1. Kafka全部数据清空 kafka全部数据清空的步骤为: 停止每台机器上的kafka: 删除kafka存储目录(server.properties文件log.dirs配置,默认为“/tmp/kafka-logs”)全部topic的数据目录: 删除zookeeper上与kafka相关的znode节点: 重启kafka.如果删除topic还在则需要重启zookeeper: 这里以192.168.187.201 node1.192.168.187.202 node2.192.168.187.20

原 kafka 清除topic数据脚本 2018年07月25日 16:57:13 pete1223 阅读数:1028     #!/bin/sh       param=$1   echo "============="   echo ${param}           echo "kafka-topics.sh --zookeeper localhost:2181 --delete --topic ${param}"       kafka-topics.sh

本文来自数据库内核专栏 在之前的文章中,介绍了MGR对数据可靠性.可用性和一致性的实现方案.简单来说,MGR通过基于paxos协议的多副本来实现数据的可靠性,通过多副本上的majority机制来实现可用性.对于一致性,主要说的是多主模式下通过基于事务版本的认证机制来确保多节点并发更新的正确性. 本文再介绍下MGR对于数据安全性的保护,这里所说的安全性是指MGR中的数据不会被外来的操作所影响,从而引起不同节点的数据处于不一致的状态,由于引起不一致的原因是外来的.计划外的,所以归为安全性的范畴. 一

Kafka经典三大问:数据有序丢失重复 在kafka中有三个经典的问题: 如何保证数据有序性 如何解决数据丢失问题 如何处理数据重复消费 这些不光是面试常客,更是日常使用过程中会遇到的几个问题,下面分别记录一下产生的原因以及如何解决. 1. 消息有序 kafka 的数据,在同一个partition下是默认有序的,但在多个partition中并不一定能够保证其顺序性.kafka因为其自身的性质,适合高吞吐的流式大数据,对数据有序性要求不严格的场景比较适用. 1.1. 为什么只保证单partitio

背景:Kafka消息总线的建成,使各个系统的数据得以在kafka节点中汇聚,接下来面临的任务是最大化数据的价值,让数据“慧”说话. 环境准备: Kafka服务器*3. CDH 5.8.3服务器*3,安装Flume,Solr,Hue,HDFS,Zookeeper服务. Flume提供了可扩展的实时数据传输通道,Morphline提供了轻量级的ETL功能,SolrCloud+Hue提供了高性能搜索引擎和多样的数据展现形式. 12.20补充:(Hue的另外一种代替方式:Banana.) 一.环境安装(

Kafka重复消费原因 底层根本原因:已经消费了数据,但是offset没提交. 原因1:强行kill线程,导致消费后的数据,offset没有提交. 原因2:设置offset为自动提交,关闭kafka时,如果在close之前,调用 consumer.unsubscribe() 则有可能部分offset没提交,下次重启会重复消费.例如: try { consumer.unsubscribe(); } catch (Exception e) { } try { consumer.close(); }

Apache Kafka 是一个可扩展,高性能,低延迟的平台,允许我们像消息系统一样读取和写入数据.我们可以很容易地在 Java 中使用 Kafka. Spark Streaming 是 Apache Spark 的一部分,是一个可扩展.高吞吐.容错的实时流处理引擎.虽然是使用 Scala 开发的,但是支持 Java API. Apache Cassandra 是分布式的 NoSQL 数据库. 准备 在进行下面文章介绍之前,我们需要先创建好 Kafka 的主题以及 Cassandra 的相关表,

一.Kafka 数据日志 1.主题 Topic Topic 是逻辑概念. 主题类似于分类,也可以理解为一个消息的集合.每一条发送到 Kafka 的消息都会带上一个主题信息,表明属于哪个主题. Kafka 的主题是支持多用户订阅的,即一个主题可以有零个.一个或者多个消费者来订阅该主题的消息. 2.分区 Partition 1)分区原因 方便集群扩展,因为一个 Topic 由多个 Partition 组成,而 Partition 又可以通过调整以适应不同的机器,因而整个集群就可以适应任意大小的数据:

1.Kafka Connect Connect是Kafka的一部分,它为在Kafka和外部存储系统之间移动数据提供了一种可靠且伸缩的方式,它为连接器插件提供了一组API和一个运行时-Connect负责运行这些插件,它们负责移动数据.Connect以worker进程集群的方式运行,基于work进程安装连接器插件,然后使用REST API管理和配置connector,这些work进程都是长时间运行的作业.connector启动额外的task,利用work节点的资源以并行的方式移动大量的数据.Sour

同样是逻辑上的概念,是Kafka实现单播和广播两种消息模型的手段.同一个topic的数据,会广播给不同的group:同一个group中的worker,只有一个worker能拿到这个数据.换句话说,对于同一个topic,每个group都可以拿到同样的所有数据,但是数据进入group后只能被其中的一个worker消费.group内的worker可以使用多线程或多进程来实现,也可以将进程分散在多台机器上,worker的数量通常不超过partition的数量,且二者最好保持整数倍关系,因为Kafka在设

一 kafka集群扩容比较简单,机器配置一样的前提下只需要把配置文件里的brokerid改一个新的启动起来就可以.比较需要注意的是如果公司内网dns更改的不是很及时的话,需要给原有的旧机器加上新服务器的host,不然可能会产生controller服务器从zk上拿到域名但是解析不到新机器地址的情况. 二 集群扩容后数据是不会自动均衡到新机器上的,需要采用kafka-reassign-partitions.sh这个工具脚本.脚本可以工作在三种模式--generate,--execute,--veri

