我现在使用的是librdkafka 的C/C++ 的客户端来生产消息,用flume来辅助处理异常的数据,,, 但是在前段时间,单独使用flume测试的时候发现,flume不能对分区进行负载均衡!同一个集群中,一个broker的一个分区已经有10亿条数据,另外一台的另一个分区只有8亿条数据: 因此,我对flume参照别人的做法,增加了拦截器: 即在flume配置文件中 增加以下字段: ----- stage_nginx.sources.tailSource.interceptors = i2sta

接触kafka开发已经两年多,也看过关于kafka的一些书,但一直没有怎么对它做总结,借着最近正好在看<Apache Kafka实战>一书,同时自己又搭建了三台kafka服务器,正好可以做一些总结记录. 本文主要是记录如何在kafka集群服务器上创建topic,查看topic列表.分区.副本详情,删除topic,测试topic发送与消费,算是最基础的操作了,当然,不同版本其实指令是有所差异的,本文只针对kafka 2.x版本.虽然这些指令都很简单,但久不用了,很容易就会忘记,所谓好记性不如烂笔

启动zookeeper和Kafka之后,进入kafka目录(安装/启动kafka参考前面一章:https://www.cnblogs.com/cici20166/p/9425613.html) 1.创建Topic 1)运行命令: ./bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test1 2181 是zookeeper 端口 图示为创建成

环境 本文中的操作均基于kafka_1.3.3.0,且所有命令经过实际验证. 常用工具 新建Topic ./kafka-topics --zookeeper 166.188.xx.xx --create --topic flink_source --partitions 1 --replication-factor 1 replication-factor: 指定副本数量 partitions:指定分区 删除Topic ./kafka-topics --zookeeper 166.188.xx.

转自:http://blog.csdn.net/jewes/article/details/42970799 引言 Kafka中的Message是以topic为基本单位组织的,不同的topic之间是相互独立的.每个topic又可以分成几个不同的partition(每个topic有几个partition是在创建topic时指定的),每个partition存储一部分Message.借用官方的一张图,可以直观地看到topic和partition的关系. partition是以文件的形式存储在文件系统中

原文 https://www.cnblogs.com/dorothychai/p/6181058.html 引言 Kafka中的Message是以topic为基本单位组织的,不同的topic之间是相互独立的.每个topic又可以分成几个不同的partition(每个topic有几个partition是在创建topic时指定的),每个partition存储一部分Message.借用官方的一张图,可以直观地看到topic和partition的关系. partition是以文件的形式存储在文件系统中,

仅个人实践中所遇到的问题,若有不对的,欢迎交流! 一.场景描述 kafka集群中有几台突然挂了,后台日志显示设备空间满了,消息无法写入__consumer_offsets topic的分区中了.查看kafka数据目录下各个文件的大小,发现__consumer_offsets topic分区中有一个分区__consumer_offsets-5数据很多,多达1T,而其他分区只有4KB,相差巨大.且__consumer_offsets-5中保留了一年多的数据.什么情况?不应该自动清除吗? 二.问题分析

1.程序指定分区的分片 此规则是在运行阶段有应用自主决定路由到那个分片. 此方法为直接依据字符子串(必须是数字)计算分区号(由应用传递參数.显式指定分区号). 2,加入配置文件 在function.xml里面进行配置: <function name="sharding-by-substring-040302" class="org.opencloudb.route.function.PartitionDirectBySubString"> <pro

1.在kafka中如果不设置消费的信息的话,一个消息只能被一个group.id消费一次,而新加如的group.id则会被“消费管理”记录,并指定从当前记录的消息位置开始向后消费.如果有段时间消费者关闭了,并有发送者发送消息那么下次这个消费者启动时也会接收到,但是我们如果想要从这个topic的第一条消息消费呢? public class SimpleConsumerPerSonIndex2 { public static void main(String[] args) throws Except

Linux命令学习(3)-- fdisk -l 查看硬盘及分区信息注意:在使用fdisk命令时要加上sudo命令,否则什么也不能输出linux fdisk 命令和df区别是什么? fdisk工具是分区工具:df是用来查看文件系统(分区)的使用情况的! 当用来查看分区信息时,较为相似: fdisk侧重于显示分区表的信息: df侧重于显示当前系统中所有文件系统的信息: 常用用法:fdisk -l 查看当前的磁盘分区信息(主要是分区表信息)fdisk /dev/sda 对磁盘/dev/sda进行分区操

