# 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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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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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
# 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，
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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一、Kafka ->logstash ->elasticsearch logstash 5.X以上版本不兼容5.x以下版本，因此在升级logstash时会遇到很多坑。首先是配置的变化，可以参考如下配置：input {
kafka {
bootstrap_servers => "XX:9092,YY:9093,ZZ:9094" 变化点：
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2024-03-27 11:25:53
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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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# 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
```mermaid
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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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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目录1. 别人的案例前提简述：关键点：顺序问题1.2 出现意外 1.3 解决过程消息积压 2.1 消息体过大2.2 如何优化呢？2.3 路由规则不合理2.4 批量操作引起的连锁反应2.5 表过大主键冲突数据库主从延迟 重复消费多环境消费问题后记1. 别人的案例前提简述：该系统属于订单的下游业务，用户点完菜下单
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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这两天出现一个小事故，是logstash读取文件信息输出到kafka，因为topic没有创建，而导致所有的topic都没有数据。先将配置文件列出来。input {
file {
path => "/data/xx/log/xsec_anti_cheat_d/xsec_anti_cheat_d.log"
start_position => "end"
sincedb_pat
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2024-05-03 13:39:21
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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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# Java Kafka消费不了消息的原因及解决方案
Apache Kafka 是一个分布式流处理平台，能够处理高吞吐量的数据流。在使用 Kafka 的过程中，偶尔会遇到消费者无法消费消息的问题。本文将探讨 Kafka 消费者无法消费消息的常见原因，并提供一些解决方案以及示例代码。
## Kafka 消费者工作原理
Kafka 消费者通过订阅主题来消费消息，并且通常在消耗完一批消息后会提交位
一、项目背景 业务提了个需求，需要实时拿总部系统数据，结合本部数据做成标签数据，用来分析。本来是有两种方案的，第一种总部把实时数据推给我们，第二种是他们推到自己的实时集群kafka上，我们去消费。领导们讨论出来的方案是用第二种，为啥，咱也不好问。。然后我们这边决定用flink实时消费他们的kafka数据，写到我们自己集群的kafka上。。。二、问
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2024-02-22 14:43:28
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一、前言之前，Kafka 集群就一个 broker ，id 为 200 ，然后根据需求，我又扩展了 2 个节点，修改 broker.id 、listeners 、创建数据目录，然后就启动 Kafka 节点了，到此，我以为 Kafka 集群三节点部署完毕，kafka broker id 分别为 200、201、202。于是，我创建了新的 topic:test ，3 分区 3 副本，生产、消费数据都很
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2024-03-15 11:33:51
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