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

## 起因:ambari 修改kafka日志目录后,写入数据无法消费 - 使用下面的客户端消费命令可以消费到数据 ./kafka-console-consumer.sh --zookeeper 192.168.210.111:2181,192.168.210.112:2181,192.168.210.113:2181 --topic cccc --from-beginning - 但是使用这条命令无法消费客户端的数据,而且程序也无法拉去数据./kafka-console-consumer.sh

1: package com.example.activity_basic; 2:   3: import android.os.Bundle; 4: import android.app.Activity; 5: import android.view.KeyEvent; 6: import android.view.Menu; 7: import android.view.MotionEvent; 8: import android.widget.Toast; 9:   10: public

# @staticmethoddef get_kafka_reviews(self): # print type(self.bootstrap_servers) consumer = kafka.KafkaConsumer(bootstrap_servers=[self.bootstrap_servers],group_id='wm_group',auto_offset_reset='latest', enable_auto_commit=False) consumer.subscribe(to

遇到一个问题,使用Python kafka客户端和kafka命令行都无法消费数据,但是在kafka命令行后面添加--partition 0后就可以消费数据. bin/kafka-console-consumer., # 不能消费数据 bin/kafka-console-consumer., --partition # 添加partiton参数后可以消费数据 原因在与offsets.topic.replication.factor的值在配置文件中大于了节点个数(两个节点,却将这个值设置为了3),

我们在使用consumer消费数据时,有些情况下我们需要对已经消费过的数据进行重新消费,这里介绍kafka中两种重新消费数据的方法. 1. 修改offset 我们在使用consumer消费的时候,每个topic会产生一个偏移量,这个偏移量保证我们消费的消息顺序且不重复.Offest是在zookeeper中存储的,我们可以设置consumer实时或定时的注册offset到zookeeper中.我们修改这个offest到我们想重新消费的位置,就可以做到重新消费了.具体修改offest的方法这里就不详

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

前面已经介绍了如何利用Thrift Source生产数据,今天介绍如何用Kafka Sink消费数据. 其实之前已经在Flume配置文件里设置了用Kafka Sink消费数据 agent1.sinks.kafkaSink.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink agent1.sinks.kafkaSink.topic = TRAFFIC_LOG agent1.sinks.kafkaSink.brokerList = ,, agent1.sinks

前言 之前写过一篇<从源码分析如何优雅的使用 Kafka 生产者> ,有生产者自然也就有消费者. 建议对 Kakfa 还比较陌生的朋友可以先看看. 就我的使用经验来说,大部分情况都是处于数据下游的消费者角色.也用 Kafka 消费过日均过亿的消息(不得不佩服 Kakfa 的设计),本文将借助我使用 Kakfa 消费数据的经验来聊聊如何高效的消费数据. 单线程消费 以之前生产者中的代码为例,事先准备好了一个 Topic:data-push,3个分区. 先往里边发送 100 条消息,没有自定义路由

单线程消费 以之前生产者中的代码为例,事先准备好了一个 Topic:data-push,3个分区. 先往里边发送 100 条消息,没有自定义路由策略,所以消息会均匀的发往三个分区. 先来谈谈最简单的单线程消费,如下图所示: 由于数据散列在三个不同分区,所以单个线程需要遍历三个分区将数据拉取下来. 单线程消费的示例代码: 这段代码大家在官网也可以找到:将数据取出放到一个内存缓冲中最后写入数据库的过程. 先不讨论其中的 offset 的提交方式. 通过消费日志可以看出: 取出的 100 条数据确实是

一.如何查看 在老版本中,使用kafka-run-class.sh 脚本进行查看.但是对于最新版本,kafka-run-class.sh 已经不能使用,必须使用另外一个脚本才行,它就是kafka-consumer-groups.sh 普通版 查看所有组 要想查询消费数据,必须要指定组.那么线上运行的kafka有哪些组呢?使用以下命令: bin/kafka-consumer- --list 注意:根据实际情况修改kafka的连接地址 执行输出: ... usercenter ... 这些组在是程序