写过PHP+MySQL的程序员都知道有时间差,UNIX时间戳和格式化日期是我们常打交道的两个时间表示形式,Unix时间戳存储.处理方便,但 是不直观,格式化日期直观,但是处理起来不如Unix时间戳那么自如,所以有的时候需要互相转换,下面给出互相转换的几种转换方式. 一.在MySQL中完成 这种方式在MySQL查询语句中转换,优点是不占用PHP解析器的解析时间,速度快,缺点是只能用在数据库查询中,有局限性. 1. UNIX时间戳转换为日期用函数: FROM_UNIXTIME() 一般形式:sele

有时候接手一份新代码时,看到某些文件的改动,但不清楚这个改动的作者和原因,想查看该文件的具体提交历史记录. 今天一个同事是这样做的,直接敲git log命令,然后再使用vim命令的搜索关键字的方法来查看该文件的提交记录,如下所示: 例如:我想查看frameworks/base/packages/SystemUI/AndroidManifest.xml该文件的提交记录,敲了git log命令后,直接按"/"然后加入该文件的路径,后就可以搜索该文件名作为关键字,然后按N和Ctrl+N进行上

select count(1) ,$PARTITION.WorkDatePFN(workdate) from imgfile group by $PARTITION.WorkDatePFN(workdate) 查看分区记录数 select workdate ,$PARTITION.WorkDatePFN(workdate) from imgfile 查看记录所在分区   dbcc shrinkfile(N'yxfile001',1) 收缩分区文件yxfile001为1M     select *

方法一 查看表的分区键 select d.nspname||'.'||a.relname as table_name,string_agg(b.attname,',') as column_namefrom pg_catalog.pg_class ainner join pg_catalog.pg_attribute bon a.oid=b.attrelidinner join pg_catalog.gp_distribution_policy con a.oid=c.localoidinner

有时候,我们在使用Windows管理磁盘分区时,可能会出现部分分区无法删除的情况,也就是说右键快捷菜单中没有删除卷的操作项. 此时,我们可以按照如下的步骤进行操作即可完成: Step 1: 以管理员身份运行命令行cmd,输入diskpart.exe; Step 2:输入rescan,对硬盘设置情况进行扫描 Step 3:输入list disk,列出磁盘列表 Step 4:输入select disk 磁盘号,选择磁盘 Step 5:输入list partition,列出当前磁盘的分区 Step 6

查看各个patition消息的最大位移 sh kafka-run-class.sh kafka.tools.GetOffsetShell --topic mytopic --time -1 --broker-list host1:9092,host2:9092,host3:9092 查看各个partition消息的最小位移 sh kafka-run-class.sh kafka.tools.GetOffsetShell --topic mytopic --time -2 --broker-lis

最近工作中遇到需要使用kafka的场景,测试消费程序启动后,要莫名的过几十秒乃至几分钟才能成功获取到到topic的partition和offset,而后开始消费数据,于是学习了一下查看kafka broker里topic和consumer group状态的相关命令,这里记录一下. 命令参考自<Kafka: The Definitive Guide> Chapter 9 Administrating Kafka 以下命令中使用的zookeeper配置地址为127.0.0.1:2181,boots

修改分区个数: ./kafka-topics./kafka/<id_of_kafka> --alter --partitions 10 --topic test_topic 上面命令将test_topic对应的分区数目调整为10个,127.0.0.1是zookeeper的地址,2181是zookeeper端口. 删除topic ./kafka-topics./kafka/<id_of_kafka> --delete --topic test_topic 上面命令将主题test_to

Topic在逻辑上可以被认为是一个在的queue,每条消费都必须指定它的topic,可以简单理解为必须指明把这条消息放进哪个queue里. 为了使得Kafka的吞吐率可以水平扩展,物理上把topic分成一个或多个partition,每个partition在物理上对应一个文件夹,该文件 夹下存储这个partition的所有消息和索引文件. 每个日志文件都是“log entries”序列,每一个log entry包含一个4字节整型数(值为N),其后跟N个字节的消息体.每条消息都有一个当前partit

Kafa consumer消费消息时,向broker发出fetch请求去消费特定分区的消息,consumer指定消息在日志中的偏移量(offset),就可以消费从这个位置开始的消息,customer拥有了offset的控制权,可以向后回滚去重新消费之前的消息,这是很有意义的