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,一直在刷如下异常信息: 注:图中IP的是broker3节点 截止到这里可以看出,broker3节点出问题了,导致消费者程序连

转载请注明原创地址 http://www.cnblogs.com/dongxiao-yang/p/5621303.html 最近发现kafka一台服务器producer客户端写入时一直报错,查看该broker服务日志发现日志一直输出下面的内容,看上去应该是broker尝试在zk上注册节点但是产生了session冲突之类的问题. [2016-06-27 17:05:56,608] INFO I wrote this conflicted ephemeral node [{"jmx_port&quo

Apache Kafka是大量使用磁盘和页缓存(page cache)的,特别是对page cache的应用被视为是Kafka实现高吞吐量的重要因素之一.实际场景中用户调整page cache的手段并不太多,更多的还是通过管理好broker端的IO来间接影响page cache从而实现高吞吐量.我们今天就来讨论一下broker端的各种IO操作. 开始之前,还是简单介绍一下page cache:page cache是内核使用的最主要的磁盘缓存(disk cache)之一——实际上Linux中还有其

这部分内容对了解系统和提高软件性能都有很大的帮助,kafka官网上也给出了比较详细的配置详单,但是我们还是直接从代码来看broker到底有哪些配置需要我们去了解的,配置都有英文注释,所以每一部分是干什么的就不翻译了,都能看懂: ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48

Kafka 单节点多Kafka Broker集群 接前一篇文章,今天搭建一下单节点多Kafka Broker集群环境. 配置与启动服务 由于是在一个节点上启动多个 Kafka Broker实例,所以我们需要使用不同的端口来实现. $ cp config/server.properties config/server-1.properties $ cp config/server.properties config/server-2.properties 修改 config/server-1.pr

下载与安装 从 http://www.apache.org/dist/kafka/ 下载最新版本的 kafka,这里使用的是 kafka_2.12-0.10.2.1.tgz $ tar zxvf kafka_2.12-0.10.2.1.tgz $ cd kafka_2.12-0.10.2.1 运行 启动 zookeeper 服务 $ bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties 启动 kafka Broker 服务 $ bin

首先看一下 KafkaServer 这个类的声明: Represents the lifecycle of a single Kafka broker. Handles all functionality required to start up and shutdown a single Kafka node. 代表了单个 broker 的生命周期,处理所有功能性的请求,以及startup 和shutdown 一个broker node. 在这个类的startup中,有一个线程池被实例化了:

一.问题描述:Kafka生产集群中有一台机器cdh-003由于物理故障原因挂掉了,并且系统起不来了,使得线上的spark Streaming实时任务不能正常消费,重启实时任务都不行.查看kafka topic状态,发现broker Leader出现-1的情况,如下图 二.问题分析Kafka Broker Leader 为-1,表示有partition在选举Leader的时候失败了,因此引起了消费该Topic的实时任务都出现了异常,经过排除发现挂掉的cdh-003机器正好是broker id为25

1.目标 在这个Apache Kafka教程中,我们将学习Kafka Broker.Kafka Broker管理主题中的消息存储.如果Apache Kafka有多个代理,那就是我们所说的Kafka集群.此外,在本Kafka Broker教程中,我们将学习如何启动Kafka Broker和Kafka命令行选项.那么,让我们开始Apache Kafka Broker. Kafka Broker | 命令行选项和过程 2.什么是Kafa经纪人? Kafka代理也称为Kafka服务器和Kafka节点.这

Kafka发行包里自带的配置样本可以用来安装单机服务,但并不能满足大多数安装场景的要求.kafka有很多配置选项,Kafka有很多配置选项,涉及安装和调优的方方面面.不过大多数调优选项可以使用默认配置,除非你对调优有特别的要求. 常规配置和主题配置(服务端的配置文件) kafka安装包里自带的config目录下有一个名字叫做server.properties的配置文件,这里面的配置项对应的就是标题里说的常规配置和主题配置了.在我的试验环境下,这个文件的绝对路径是:/usr/local/kafka