安装 kafka:  pip install kafka-python 生产数据 from kafka import KafkaProducer import json ''' 生产者demo 向test_lyl2主题中循环写入10条json数据 注意事项:要写入json数据需加上value_serializer参数,如下代码 ''' producer = KafkaProducer( value_serializer=lambda v: json.dumps(v).encode('utf-8'

golang channel关闭后,其中剩余的数据,是可以继续读取的. 请看下面的测试例子. 创建一个带有缓冲的channel,向channel中发送数据,然后关闭channel,最后,从channel中读取数据,输出结果. package main import ( "fmt" ) func main(){ ch := make(chan int, 3) ch <-1 ch <-2 ch <-3 close(ch) for value := range ch { f

马蜂窝技术原创文章,更多干货请订阅公众号:mfwtech Kafka 是当下热门的消息队列中间件,它可以实时地处理海量数据,具备高吞吐.低延时等特性及可靠的消息异步传递机制,可以很好地解决不同系统间数据的交流和传递问题. Kafka 在马蜂窝也有非常广泛的应用,为很多核心的业务提供支撑.本文将围绕 Kafka 在马蜂窝大数据平台的应用实践,介绍相关业务场景.在 Kafka 应用的不同阶段我们遇到了哪些问题以及如何解决.之后还有哪些计划等. Part.1 应用场景 从 Kafka 在大数据平台的应

环境: kafka  0.10 spark  2.1.0 zookeeper  3.4.5-cdh5.14.0 公司阿里云测试机,十月一放假前,没有在继续消费,假期过后回来再使用spark streaming消费某个消费组下的kafka时报错如下: As I regularly kill the servers running Kafka and the producers feeding it (yes, just for fun), things sometimes go a bit cra

C++操作Kafka使用Protobuf进行跨语言数据交互 Kafka 是一种分布式的,基于发布 / 订阅的消息系统.主要设计目标如下: 以时间复杂度为 O(1) 的方式提供消息持久化能力,即使对 TB 级以上数据也能保证常数时间复杂度的访问性能. 高吞吐率.即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒 100K 条以上消息的传输. 支持 Kafka Server 间的消息分区,及分布式消费,同时保证每个 Partition 内的消息顺序传输. 同时支持离线数据处理和实时数据处理. Scale

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.

大家好,我是 华仔, 又跟大家见面了. 上一篇作为专题系列的第二篇,从演进的角度带你深度剖析了关于 Kafka 请求处理全流程以及超高并发的网络架构设计的实现细节,今天开启第三篇,我们来聊聊 Kafka 生产环境大家都比较关心的问题. 那么 Kafka 到底会不会丢数据呢?如果丢数据,究竟该怎么解决呢? 只有掌握了这些, 我们才能处理好 Kafka 生产级的一些故障,从而更稳定地服务业务. 认真读完这篇文章,我相信你会对Kafka 如何解决丢数据问题,有更加深刻的理解. 这篇文章干货很多,希望你

我是3y,一年CRUD经验用十年的markdown程序员‍常年被誉为优质八股文选手 今天继续更新austin项目,如果还没看过该系列的同学可以点开我的历史文章回顾下,在看的过程中不要忘记了点赞哟!建议不要漏了或者跳着看,不然这篇就看不懂了,之前写过的知识点和业务我就不再赘述啦. 今天要实现的是handler模块的消费数据隔离.在聊这个之前,先看下之前的实现是怎么样的. austin-api接收到了请求之后,将请求发往Kafka,topicName为austin.而在austin-handler起

关于 Kafka 消息丢失.重复消费和顺序消费的问题 消息丢失,消息重复消费,消息顺序消费等问题是我们使用 MQ 时不得不考虑的一个问题,下面我结合实际的业务来和你分享一下解决方案. 消息丢失问题 比如我们使用 Kakfa 时,以下场景都会发生消息丢失: producer -> broker (生产者生产消息) broker -> broker (集群环境,broker 同步给其他 broker) broker -> consumer (消费者消费消息) 解决方案也很简单,设置 acks