在消费Kafka中分区的数据时，我们需要跟踪哪些消息是读取过的、哪些是没有读取过的。这是读取消息不丢失的关键所在。Kafka是通过offset顺序读取事件的。如果一个消费者退出，再重启的时候，它知道从哪儿继续读取消息进行处理。所以，消费者需要「提交」属于它们自己的偏移量。如果消费者已经提交了偏移量，但消息没有得到有效处理，此时就会造成消费者消息丢失。所以，我们应该重视偏移量提交的时间点以及提交的方
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2023-11-02 08:54:15
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提交和偏移量每次调用poll 方法，总是返回生产者写入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时被群组里的哪个消费者读取过的。我们把更新分区当前位置的操作叫做提交。那么消费者时如何提交偏移量的呢？消费者往一个叫做_consumer_offset的特殊主题发送消息，消息里包含每个分区的偏移量。如果消费者一直处于运行状态，那么偏移量没有什么用处。不过如果消费者发生崩溃或者有新的
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2023-12-16 17:08:11
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大体记录几点重要的，方便忘了的时候快速记起来 作者：半兽人 链接：https://www.w3cschool.cn/apache_kafka/apache_kafka_introduction.html1.分区每一个分区都是一个顺序的、不可变的消息队列， 并且可以持续的添加。分区中的消息都被分了一个序列号，称之为偏移量(offset)，在每个分区中此偏移量都是唯一的。
Kafka中采用分
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2024-03-19 02:07:45
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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对应的位置。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”可以翻译为“偏移量”，也可以翻译为“位移”，读者可能并没有过多地在意这一点：在很多中文资料中都会交叉使
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2024-04-06 08:48:39
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5、偏移量提交5.1 偏移量（1）新旧版本偏移量的变化 在Kafka0.9版本之前消费者保存的偏移量是在zookeeper中/consumers/GROUP.ID/offsets/TOPIC.NAME/PARTITION.ID。新版消费者不在保存偏移量到zookeeper中，而是保存在Kafka的一个内部主题中“consumer_offsets”，该主题默认有50个分区，每个分区3个副本，分区数
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2024-08-06 21:27:21
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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>
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2024-03-21 20:46:48
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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
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2024-04-28 12:21:41
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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
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2023-10-09 15:32:58
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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
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2024-04-03 22:05:11
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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
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2024-04-18 10:55:40
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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
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2024-04-29 14:46:52
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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
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2024-01-11 09:14:54
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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
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2024-03-18 12:01:37
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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
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2023-11-28 20:38:56
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，作者： gentle_zhou。Kafka，作为一款分布式消息发布和订阅系统，被广泛应用于大数据传输场景；因为其高吞吐量、内置分区、冗余及容错性的特点，可谓是一个很好的大规模消息处理应用的解决方案（行为追踪，日志收集）。基本架构组成Kafka里几有如下大基本要素：Producer：消息生产者，向Kafka cluster内的Broker发送消息；位于客户端内Kafka cluster：包含了1个
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2024-04-24 05:57:11
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1.消费者提交偏移量导致的问题当我们调用 poll 方法的时候，broker 返回的是生产者写入 Kafka 但是还没有被消费者读取过的记录，消费者可以使用 Kafka 来追踪消息在分区里的位 置，我们称之为偏移量。消费者更新自己读取到哪个消息的操作，我们称之为提交。消费者是如何提交偏移量的呢？消费者会往一个叫做_consumer_offset 的特殊主题发送一个消息，里面会包括每个分区的偏移量。
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2023-10-28 14:18:48
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相思一夜情多少，地角天涯未是长。
-- 张仲素《燕子楼》本文已同步掘金平台，图片依然保持最初发布的水印（如CSDN水印）。（以后属于本人原创均以新建状态在多个平台分享发布）前言上一篇文章大概讲述了偏移量Offset的概念，本篇文章会详细讲讲偏移量。生产者Offset生产者消息会分配到自己的分区里，每个分区都有一个Offset，而且是生产者最大的Offset，也是分区最大的Offset（偏
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2024-03-15 16:11:12
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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
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2024-03-21 11:04:45
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目录：MetaData信息Kafka偏移量客户端负载均衡MetaData信息客户端如何知道该往哪个节点发送请求来获取数据：通过元数据。元数据（MetaData）是什么：topic、topic的分区、每个分区有哪些副本、哪个副本是leader等信息。一般情况下客户端会缓存元数据，并直接往目标broker上发送生产和获取请求，并且客户端还会定时的刷新自己的元数据。Kafka偏移量1、Kafka GUI
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2023-07-17 12:05:52
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Apache Spark 1.3.0引入了Direct API，利用Kafka的低层次API从Kafka集群中读取数据，并且在Spark Streaming系统里面维护偏移量相关的信息，并且通过这种方式去实现零数据丢失(zero data loss)相比使用基于Receiver的方法要高效。但是因为是Spark Streaming系统自己维护Kafka的读偏移量，而Spark Streaming系
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2024-06-04 11:43:37
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