一、Kafka概述Apache Kafka是一个开源消息系统，由Scala写成。是由Apache软件基金会开发的一个开源消息系统项目。Kafka是一个分布式消息队列。Kafka对消息保存时根据Topic进行归类，发送消息者称为Producer，消息接受者称为Consumer，此外kafka集群有多个kafka实例组成，每个实例(server)称为broker。无论是kafka集群，还是consum
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2023-09-17 11:39:05
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# 使用 Yarn 消费 Kafka 消息的指南
作为一名新晋开发者，您可能对如何使用 Yarn 来消费 Kafka 消息感到困惑。在这篇文章中，我将为您提供一个详细的流程和代码示例，以帮助您更好地理解并实现这个任务。
## 整体流程
在开始之前，我们首先来看一下实现的整体流程：
| 步骤 | 描述 | 代码示例
原创
2024-09-25 09:24:42
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背景因磁盘满了，导致kafka所有的服务器全部宕机了，然后重启kafka集群，服务是启动成功了，但有一些报错：broker1：broker2：broker3：一直在刷以下错误信息 虽然报了这些错，但kafka正常启动了，通过命令测试了集群能正常生产和消费消息，但是看kafka-manager界面，出现副本未分配的异常情况：检查消费这些主题的程序，果然是消费失败了，一直在刷如下
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2023-12-20 09:53:58
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在压力测试过程中，请求的峰值一直持续的时候就容易出现了大量的XX字段插入失败，唯一键冲突。 检查日志能发现出现大量的提交到kafka失败Commit cannot be completed due to group rebalance很多次提交到kafka都是rebalance，为什么发生了rebalance我们的应用是开三个线程消费kafka消息，拿到消息后就会进行提交，理论上是不应
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2024-02-27 17:16:35
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目录一、kafka的消费方式 二、消费者总体工作流程三、消费者组 消费者组工作原理 消费者组初始化 消费者组详细消费流程 消费一个主题 消费一个分区消费者组案例 四、分区分配以及再平衡分区分配策略Range 分区分配策略Roundrobin分区分配策略Sticky以及再平衡五、offest位移offest默认维护位
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2024-03-06 00:13:57
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1.Kafka是什么 简单的说，Kafka是由Linkedin开发的一个分布式的消息队列系统(Message Queue)。kafka的架构师jay kreps非常喜欢franz kafka,觉得kafka这个名字很酷，因此将linkedin的消息传递系统命名为完全不相干的kafka，没有特别含义。2.解决什么问题kafka开发的主要初衷目标是构建一个用来处理海量日志，用户行为和网站运营统计等的数
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2024-04-22 12:46:11
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kafka消费者1、消费方式consumer采用pull（拉）模式从broker中读取数据。push（推）模式很难适应消费速度不同的消费者，因为消息发送速率是由broker决定的。它的目标是尽可能以最快速度传递消息，但是这样很容易造成consumer来不及处理消息，典型的表现就是拒绝服务以及网络堵塞。而pull模式则可以根据consumer的消费能力以适当的速率消费消息。pull模式不足之处是，如
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2024-01-27 19:41:47
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kafka小结目录1、消息中间件2、Kafka 基本概念和架构zookeeper答案关键字3、Kafka 使用问题命令行工具Kafka ProducerKafka Consumer答案关键字4、高可用和性能问题分区与副本性能优化答案关键字分布式消息中间件什么是分布式消息中间件？消息中间件的作用是什么？消息中间件的使用场景是什么？消息中间件选型？消息队列分布式消息是一种通信机制，和 RPC、HTT
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2024-06-19 21:42:23
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本文介绍 Kafka 消费的一个例子，以及如何优化提升消费的并行度。例子Kafka 消费一般使用 github.com/Shopify/sarama 包实现，现已支持消费组消费。下面是一个消费组消费的例子：func consume(){
// 定义一个消费者，并开始消费
consumer := Consumer{}
ConsumerHighLevel.C
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2024-03-23 09:57:18
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目录简述消费语义offset的三种管理方式offset管理demo自带offset管理将offset存储在MySQL中 简述Kafka+Spark Streaming主要用于实时流处理。到目前为止，在大数据领域中是一种非常常见的架构。Kafka在其中主要起着一个缓冲的作用，所有的实时数据都会经过kafka。所以对kafka offset的管理是其中至关重要的一环。一但管理不善，就会到导致数据丢失
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2024-03-16 10:58:54