案例分析 处理kafka consumer的程序的时候,发现如下错误: ERROR [2016-07-22 07:16:02,466] com.flow.kafka.consumer.main.KafkaConsumer: Unexpected Error Occurred ! kafka.common.MessageSizeTooLargeException: Found a message larger than the maximum fetch size of this consumer

众所周知,Structured Streaming默认支持Kafka 0.10,没有提供针对Kafka 0.8的Connector,但这对高手来说不是事儿,于是有个Hortonworks的邵大牛(前段时间刚荣升Spark Committer)给出了一个开源的第三方解决方案: https://github.com/jerryshao/spark-kafka-0-8-sql 不过下载下来后,编译不通过: 看来有时候,牛人办事也不一定靠谱,当然从github中的issue记录看,邵大牛认为是spark

http://www.cnblogs.com/sydeveloper/archive/2013/03/29/2988669.html 1.用两层循环计算,前提条件是数据已经按分组的列排好序的. DataTable dt = new DataTable(); dt.Columns.AddRange(new DataColumn[] { new DataColumn("name", typeof(string)),                                      

处理excel中的数据时,遇到了页面中显示为空格,审查元素时却显示为换行,使用replace函数也不管用,反正就是不知道是什么东西,看起来像空格 中文空格这里面有好几种:没有简单的解决问题的方式,比如半角全角空格,比如段落符都会显示为空白的,然后让人们误解它是空格,所以去掉空格之前一定要先确认自己的是不是空格,我下面分析一下这两种的解决办法.(1)/[\s| ]+/这个就可以,注意|后面的跟的是全角空格(2)mb中的正则替换也可以试试另外注意使用Unicode的时候,加上正则表达式描述符u但由于

构建数据管道需要考虑的问题: 及时性  可靠性 高吞吐量和动态吞吐量   数据格式  转换    安全性   故障处理能力  耦合性与灵活性 数据管道的构建分为2个阵营,ETL和ELT ETL:提取-转换-加载   当数据流经管道时,数据管道负责处理他们 ELT:提取-加载-转换:数据管道只做少量的转换,高保真 数据管道最重要的作用是解耦数据源和数据池 发生耦合情况: 临时数据管道    元数据丢失    末端处理 Connect工作原理 连接器和任务 连接器实现了ConnectorAPI ,A

https://segmentfault.com/q/1010000008789123 bootstrap模态框第二次打开时如何清除之前的数据? 我用了bootstrap模态框的remote功能,在弹出模态框时动态加载界面,但是当打开过一个模态框后,打开其他的模态框,数据不会刷新,还是保留原来的. 如图所示 用这个方法也不行 请问该怎么做才能清空之前的数据 解答: 1. 初始化输入框不行么?$(this).removeData('bs.modal')换成$('input').value('');

GROUP BY 语句根据一个或多个列对结果集进行分组. 在分组的列上我们可以使用 COUNT, SUM, AVG,等函数. 因为聚合函数通过作用于一组数据而只返回一个单个值, 因此,在SELECT语句中出现的元素要么为一个聚合函数的输入值, 要么为GROUP BY语句的参数,否则会出错反, HAVING语句通常与GROUP BY语句联合使用,用来过滤由GROUP BY语句返回的记录集. HAVING语句的存在弥补了WHERE关键字不能与聚合函数联合使用的不足. 飞机票

Kafka作为当下流行的高并发消息中间件,大量用于数据采集,实时处理等场景,我们在享受他的高并发,高可靠时,还是不得不面对可能存在的问题,最常见的就是丢包,重发问题. 1.丢包问题:消息推送服务,每天早上,手机上各终端都会给用户推送消息,这时候流量剧增,可能会出现kafka发送数据过快,导致服务器网卡爆满,或者磁盘处于繁忙状态,可能会出现丢包现象. 解决方案:首先对kafka进行限速, 其次启用重试机制,重试间隔时间设置长一些,最后Kafka设置acks=all,即需要相应的所有处于ISR的分区

前言 kafka集群扩容后,新的broker上面不会数据进入这些节点,也就是说,这些节点是空闲的:它只有在创建新的topic时才会参与工作.除非将已有的partition迁移到新的服务器上面:所以需要将一些topic的分区迁移到新的broker上.另外一种情况就是集群减少broker节点,对原有的topic信息进行迁移,重新分配broker节点. 简单案例 本次案例将原本存在于两个borker节点(86,87)上的topic:test01(两副本),转移到87,88两个broker上(重新分配)

大半夜的在删除线上的日志数据,需要清理的大概有1亿八千万条...任务艰巨. 毕业前没学过数据库,所以对于如何清理大量数据还真一时不知道该怎么办才好.刚开始确实想过对表进行重命名的方式来处理,不过当时因为想到还有数据需要保存且对数据库的了解不够所以作罢. 一般情况下删除数据是使用delete,这个是最普通但是也是效率最低的一个. 还有一个就是truncate,这个操作会把表中所有的数据给清除掉.(如果是要清空数据的话这个效率最高) 第三个就是我这么晚我为什么还在这写这篇不能算博文的文章吧. 前面说