最近在spark读取kafka消息时,每次读取都会从kafka最新的offset读取.但是如果数据丢失,如果在使用Kafka来分发消息,在数据处理的过程中可能会出现处理程序出异常或者是其它的错误,会造成数据丢失或不一致.这个时候你也许会想要通过kafka把数据从新处理一遍,或者指定kafka的offset读取.kafka默认会在磁盘上保存到7天的数据,你只需要把kafka的某个topic的consumer的offset设置为某个值或者是最小值,就可以使该consumer从你设置的那个点开始消费.

消费端出现offset重置为latest, earliest现象,类似log: (org.apache.kafka.clients.consumer.internals.Fetcher.handleFetchResponse:) - Fetch offset is out of range, resetting offset 原因:该consumer消费的topic的leader和followers的状态不一致时,发生leader切换,会发生offset out of range,此时consu

Kafka Offset相关命令总结 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.查询topic的offset的范围 1>.查询某个topic的offset的最小值 [root@node101.yinzhengjie.org.cn ~]# kafka-run-class. -topic yinzhengjie -- yinzhengjie:: #很显然,第一列为topic名称,第二列为partition名称,第三列则是offset.为估计仔细的你应该已经发现了最小的of

1.介绍 一般情况下,功能简单的kafka项目  使用运维命令+kafka Offset Monitor 就足够用了. 2.使用2.1 部署 github下载jar包 KafkaOffsetMonitor-assembly-0.2.0.jar    地址:https://github.com/quantifind/KafkaOffsetMonitor/releases   注意github版本需要FQ下载google文件 可以下载百度网盘:https://pan.baidu.com/s/1ntz

Kafka Offset Storage   1.概述 目前,Kafka 官网最新版[0.10.1.1],已默认将消费的 offset 迁入到了 Kafka 一个名为 __consumer_offsets 的Topic中.其实,早在 0.8.2.2 版本,已支持存入消费的 offset 到Topic中,只是那时候默认是将消费的 offset 存放在 Zookeeper 集群中.那现在,官方默认将消费的offset存储在 Kafka 的Topic中,同时,也保留了存储在 Zookeeper 的接口

1.概述 目前,Kafka 官网最新版[0.10.1.1],已默认将消费的 offset 迁入到了 Kafka 一个名为 __consumer_offsets 的Topic中.其实,早在 0.8.2.2 版本,已支持存入消费的 offset 到Topic中,只是那时候默认是将消费的 offset 存放在 Zookeeper 集群中.那现在,官方默认将消费的offset存储在 Kafka 的Topic中,同时,也保留了存储在 Zookeeper 的接口,通过 offsets.storage 属性来

from kafka import KafkaConsumer from kafka import TopicPartition from kafka.structs import OffsetAndMetadata ... topic = 'your_topic' partition = 0 tp = TopicPartition(topic,partition) kafkaConsumer = KafkaConsumer(config here...) kafkaConsumer.assig

查询topic的offset的范围 用下面命令可以查询到topic:Mytopic broker:SparkMaster:9092的offset的最小值: bin/kafka-run-class.sh kafka.tools.GetOffsetShell --broker-list kafka-server-ip:9092 -topic Mytopic --time -2 输出 DynamicRange:0:1288 查询offset的最大值: bin/kafka-run-class.sh ka

createDirectStream方式需要自己维护offset,使程序可以实现中断后从中断处继续消费数据. KafkaManager.scala import kafka.common.TopicAndPartition import kafka.message.MessageAndMetadata import kafka.serializer.Decoder import org.apache.spark.SparkException import org.apache.spark.rdd

注意:从kafka-0.9版本及以后,kafka的消费者组和offset信息就不存zookeeper了,而是存到broker服务器上,所以,如果你为某个消费者指定了一个消费者组名称(group.id),那么,一旦这个消费者启动,这个消费者组名和它要消费的那个topic的offset信息就会被记录在broker服务器上 1.概述Kafka版本[0.10.1.1],已默认将消费的 offset 迁入到了 Kafka 一个名为 __consumer_offsets 的Topic中.其实,早在 0.8.

1. install kafkacat Ubuntu apt-get install kafkacat CentOS install deepenency yum install librdkafka-devel download source from github build source on centos ./configure <usual-configure-options> make sudo make install 2. watch the target topic data

存储方式 方式 方式来源 存储位置 自动提交 kafka kafka 异步提交 kafka kafka checkpoint spark streaming hdfs hbase存储 程序开发 hbase zookeeper存储 程序开发 zookeeper:/consumers/[groupId]/offsets/topic/[partitionId] redis存储 程序开发 redis 以上,kafka本身的自动提交和异步提交受kafka本身稳定性影响较大:考虑到系统升级等影响,check

kafka low api:fetch数据从topic partition offset buffsize长度. 提交一般两个维度:时间维度,满多少条提交(0.8X之前是没这参数) 在0.8.2.2版本开始同时支持kafka把offset存在zk和kakfka某个topic中.(ZK读性能好,写请求不好有瓶颈,都会被forward到leadear中) kafka compaction机制(https://segmentfault.com/a/1190000007922290)

下载包:https://github.com/Morningstar/kafka-offset-monitor.git 解决:jar包内\KafkaOffsetMonitor-assembly-0.2.1\offsetapp\index.html,编辑这个index.html, 把引入augular的拿三个google的js文件资源,改成 <script src="//cdn.static.runoob.com/libs/angular.js/1.4.6/angular.min.js&qu

转载自:  https://yq.aliyun.com/ziliao/65771 参考:  Kafka集群partition replication默认自动分配分析    如何为kafka选择合适的partitions 1.前言 一个商业化消息队列的性能好坏,其文件存储机制设计是衡量一个消息队列服务技术水平和最关键指标之一. 下面将从Kafka文件存储机制和物理结构角度,分析Kafka是如何实现高效文件存储,及实际应用效果. 2.Kafka文件存储机制 Kafka部分名词解释如下: Broker

根据时间戳获取kafka的topic的偏移量,结果获取的偏移量量数据组的长度为0,就会出现如下的数组下标越界的异常,实现的原理是使用了kafka的getOffsetsBefore()方法: Exception in thread "main" java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException : 0 at co.gridport.kafka.hadoop.KafkaInputFetcher.getOffset(KafkaInputFetcher.java

      笔者使用Spark streaming读取Kakfa中的数据,做进一步处理,用到了KafkaUtil的createDirectStream()方法:该方法不会自动保存topic partition的offset到zk,需要在代码中编写提交逻辑,此处介绍了保存offset的方法.  当删除已经使用过的kafka topic,然后新建同名topic,使用该方式时出现了"numRecords must not be negative"异常  详细信息如下图:  是不合法的参数异常

Kafka是什么 Kafka是最初由Linkedin公司开发,是一个分布式.分区的.多副本的.多订阅者,基于zookeeper协调的分布式日志系统(也可以当做MQ系统),常见可以用于web/nginx日志.访问日志,消息服务等等,Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目. 1.前言 一个商业化消息队列的性能好坏,其文件存储机制设计是衡量一个消息队列服务技术水平和最关键指标之一.下面将从Kafka文件存储机制和物理结构角度,分析Kafka是如何实现高效文件存储,及实

Offset存储模型 由于一个partition只能固定的交给一个消费者组中的一个消费者消费,因此Kafka保存offset时并不直接为每个消费者保存,而是以 groupid-topic-partition -> offset 的方式保存. 如图所示: Kafka在保存Offset的时候,实际上是将Consumer Group和partition对应的offset以消息的方式保存在__consumers_offsets这个topic中. __consumers_offsets默认拥有50个par