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一、消费者消费消息流程 二、消费方式 consumer 采用 pull(拉)模式从 broker 中读取数据。 push(推)模式很难适应消费速率不同的消费者，因为消息发送速率是由 broker 决定的。 它的目标是尽可能以最快速度传递消息，但是这样很容易造成 consumer 来不及处理消息，典型的表
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2024-02-22 11:19:00
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一、Kafka消费者1、消费方式consumer采用pull（拉）模式从broker中读取数据。push（推）模式很难适应消费速率不同的消费者，因为消息发送速率是由broker决定的。它的目标是尽可能以最快速度传递消息，但是这样很容易造成consumer来不及处理消息，典型的表现就是拒绝服务以及网络拥塞。而pull模式则可以根据consumer的消费能力以适当的速率消费消息pull模式不足之处是，
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2024-04-26 15:40:17
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Flink对接KafKa消费分词统计Demo1. 环境准备环境需要：KafKa_2.12(1.0.0以上)Java_1.8(java 8/11)Flink1.1 KafKa通过Apache KafKa官网下载KafKa，目前版本最新为KafKa_2.12-2.60，KafKa安装包内已包含Zookeeper下载完成后在本地解压可以看到文件夹KafKa_2.12-2.60 KafKa目录
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2024-03-27 16:31:15
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本文将从消息的生产端和消息的消费端分析，数据是如何丢失的？数据是如何出现重复消费的，如何解决上述这种情况?利用 Kafka 高吞吐、可分区、可复制的特性, 在实时数据流分析应用领域，Kafka 在此大展身手。1/ 生产端 Producer消息格式：每个消息是一个 ProducerRecord 对象，必须指定消息所属的 Topic 和消息值 Value ，此外还可以指定消息所属的 Partition
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2023-12-07 21:00:19
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上文中主要介绍了Kafka 的消费位移从Zookeeper 转移到了自己管理。本文主要介绍一下位移的提交方式。Consumer 需要向 Kafka 汇报自己的位移数据，这个汇报过程被称为提交位移。因为 Consumer 能够同时消费多个分区的数据，所以位移的提交实际上是在分区粒度上进行的，即Consumer 需要为分配给它的每个分区提交各自的位移数据。提交位移主要是为了表征 Consumer 的消
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2024-03-22 09:21:46
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作者 | 草捏子
这周我们学习下消费者，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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2024-07-18 17:27:44
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文章目录1. 消费者、消费组2. 消费再均衡及心跳机制3. 消费者参数配置4 消息订阅5. 反序列化6. 位移提交6.1 自动提交6.2 手动同步提交6.3 手动异步提交7. 消费者位移管理8. 消费者拦截器9. 消费组管理9.1 消费者组特性9.2 如何进行组内分区分配?9.3 谁来执行再均衡和消费组管理?9.4 如何确定coordinator?9.5 Rebalance Generation
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2023-08-04 16:41:48
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kafka提供了两套consumer API：高级Consumer API和低级API。高级API1）高级API优点高级API 写起来简单不需要去自行去管理offset，系统通过zookeeper自行管理不需要管理分区，副本等情况，系统自动管理消费者断线会自动根据上一次记录在zookeeper中的offset去接着获取数据（默认设置1分钟更新一下zookeeper中存的的offset）可以使用gr
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2024-02-23 21:47:14
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一：消费方式 consumer
采用
pull
（拉）模式从
broker
中读取数据。 push
（推）模式很难适应消费速率不同的消费者，因为消息发送速率是由
broker
决定的。 它的目标是尽可能以最快速度传递消息，但是这样很容易造成 consum
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2024-02-26 12:48:26
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美图欣赏： 一.Kafka是什么在流式计算中，Kafka一般用来缓存数据，spark通过消费Kafka的数据进行计算。1）Apache Kafka是一个开源消息系统，由Scala写成。是由Apache软件基金会开发的一个开源消息系统项目。2）Kafka最初是由LinkedIn公司开发，并于2011年初开源。2012年10月从Apache Incubator毕业。该项目的目标是为处理实时数据提供一个
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2023-12-01 11:50:40
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