consumer_offset)2种方式；1、修改保存在zookeeper中的偏移量：使用./zkCli.sh -server xxxx:2181 进