这篇博客是基于Spark Streaming整合Kafka-0.8.2.1官方文档. 本文主要讲解了Spark Streaming如何从Kafka接收数据.Spark Streaming从Kafka接收数据主要有两种办法,一种是基于Kafka high-level API实现的基于Receivers的接收方式,另一种是从Spark 1.3版本之后新增的无Receivers的方式.这两种方式的代码编写,性能表现都不相同.本文后续部分对这两种方式逐一进行分析. 一.基于Receiver的模式 这种模

用于Kafka 0.10的结构化流集成从Kafka读取数据并将数据写入到Kafka. 1. Linking 对于使用SBT/Maven项目定义的Scala/Java应用程序,用以下工件artifact连接你的应用程序: 对于Python应用程序,你需要在部署应用程序时添加上面的库及其依赖关系.查看Deploying子节点. 2. Reading Data from Kafka 从Kafka读取数据 2.1 Creating a Kafka Source for Streaming Queries

创建Spring Boot项目继承Kafka,向Kafka发送消息始终不成功.具体项目配置如下: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"  xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"     xsi:sche

Log的读写.删除流程---日志管理器(log manager)负责创建日志.获取日志.清理日志.所有的日志读写操作都交给具体的日志实例来完成. KafkaServer启动的时候,初始化三个类: LogManager SocketServer the request handlers - KafkaRequestHandlers 按照顺序组件有: KafkaScheduler LogManager SocketServer ReplicaManager KafkaController Group

kafka.common.InconsistentBrokerIdException: Configured broker.id 1 doesn't match stored broker.id 0 in meta.properties. If you moved your data, make sure your configured broker.id matches. If you intend to create a new broker, you should remove all d

在server.properties文件中配置: 1.broker.id kafka集群是由多个节点组成的,每个节点称为一个broker,中文翻译是代理.每个broker都有一个不同的brokerId,由broker.id指定,是一个不小于0的整数,各brokerId必须不同,但不必连续.如果我们想扩展kafka集群,只需引入新节点,分配一个不同的broker.id即可. 启动kafka集群时,每一个broker都会实例化并启动一个kafkaController,并将该broker的broker

一.整体架构 1.1 核心逻辑 1个Acceptor线程+N个Processor线程(network.threads)+M个Request Handle线程(io threads) 多线程多Reactor模型,Acceptor独占一个selector,每个Processor有自己的selector 每个Processor都有一个名为newConnections的ConcurrentLinkedQueue[SocketChannel](),Acceptor会round-robin轮询Process

Return: Map[TopicPartition, Long] Code: val props = new Properties() props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, kafkaPara("bootstrap.servers").toString) props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, kafkaPara("group.id").toString)

1. Flume Channel Channels是events在agent上进行的存储库.Source添加events,Sink移除events. 1.1 Memory Channel(内存Channels) events存储在配置最大大小的内存队列中.对于流量较高和由于agent故障而准备丢失数据的流程来说,这是一个理想的选择. agent a1示例: 1.2 JDBC Channel events存储在持久化存储库中(其背后是一个数据库).JDBC channel目前支持嵌入式Derby.

[从源码学设计] Flume 之 memory channel 目录 [从源码学设计] Flume 之 memory channel 0x00 摘要 0x01 业务范畴 1.1 用途和特点 1.2 Channel 1.3 研究重点 1.4 实际能够学到什么 1.5 总述 0x02 定义 2.1 接口 2.2 配置参数 2.2.1 channel属性 2.4 Semaphore和Queue 2.5 MemoryTransaction 0x03 使用 3.1 channel如何使用 3.2 sour

在启动Flume的时候,出现下面的异常,但是程序照样能运行,Kafka也能够收到数据,只是偶尔会断点. 2016-08-25 15:32:54,561 (SinkRunner-PollingRunner-DefaultSinkProcessor) [INFO - kafka.utils.Logging$class.info(Logging.scala:68)] Fetching metadata from broker id:2,host:10.208.129.5,port:9092 with