对于那种大批量机器组成的集群环境，每分钟产生的日志量都能以 GB 数，因此如何将这么大的数据量均匀地分配到 Kafka 的各个 Broker 上，就成为一个非常重要的问题。分区是实现负载均衡以及高吞吐量的关键，故在生产者这一端就要仔细盘算合适的分区策略，避免造成消息数据的“倾斜”，使得某些分区成为性能瓶颈，这样极易引发下游数据消费的性能下降。 分区的概念 Kafka
转载
2024-01-03 23:25:57
132阅读
在调用Kafka的Producer API时，如果没有指定分区器，那么数据将会根据默认分区器的算法均分
原创
2022-11-03 14:16:32
157阅读
文章目录kafka 1.1 创建Topic时 分区分配分析分区副本分配方式不考虑机架因素进行分区分配主要方法`assignReplicasToBrokersRackUnaware`代码分区下标计算方法情况模拟考虑机架因素进行分区分配 kafka 1.1 创建Topic时 分区分配分析分区分配指的是为集群创建Topic时的partition的副本分配，就是Topic的partition分配在哪些b
转载
2024-02-11 08:18:13
77阅读
【代码】kafka复习：（5）自定义分区器。
原创
2023-10-31 11:32:53
83阅读
生产者生成数据的数据，按自定义key做hashcode进行分区
原创
2018-03-26 10:04:05
4371阅读
点赞
Kafka整合SpringBoot准备工作假设你了解过 SpringBoot 和 Kafka。1、SpringBoot2、KafkaKafka 的话可以看看的博客 ： Kafka 安装及快速入门 ，学习的话自己开台虚拟机自己手动搭建环境吧，有条件的买服务器。3、版本Kafka服务版本为 kafka_2.11-1.1.0 (Scala)， 也就是1.1.0Kafka的spring
一、增加分区
### --- 创建主题：分区副本均为1
[root@hadoop ~]# kafka-topics.sh --zookeeper localhost:2181/myKafka \
--create --topic topic_demo_001 --partitions 1 --replication-factor 1
[root@hadoop ~]#
转载
2024-02-18 21:00:29
53阅读
作者 | 草捏子在《Kafka消费者的使用和原理》中已经提到过“再均衡”的概念，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“
转载
2023-11-29 15:27:10
54阅读
Flink之Partitioner(分区规则)方法注释global()全部发往1个taskbroadcast()广播(前面的文章讲解过,这里不做阐述)forward()上下游并行度一致时一对一发送,和同一个算子连中算子的OneToOne是一回事shuffle()随机分配(只是随机,同Spark的shuffle不同)rebalance()轮询分配,默认机制就是rebalance()recale()一
kafka的API第一步：导入kafka的开发jar包 Kafka生产者@Test public void kafkaProducer() throws Exception { //1、准备配置文件 Properties props = new Properties(); props.put("bootstrap.servers", "had
原创
2021-06-02 18:24:09
538阅读
概述： flink kafka实时流计算时都是用默认的序列化和分区器，这篇文章主要介绍如何向Kafka发送消息，并自定义消息的key,value,自定义消息分区类，这里选择最新的Flink1.9.1进行讲解。自定义序列化类KeyedSerializationSchema： 通常我们都是用默认的序列化类来发送一条消息，有时候我们需要执行发送消息的key,value值，或者解析消息体
原创
2021-03-10 10:17:21
1676阅读
# Spark 自定义分区器：让数据处理更高效
Apache Spark 是一个强大的大数据处理框架，支持各种数据处理操作。在进行数据处理时，分区是一个非常关键的概念。分区器控制着数据如何在 Spark 集群中分布，这会影响到任务的执行效率和资源利用率。在某些情况下，使用自定义分区器可以显著提高性能。本篇文章将带你了解如何在 Spark 中自定义分区器，并提供示例代码。
## 分区器的概念
使用Hive自定义分区器，可以解决一些情况下产生的数据倾斜，下边给出自定义分区器流程，可做参考。1、环境说明当前环境采用Hadoop3.1.3以及Hive3.1.2版本。2、自定义类自定义类实现org.apache.hadoop.mapred.Partitioner(必须为这个,Hive中使用的是老的API)接口，这里只是做测试，所以所有数据我现在全部发送至0号分区，注意分区器中Key和Value
原创
2021-03-14 10:08:00
980阅读
# 使用Java Kafka生产者自定义分区的完整指南
Kafka是一种流行的分布式流处理平台，它的核心是消息流。当使用Kafka发送消息时，通常会使用分区来提高数据的并行处理能力。大多数情况下，Kafka会根据消息的键（key）来决定将消息发送到哪个分区。然而，有时候我们需要根据特定的业务需求来自定义这个分区过程。本文将逐步引导你如何实现Java Kafka生产者自定义分区，并为你提供完整的代
在使用Java和Kafka进行消息传递时，很多开发者遇到了自定义分区策略不生效的问题。这篇博文将带你详细解析这个问题的来龙去脉，提供解决方案，并帮助你优化开发流程。
### 问题背景
在生产环境中，Kafka常用于实时数据流处理，分区策略对于数据的均匀分布至关重要。一个自定义分区策略能够帮助将消息发送到特定的分区，从而提高系统的性能和处理效率。然而，我们在实现自定义分区策略后，发现其并未如预期
# Java Kafka生产者自定义分区指南
在使用Kafka的过程中，我们常常需要将消息发送到特定的分区，以便更好地控制数据的分布和消费。自定义分区是一个非常实用的功能，它可以帮助我们实现特定的负载均衡或业务逻辑。
在本教程中，我们将深入了解如何实现Java Kafka生产者自定义分区。首先，我们会梳理整个流程，然后逐步讲解如何实现每个步骤，并提供相关代码示例。
## 一、流程概述
为了
# Kafka自定义分区配置无法加载Redis解决方案
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何实现Kafka自定义分区配置以加载Redis。以下是实现此功能的完整流程，包括代码示例和注释。
## 流程概述
首先，让我们通过以下表格来概述整个流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 配置Kafka的自定义分区器 |
| 2 | 实现自定义分区器类 |
|
原创
2024-07-29 04:35:21
26阅读
# Kafka 生产者自定义分区的实现
作为一名刚入行的开发者，理解Kafka的生产者和如何自定义分区是十分重要的。我们将通过以下几个步骤实现Kafka生产者的自定义分区。
## 1. 整体流程概述
| 步骤 | 描述 |
|------|--------------------------------|
| 1 | 添加Kafka依
原创
2024-10-04 06:09:49
23阅读
目录一、需求二、代码展示三、数据展示四、结果展示五、三种分区方式介绍 1、默认
原创
2022-12-28 15:37:41
302阅读
# Android自定义分区实现教程
## 一、流程梳理
下面是实现Android自定义分区的步骤表格：
```mermaid
journey
title 实现Android自定义分区流程
section 确定需求
section 划分分区
section 格式化分区
section 操作分区
```
## 二、详细步骤及代码
### 1. 确定需
原创
2024-06-01 05:24:47
151阅读
