触发分区平衡的原因（Rebalance）group有新的consumer加入topic分区数变更broker和consumer之间无心跳默认 session.timeout.ms = 10000，heartbeat.interval.ms = 3000session.timeout.ms >= n * heartbeat.interval.ms间隔3秒心跳一次，当超过session.time
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2024-04-25 11:26:32
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Kafka用了挺长时间了，最早时官方文档也看得挺细的，但结果大半年没用，最近在做一些部署调整的时候有些细节居然遗忘了，摆了个乌龙。在这里总结一下，以免再忘。1. 给Kafka加负载均衡的问题Kafka producer上传数据的工作原理：producer先通过配置的broker列表中的其中一台，获取到整个Kafka集群的metadata，其中包含brokers,topics,partitions包
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2024-03-18 08:21:50
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### Kafka集群不均衡问题解决方案
#### 问题描述
Kafka集群不均衡是指在Kafka集群中，部分节点的负载过重，而另一部分节点负载较轻。这种情况可能会导致消息数据在集群中的不均匀分布，影响集群的性能和可靠性。
#### 解决方案
解决Kafka集群不均衡问题需要通过重新平衡负载来实现。下面是解决方案的具体步骤和代码示例：
步骤 | 操作 | 代码示例
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原创
2024-05-27 10:43:38
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一个consumer group中有多个consumer，一个 topic有多个partition，所以必然会涉及到partition的分配问题，即确定那个partition由哪个consumer来消费。Kafka有两种分配策略，一是roundrobin，一是range。最新还有一个StickyAssignor策略将分区的所有权从一个消费者移到另一个消费者称为重新平衡（rebalance）。当以下
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2024-04-09 10:54:27
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偏移量保存到数据库一、版本区别之前版本的kafka偏移量都是保存在kafka中的，而现在的kafka偏移量保存在了自己的一个特殊主题__consumer__offsets中二、维护思路根据传入的主题以及消费者组，先判断库中是否存在当前消费者组的消费记录，如果不存在，则证明为第一次消费，获取主题每分区当前的偏移量保存入库，如果存在，则读取库中各分区偏移量字段，封装为MAP，传入创建Dstream函数
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2024-04-01 08:52:25
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1.再均衡1表示，新增一个消费者3；再均衡2表示，去掉一个消费者3；每次再均衡都会从数据库读取最新的偏移量开始消费2.再均衡监听器消费者在退出和进行分区再均衡之前,会做一些清理工作比如，提交偏移量、关闭文件句柄、数据库连接等。在为消费者分配新分区或移除旧分区时,可以通过消费者 API 执行一些应用程序代码，在调用 subscribe()方法时传进去一个 ConsumerRebalanceliste
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2024-03-22 10:22:24
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弃而舍之,朽木不折。 弃而不舍,金石可镂。
——战国:荀子的《劝学》本文已同步掘金平台，图片依然保持最初发布的水印（如水印）。（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Kafka系列第二期【（二）消息队列-Kafka核心概念（相知）】有讲到分区的概念，在这里分享下分区再均衡，这个在Kafka核心里来说是狠招那个分区再均衡是什
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2024-04-03 12:46:46
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背景：我给kafka准备了6块盘，但是每次都是其中两块磁盘满了，导致kafka挂掉，本着
原创
2023-06-29 00:37:44
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一句话概述：kafka重平衡机制以为了保证一个消费者组中消费环境发生变化后仍能够负载均衡的一种机制。（消费策略的转移）。重平衡发生的几种情况：有新的消费者加入Consumer Group。有消费者宕机下线。消费者并不一定需要真正下线，例如遇到长时间的GC、网络延迟导致消费者长时间未向GroupCoordinator发送HeartbeatRequest时，GroupCoordinator会认为消费者
kafka的基本概念Kafka 中消息是以 Topic 进行分类的。生产者生产消息，消费者消费消息，面向的都是同一个 Topic。producer指明发送消息的topic，consumers指明接收消息的topic，以此来达到转发消息的目的。Topic 是逻辑上的概念，而 Partition 是物理上的概念，每个 Partition 对应于一个 log 文件，该 log 文 件中存储的就是 Pro
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2024-02-22 23:36:31
