以前老的sarama版本不支持消费者组的消费方式,所以大多数人都用sarama-cluster. 后来sarama支持了消费者组的消费方式,sarama-cluster也停止维护了,但网上关于sarama的消费者组的解析很少,且官方的样例很简单,所以这里分析一下. 一.官方样例 官方样例比较简单: 1.通过 sarama.NewConfig 创建一个配置 2.通过 NewConsumerGroup 创建一个消费者组 3.通过 Consume 创建消费者组的会话,该函数的第三个参数即为该会话三个阶

1.场景 a)有时消费端逻辑修改,需要重复消费数据,需要将offset设置到指定位置. 2.实现 kafka版本:0.11.* KIP-122: Add Reset Consumer Group Offsets tooling 样例: ./kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server ip:9092 --group groupName --reset-offsets --to-offset 1000 --topic topicName --execute

之前写过两篇关于重置offset的博文,后来使用过程中都有问题. 经过各种尝试,终于找到了解决方案. 直接上代码: # coding=utf8 from confluent_kafka import Consumer, KafkaError, TopicPartition def reset(topic, group, partition, new_offset): broker_list = "xx.xx.xx.xx:9092,xx.xx.xx.xx:9092" new_offset

kafka重置offset   1.删除zookeeper上节点信息 打开client :./zkCli.sh -server 127.0.0.1:12181 删除consumer:rmr /consumers/xxx   2.代码中设置从最小读(注意程序启动前保证zk上的consumer不存在) props.put("auto.offset.reset", "smallest");            

1.Offset Topic Consumer通过提交Offset来记录当前消费的最后位置,以便于消费者发生崩溃或者有新的消费者加入消费者组,而引发的分区再均衡操作,每个消费者可能会分到不同的分区.我测试的kafka版本是:0.11.0.2,消费者往一个特殊的主题"_consumer_offset"发送消息,如图: 消息的内容包括: fields content Key Consumer Group, topic, partition Payload Offset, metadata,

我们大家都知道,kafka消费者在会保存其消费的进度,也就是offset,存储的位置根据选用的kafka api不同而不同. 首先来说说消费者如果是根据javaapi来消费,也就是[kafka.javaapi.consumer.ConsumerConnector],我们会配置参数[zookeeper.connect]来消费.这种情况下,消费者的offset会更新到zookeeper的[consumers/{group}/offsets/{topic}/{partition}]目录下,例如: [z

生产者: package main import ( "github.com/Shopify/sarama" "fmt" "time" ) func main() { config := sarama.NewConfig() config.Producer.RequiredAcks = sarama.WaitForAll config.Producer.Partitioner = sarama.NewRandomPartitioner confi

kafka消费者 以下博客是通过生产者创建.发送消息至kafka 博客链接 现在我们站在消费者的角度,来进行收取消息 package main import ( "fmt" "strings" "sync" "github.com/Shopify/sarama" ) var ( wg sync.WaitGroup ) func main() { //创建消费者 consumer, err := sarama.NewConsum

zookeeper + kafka 首先要在 apche 官网下载 kafka 的程序包(linux版本),然后放到服务器上解压,得到以下目录 bin 目录下包含了服务的启动脚本 启动 zookeeper ./bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties 启动 kafka server ./bin/kafka-server-start.sh config/server.properties 创建一个主题 ./bin/kafka

使用python-kafka类库开发kafka生产者&消费者&客户端   By: 授客 QQ:1033553122       1．测试环境 python 3.4 zookeeper-3.4.13.tar.gz 下载地址1: http://zookeeper.apache.org/releases.html#download https://www.apache.org/dyn/closer.cgi/zookeeper/ https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.

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

一.kafka集群搭建 至于kafka是什么我都不多做介绍了,网上写的已经非常详尽了. 1. 下载zookeeper  https://zookeeper.apache.org/releases.html 2. 下载kafka http://kafka.apache.org/downloads 3. 启动zookeeper集群(我的示例是3台机器,后面的kafka也一样,这里就以1台代指3台,当然你也可以只开1台) 1)配置zookeeper. 修改复制一份 zookeeper-3.4.13/c

前言 根据源码分析kafka java客户端的生产者和消费者的流程. 基于zookeeper的旧消费者 kafka消费者从消费数据到关闭经历的流程. 由于3个核心线程 基于zookeeper的连接器监听该消费者是否触发重平衡,并获取该消费者客户端消费的topic下group对应的partition以及offset.参考` ZookeeperConsumerConnector` 寻找partition leader线程循环寻找partition的leader,原理是基于zk的watch,并判断哪些

kafka生产者和消费者api的简单使用 一.背景 二.需要实现的功能 1.生产者实现功能 1.KafkaProducer线程安全的,可以在多线程中使用. 2.消息发送的key和value的序列化 3.自定义分区的使用 4.自定义拦截器的使用 5.消息发送完成后的回调使用 2.消费者实现功能 1.消息接收的key和value的序列化 2.指定消费者组 3.自动提交 offset (生产环境可以使用手动提交offset) 4.重置消费者的偏移量,此配置生效的条件 5.自定义消息消费拦截器 6.每次

转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/zjdxr-up/p/16114877.html 深入理解Kafka核心设计及原理(一):初识Kafka 深入理解Kafka核心设计及原理(二):生产者 3.1 消费者与消费组 消费者(Consumer)负责订阅Kafka 中的主题(T

使用golang kafka sarama 包时,遇到如下问题: 高并发情况下使用同步sync producer,偶尔遇到crash: panic: interface conversion: interface {} is nil, not chan *sarama.ProducerError goroutine 413 [running]: github.com/Shopify/sarama.(*syncProducer).handleSuccesses(0xc420384840) /hom

该博文方法有问题,正确方案在http://www.cnblogs.com/dplearning/p/7992994.html 将指定group对应的offset重置到最大值,跳过未消费数据 代码如下: # coding:utf-8 import os from confluent_kafka import Consumer, TopicPartition import traceback def reset_kafka_offset(group, topic): broker_list = "x

该博文方法有问题,正确方案在http://www.cnblogs.com/dplearning/p/7992994.html 背景: 搭建了一个kafka集群,建立了topic test,用group_id  ttt 消耗topic. 但问题是,我消费的处理太慢了,导致了上百万数据的挤压,即offset滞后上百万 现在,想放弃上一次的任务,执行新的任务.但是topic名称和group_id不能变化. 想了几个方案,觉得重置offset是最符合我需求的. import os from conflu

在kafka的安装目录下,config目录下有个名字叫做producer.properties的配置文件 #指定kafka节点列表,用于获取metadata,不必全部指定 #需要kafka的服务器地址,来获取每一个topic的分片数等元数据信息. metadata.broker.list=kafka01:,kafka02:,kafka03: #生产者生产的消息被发送到哪个block,需要一个分组策略. #指定分区处理类.默认kafka.producer.DefaultPartitioner,表通

​ Kafka是由LinkIn开源的实时数据处理框架,目前已经更新到2.3版本.不同于一般的消息中间件,Kafka通过数据持久化和磁盘读写获得了极高的吞吐量,并可以不依赖Storm,SparkStreaming的流处理平台,自己进行实时的流处理. ​ Kakfa的Offset机制是其最核心机制之一,由于API对于部分功能的实现,我们有时并没有手动去设置Offset,那么Kafka到底有几个Offset呢? 一.生产者Offset ​ 首先,我们先来看生产者的offset,我们知道Kafka是通过