一、实时业务指标分析1.业务 业务： 订单系统---->MQ---->Kakfa--->Storm 数据：订单编号、订单时间、支付编号、支付时间、商品编号、商家名称、商品价格、优惠价格、支付金额 统计双十一当前的订单金额，订单数量，订单人数 订单金额（整个网站，各个业务线，各个品类，各个店铺，各个品牌，每个商品架构支付系统+kafka+storm
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2023-12-12 12:44:44
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在当今大数据浪潮中，Storm作为一种强大的流处理框架，广泛用于实时数据处理。而Kafka则是一种高吞吐量的消息队列，可用于构建实时数据流应用。在这个背景下，融合Storm和Kafka的消费能力，成为了很多企业追求高效数据处理的选择。
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[Kafka生产消息]
B --> C[Storm消费者拉取消息]
首先回顾一下storm的内容：Storm的数据源一方面来自kafka，kafka的数据送给storm中的spout，供storm使用，下面详细介绍kafka。Kafka介绍：1、Kafka是什么在流式计算中，Kafka一般用来缓存数据，Storm通过消费Kafka的数据进行计算。KAFKA + STORM +REDISApache Kafka是一个开源消息系统，由Scala写成。是由Apache软
# Storm 消费 Kafka 的完整指南
在大数据生态系统中，Apache Kafka 和 Apache Storm 是两个非常流行的工具。Kafka 是一个分布式消息系统，而 Storm 是一个实时计算框架。当 Storm 无法成功消费 Kafka 消息时，有可能是配置或代码的问题。本文将详尽介绍 Storm 消费 Kafka 的流程及解决可能出现的问题，并提供相关代码示例。
## 整体
原创
2024-08-31 09:05:01
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# 使用Storm消费Kafka API的指南
Apache Storm是一个开源的实时计算框架，允许用户以分布式方式处理数据流。与之配合使用的Apache Kafka是一个分布式事件流平台，用于高吞吐量的消息传递。在这篇文章中，我们将探讨如何使用Storm消费Kafka API，从而实现实时数据处理。
## Kafka与Storm的集成
Kafka以主题为中心，允许多个生产者向主题写数据，
继上周的《Kafka 生产者的使用和原理》，这周我们学习下消费者，仍然还是先从一个消费者的Hello World学起：public class Consumer {
public static void main(String[] args) {
// 1. 配置参数
Properties properties = new Properties();
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2024-07-29 18:13:38
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由于项目原因，最近经常碰到Kafka消息队列某topic在集群宕机重启后无法消费的情况。碰到这种情况，有三步去判断原因所在：step A：如果用kafka串口（即console-consumer）是可以正常消费该topic，则排除kafka集群出现故障step B：若平台业务能正常消费其他topic的消息，则排除平台业务代码逻辑问题step C：不到万不得已，则只能手动删除kafka的对应topi
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2023-08-26 23:49:08
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storm开发解决问题点1.kafka消费速度跟不上问题这个问题可以从加大topic partition进行解决,可以在topic正在运行时候运行命令./kafka-topics --alter --zookeeper rhel071:2181 --topic heartbeat --partitions 6进行扩容,并且只能往上扩容,不能减少partition。每个partition
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2023-12-18 15:00:29
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kafka是变态的“快”，峰值时每秒钟会发布超过百万条消息，即使是在普通服务器里，每秒十万条数据，并且还能持久化存储快的原因1、顺序写入以日志追加的形式去存储新消息
不支持随机删除以及随机访问，只能通过调整消费位移的方式顺序读取两种缓存的使用消息都持久化到磁盘里了，消费者在消费时需要走io从磁盘读取出来2、页缓存和零拷贝使用页面缓存，消息直接 由磁盘->页缓存->socket网关，不
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2023-12-10 02:27:28
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Kafka是一款基于发布与订阅的消息系统。其中消息的订阅以及最终的消费是由Kafka中的消费者来完成。关于Kafka中的消费者，其包含的内容比较多，现在归纳如下：01、消费者和消费者群组Kafka消费者从属于消费者群组。一个群组里的消费者订阅的是同一个主题，每个消费者接受主题一部分分区的消息。往群组里增加消费者是横向伸缩消费能力的主要方式。但是要注意，不要让消费者的数量超过主题分区的数量，多余的消
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2024-01-26 07:46:35
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kafka消费能力低下，rebalance过程思考
抛去cpu、内存等机器原因，在每个分区皆分配一个进程消费的情况下，利用扩机器来提高kafka消费速率已无能为力此时发现，在实际洪峰时段的消费速率元达不到先前压测时的消费速率原因思考：1.洪峰时段大量数据流来临，导致部分consumer崩溃，触发rebalance，从而导致消费速率下降；2.洪峰时段con