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一 概念一个consumer group 通过一定的分配算法来分配消费订阅的topic的所有分区。具体有协调者完成重平滑流程。二 触发条件组成员发送变更，如consumer增加或减少如consumer进程崩溃、consumer进程所在机器宕机、consumer异常比如poll间隔太久；组订阅的topic数变更，如使用基于正则的订阅，当匹配正则的新的topic创建时会触发；组订阅topic的分区数变
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2024-04-24 10:07:53
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文章目录1.如何防止消息丢失2.如何防止重复消费3..如何做到消息的顺序消费4.如何解决消息积压问题(1)消息积压问题的出现(2)消息积压的解决方案5.实现延时队列的效果(1)应用场景(2)具体方案6. kafka知识点目录 1.如何防止消息丢失⽣产者：(1）使⽤同步发送。 (2）把ack设成1或者all，并且设置同步的分区数>=2。消费者：把⾃动提交改成⼿动提交。2.如何防止重复消费在防
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2024-04-09 21:19:21
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我们先回顾下，一个主题可以有多个分区，而订阅该主题的消费组中可以有多个消费者。每一个分区只能被消费组中的一个消费者消费，可认为每个分区的消费权只属于消费组中的一个消费者。但是世界是变化的，例如消费者会宕机，还有新的消费者会加入，而为了应对这些变化，让分区所属权的分配合理，这都需要对分区所属权进行调整，也就是所谓的 “再均衡”。本文将对再均衡的相关知识进行详细叙述。触发时机首先，我们需要了解什么情况
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2024-03-19 02:18:12
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kafka的rebalance机制kafka集群模式下，一个topic有多个partition，对于消费端，可以有多个consumer同时消费这些partition。为了保证大体上partition和consumer的均衡性，提升topic的并发消费能力，所以会有Rebalance。Rebalance 本质上是一种协议，规定了一个 Consumer Group 下的所有 consume
消费群组和分区再均衡 1、 什么叫分区再均衡： 分区的所有权从一个消费者转移到另一个消费者，这样的行为叫做分区再均衡。 &nb
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2024-03-28 04:21:13
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摘要主要的是的针对于的kafka的面试的问题进行分析和总结Partition Rebalance分区再均衡1）消费者组中新添加消费者读取到原本是其他消费者读取的消息,（2）消费者关闭或崩溃之后离开群组，原本由他读取的partition将由群组里其他消费者读取,（3）当向一个Topic添加新的partition，会发生partition在消费者中的重新分配以上三种现象会使partition的所有权在
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2024-04-12 06:01:14
156阅读
（1）两种常用的消息模型队列模型（queuing）和发布-订阅模型（publish-subscribe）。队列的处理方式是一组消费者从服务器读取消息，一条消息只由其中的一个消费者来处理。发布-订阅模型中，消息被广播给所有的消费者，接收到消息的消费者都可以处理此消息。（2）Kafka的消费者和消费者组Kafka为这两种模型提供了单一的消费者抽象模型： 消费者组 （consume
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2024-08-23 07:23:34
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# HBase数据不均衡问题及解决方案
在使用HBase存储大规模数据时，经常会遇到数据不均衡的问题。数据不均衡指的是数据在不同region server上的分布不均匀，导致一些region server负载过重，而一些region server负载较轻。这会影响HBase的性能和稳定性。为了解决这个问题，我们需要采取一些措施来平衡数据的分布。
## 问题分析
数据不均衡可能由以下几个方面引
原创
2024-03-03 04:10:39
131阅读
所谓的不平衡数据集指的是数据集各个类别的样本量极不均衡。以二分类问题为例，假设正类的样本数量远大于负类的样本数量，通常情况下通常情况下把多数类样本的比例接近100:1这种情况下的数据称为不平衡数据。不平衡数据的学习即需要在分布不均匀的数据集中学习到有用的信息。
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2023-05-24 09:14:49
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解决样本类别分布不均衡的问题1 哪些运营场景中容易出现样本不均衡1.1 异常检测场景1.2 客户流失场景1.3 罕见事件的分析1.4 发生频率低的事件2 通过过抽样和欠抽样解决样本不均衡2.1 过抽样2.2 欠抽样3 通过正负样本的惩罚权重解决样本不均衡4 通过组合/集成方法解决样本不均衡5 通过特征选择解决样本不均衡6 代码实操：Python处理样本不均衡 所谓的不均衡指的是不同类别的样本量
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2024-01-02 12:01:08
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