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2021-06-10 21:01:39
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2021-06-10 21:01:37
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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
109阅读
前言（代码亲测）Streaming-kafka-0-8 mysql、zookeeperStreaming-kafka-0-10 kafka、redis其中都是翻阅前辈们的代码分享，总结汇总在这里供自己参考，但 kafka 的 offset 生产一般都
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2023-11-25 17:40:43
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随着大数据技术的快速发展，Apache Flink已经成为流式处理的热门选择。而Kafka作为常用的消息队列系统，也被广泛应用于数据传输和存储。在使用Flink处理Kafka数据时，管理offset是非常重要的一环，它可以确保数据的精准处理，并且能够避免数据重复消费。本文将介绍如何在Flink中管理Kafka offset，并提供代码示例帮助你实现这一过程。
### 操作流程
首先，让我们来看一
原创
2024-05-28 11:11:18
288阅读
本篇文章Fayson主要介绍如何使用Kudu管理Kafka的Offset。
原创
2022-09-21 23:12:03
134阅读
版本：Spark streaming 2.11 Kafka:0.9.0.0 scala:2.11.8Spark streaming消费kafka主要有两种方式:receiver方式和直连方式。一、receiver方式：1、利用kafka高阶API，offset由zookeeper维护。2、方式：KafkaUtils.createStream(streamingC
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2024-01-21 02:07:47
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Kafka配合Spark Streaming是大数据领域常见的黄金搭档之一，主要是用于数据实时入库或分析。为了应对可能出现的引起Streaming程序崩溃的异常情况，我们一般都需要手动管理好Kafka的offset，而不是让它自动提交，即需要将enable.auto.commit设为false。只有管理好offset，才能使整个流式系统最大限度地接近exactly once语义。管理offset的
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2023-11-02 08:33:47
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来源:大数据技术与架构作者:王知无大数据技术与架构点击右侧关注，大数据开发领域最强公众号！暴走大数据点击右侧关注，暴走大数据！By大数据技术与架构场景描述：Kafka配...
原创
2021-06-10 20:57:56
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来源:大数据技术与架构作者:王知无大数据技术与架构点击右侧关注，大数据开发领域最强公众号！暴走大数据点击右侧关注，暴走大数据！By大数据技术与架构场景描述：Kafka配...
原创
2021-06-10 20:57:57
224阅读
上节研究了SparkStreaming Kafka的Offset管理，同时使用Scala实现了自定义的Offset管理。本节继续研究，使用Redis对Kafka的Offs
原创
精选
2024-09-01 11:13:23
236阅读
上节研究了Spark Streaming 与Kafka的关系，研究了08、10版本的不同的，研究了Producer、KafkaDStream，并且附带实例代码。在 D
原创
2024-09-01 11:13:34
105阅读
1. Kafka更新历史 对kafka版本的理解，普遍分为了两个大版本：0.9版本之前，0.9版本之后（包含）。两个大版本对offset的存储管理有很大的改革。0.9+之后的版本，将offset的存储管理迁移到了kafka内部，减轻zk对offset频繁的维护带来的压力。Versionoffset存储位置0.9之前z
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2024-04-22 10:32:18
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Spark Streaming + Kafka 实现实时数据传输版本说明：
Spark 3.0.0
Kafka 2.12
zookeeper 3.5.7 文章目录Spark Streaming + Kafka 实现实时数据传输一、集群端二、IDEA端 一、集群端前提：配置好并启动三台节点的zookeeper在三个结点分别配置Kafka①解压安装包，在安装目录/home/kafka-2.12下创建l
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2023-10-19 17:18:24
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一、前言在如今的分布式环境时代，任何一款中间件产品，大多都有一套机制去保证一致性的，Kafka 作为一个商业级消息中间件，消息一致性的重要性可想而知，那 Kafka 如何保证一致性的呢？本文从高水位更新机制、副本同步机制以及 Leader Epoch 几个方面去介绍 Kafka 是如何保证一致性的。二、HW 和 LEO要想 Kafka 保证一致性，我们必须先了解 HW（High Watermark
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2024-03-19 01:45:23
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# 使用 Spark 3 消费 Kafka 时指定 Offset 的方法
在大数据生态系统中，Kafka 和 Spark 是两个非常重要的组件。Kafka 是一个分布式消息队列，而 Spark 则是一个强大的数据处理框架。本文将介绍如何在 Spark 3 中消费 Kafka 的消息，并指定 Offset，以便进行更灵活的控制。
## 1. 为什么指定 Offset
在 Kafka 中，每条消
原创
2024-10-11 07:41:36
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文章目录一、Kafka Offset自动控制二、Acks & Retries三、幂等性四、数据同步机制1、高水位HW2、数据同步机制-Leader EposchHigh Watermark Truncation followed by Immediate Leader Election(数据丢失)数据一致性五、kafkaEagle六、Kafka Flume集成 一、Kafka Offse
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2024-03-06 12:22:57
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今天在服务日志中观察数据的消费情况时，发现了一个如下的警告，而且每隔几秒就会出现一次，虽然只是个警告， Auto offset commit failed for group order_group:
Commit cannot be completed since the group has already rebalanced and assigned the partition
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2024-04-03 20:59:56
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安装Elasticdocker network create elastic
docker pull docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.16.2
docker run -d --name es01-test --net elastic -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "discovery.type=single
Kafka auto.offset.reset值详解昨天在写一个java消费kafka数据的实例，明明设置auto.offset.reset为earliest，但还是不从头开始消费，官网给出的含义太抽象了。 earliest: automatically reset the offset to the earliest offset，自动将偏移量置为最早的。难道不是topic中各分区的开
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2024-03-26 10:00:59
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