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2023-09-02 22:10:31
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# Storm集成Kafka重复消费
## 介绍
Kafka是一个分布式的消息队列系统，而Storm是一个强大的分布式实时计算框架。在实时数据处理的场景中，很常见的一种情况就是将Kafka和Storm进行集成，使用Storm来消费Kafka中的消息并进行实时处理。
然而，在这个集成过程中，有一个问题需要解决，就是避免重复消费。由于网络等原因，Storm在消费Kafka消息时可能会发生故障，导
原创
2023-08-30 10:40:17
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# 如何解决“kafka正常storm没有消费”问题
## 问题描述
在使用kafka和storm进行数据处理时，有时候会出现kafka正常但是storm没有消费数据的情况。这通常是由于一些配置或者代码问题导致的。下面我将通过一系列步骤来指导你如何解决这个问题。
## 整个流程
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erDiagram
数据源 --> kafka: 从kafka读取消息
ka
原创
2024-03-04 03:33:05
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storm是grovvy写的kafka是scala写的storm-kafka storm连接kafka consumer的插件下载地址：https://github.com/wurstmeister/storm-kafka-0.8-plus除了需要storm和kafka相关jar包还需要google-collections-1.0.jar以及zookeeper相关包 curator-f
原创
2015-10-09 16:21:55
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顾名思义，就是kafka的consumer api包。一、ConsumerConfig.scalaKafka consumer的配置类，除了一些默认值常量及验证参数的方法之外，就是consumer的配置参数了，比如group.id, consumer.id等，详细列表见官网。二、ConsumerIterator.scala KafkaStream的迭代器类，当s
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2024-01-26 07:27:12
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生产者&消费者实战1、创建一个topic (名字为first1，并设置一个副本，一个分区)2、启动producer和两个consumer生产者消费者3、消费者组一、消费者的数量大于分区的数量二、消费者少于和等于分区数三、多个消费者组 1、创建一个topic (名字为first1，并设置一个副本，一个分区)kafka-topics.sh \--create \--zookeeper sho
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2024-01-28 10:29:07
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文章目录原理zookeeperkafka部署安装cmak使用python程序调用!!注意kafka的版本!!创建队列读写队列消费队列的auto_offset_reset参数参考 原理zookeeper分布式系统就是在不同地域分布的多个服务器，共同组成的一个应用系统来为用户提供服务，在分布式系统中最重要的是进程的调度分布式协调技术主要是用来解决分布式环境当中多个进程之间的同步控制，让他们有序的去访
eclipse运行Kafka的producer和consumer1.创建项目2.编写项目内容producer与consumer3.运行项目4.查看结果5.报错及处理 这篇文章是本人在学习时为巩固平时所学而写的，并没有什么专业性的指导意见，报错仅限于我所遇到的问题，如没有您遇到的问题，请见谅。不喜勿喷，谢谢。 1.创建项目1.1 新建maven项目1.2 建立Kafka依赖2.编写项目内容pro
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2024-09-14 19:10:45
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一、简介
二、安装
三、一个简单生产者与消费者DEMO
四、Storm集成Kafka
一、简介
Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。 这种动作（网页浏览，搜索和其他用户的行动）是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。 这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决
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2024-07-09 17:34:25
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学习目录一、消费者工作流程二、消费者组1.消费者组初始化流程2.特殊情况☆☆☆☆☆3.消费者组详细消费流程三、快速入门 一、消费者工作流程消费者Consumer采用从broker中主动拉取数据，Kafka采用这种方式生产者Producer向每一个分区的leader发送数据，follower主动跟leader同步数据保证数据的可靠性消费者Consumer消费某一个分区的数据，一个消费者可以消费多个
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2023-12-21 13:17:13
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