今天由于kafka集群搭建时的配置不当,由于一台主消费者挂掉(服务器崩了,需要维修),导致了所有新版消费者(新版的offset存储在kafka)都无法拉取消息. 由于是线上问题,所以是绝对不能影响用户的,使用老版客户端(offset存储在zk)进行消费,然后将kafka迁移到备用服务. 下面来说一下这次事故的具体处理思路 首先要确保获取到的消息不能丢失,所以老版消费者进行消费 线上服务通过均衡负载一台一台的进行切换kafka服务,当原生产者数据都消费完时,将消费者切换到备用服务 开始配置线上ka

kafka_2.8.0-0.8.1 一 现象 生产环境一组kafka集群经常发生问题,现象是kafka在zookeeper上的broker节点消失,此时kafka进程和端口都在,然后每个broker都在报错,主要是 1) [2017-01-09 12:40:53,832] INFO Partition [topic1,3] on broker 1361: Shrinking ISR for partition [topic1,3] from 1351,1361,1341 to 1361 (kaf

现象 环境: Server version: 10.0.25-MariaDB-wsrep MariaDB Server, wsrep_25.13.raf7f02e 配置文件: [root@node-23 mariadb]# more /etc/my.cnf [mysqld] server_id=3 bind_address = node-23 port = 3306 datadir=/var/lib/mysql log-error=/var/log/mariadb/mariadb-error.l

原有环境 主机名 IP 地址 安装路径 系统 sht-sgmhadoopdn-01 172.16.101.58 /opt/kafka_2.12-1.0.0 /opt/kafka(软连接) CentOS Linux release 7.3.1611 (Core) sht-sgmhadoopdn-02 172.16.101.59 sht-sgmhadoopdn-03 172.16.101.60 向集群增加节点 sht-sgmhadoopdn-04(172.16.101.66) 过程 一. 新节点配置

ELK+Kafka集群分析系统部署 因为是自己本地写好的word文档复制进来的.格式有些出入还望体谅.如有错误请回复.谢谢! 一. 系统介绍 2 二. 版本说明 3 三. 服务部署 3 1) JDK部署 3 2) Elasticsearch集群部署及优化 3 3) Elasticsearch健康插件安装 13 4) Shield之elasticsearch安全插件 15 5)Zookeeper集群搭建 15 6)Kafka集群搭建 17 7)测试Kafka和Zookeeper集群连通性 19 8

Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅的消息队列系统,原本开发自LinkedIn,用作LinkedIn的活动流(ActivityStream)和运营数据处理管道(Pipeline)的基础.现在它已被多家不同类型的公司作为多种类型的数据管道和消息系统使用. 1 Kafka消息队列简介 1.1 基本术语 Broker Kafka集群包含一个或多个服务器,这种服务器被称为broker[5]  Topic 每条发布到Kafka集群的消息都有一个类别,这个类别被称为Topic.(物理上不同Topic的消

转载:http://blog.csdn.net/odailidong/article/details/52571901 这是许多kafka使用者经常会问到的一个问题.本文的目的是介绍与本问题相关的一些重要决策因素,并提供一些简单的计算公式. 文章目录 1 越多的分区可以提供更高的吞吐量 2 越多的分区需要打开更多地文件句柄 3 更多地分区会导致更高的不可用性 4 越多的分区可能增加端对端的延迟 5 越多的partition意味着需要客户端需要更多的内存 6 总结 越多的分区可以提供更高的吞吐量

Storm上游数据源之Kakfa 目标: 理解Storm消费的数据来源.理解JMS规范.理解Kafka核心组件.掌握Kakfa生产者API.掌握Kafka消费者API.对流式计算的生态环境有深入的了解,具备流式计算项目架构的能力. 大纲: 1.  kafka是什么? 2.  JMS规范是什么? 3.  为什么需要消息队列? 4.  Kafka核心组件 5.  Kafka安装部署 6.  Kafka生产者Java API 7.  Kafka消费者Java API 内容 1.Kafka是什么 在流式

一.准备工作 centos6.8和jvm需要准备64位的,如果为32位,服务启动的时候报java.lang.OutOfMemoryError: Map failed 的错误. 链接:http://pan.baidu.com/s/1pLbj8T1 密码:f4h0 centos6.8  64位 jdk-8u121-linux-x64.tar.gz kafka_2.12-0.10.2.1.tgz zookeeper-3.4.5.tar.gz 虚拟机资源有限,所以3台zookeeper服务器和3台kaf

一.Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据. Kafka场景比喻 接下来我大概比喻下Kafka的使用场景 消息中间件:生产者和消费者 妈妈:生产者你:消费者馒头:数据流.消息正常情况下: 生产一个  消费一个其他情况:  1)一直生产,你吃到某一个馒头时,你卡主(机器故障), 馒头就丢失了2)一直生产,做馒头速度快,你吃来不及,馒头也就丢失了为了放着其他生产情况的出现,我们可以拿个碗/篮子,馒头做好以后先放到篮子里,你要吃的时候去篮子里面取

Redis源码阅读(六)集群-故障迁移(下) 最近私人的事情比较多,没有抽出时间来整理博客.书接上文,上一篇里总结了Redis故障迁移的几个关键点,以及Redis中故障检测的实现.本篇主要介绍集群检测到某主节点下线后,是如何选举新的主节点的.注意到Redis集群是无中心的,那么使用分布式一致性的算法来使集群中各节点能对在新主节点的选举上达成共识就是一个比较可行的方案. 在工程上,Raft一致性算法是比较易于实现和理解的分布式一致性算法:Redis也是使用了Raft来做主节点选举的.所以这里先简单

安装简要说明新版本的kafka自带有zookeeper,其实自带的zookeeper完全够用,本篇文章以记录使用自带zookeeper搭建kafka集群.1.关于kafka下载kafka下载页面:http://kafka.apache.org/downloads 2.修改kafka配置文件kafka安装目录下的config文件夹为其配置文件,我们需要修改的有 server.properties和zookeeper.properties. 2.1.修改日志目录首先修改kafka的日志目录和zook

目录 kafka集群原理介绍 (一)基础理论 二.配置文件 三.错误处理 kafka集群原理介绍 @(博客文章)[kafka|大数据] 本系统文章共三篇,分别为 1.kafka集群原理介绍了以下几个方面的内容: (1)kafka基础理论 (2)参数配置 (3)错误处理 (4)kafka集群在zookeeper集群中的内容 2.kafka集群操作介绍了kafka集群的安装与操作 (1)单机版安装 (2)集群安装 (3)集群启停操作 (4)topic相关操作 (5)某个broker挂掉,重启本机器

目录 kafka集群操作指南 (一)单机版安装 (二)集群安装 (三)集群启停操作 (四)topic相关的操作 (五)某个broker挂掉,本机器可重启 (六)某个broker挂掉且无法重启,需要其它机器代替 (七)扩容 (八)数据迁移 (九)机器下线 (十)增加副本数量 (十一)leader的平衡 kafka集群操作指南 @(博客文章)[kafka|大数据] 本系统文章共三篇,分别为 1.kafka集群原理介绍了以下几个方面的内容: (1)kafka基础理论 (2)参数配置 (3)错误处理 (

1.Zookeeper安装搭建Zookeeper集群并查看各服务器的角色停止Leader并查看各服务器的角色 1.1 安装Zookeeper1)编辑/etc/hosts ,所有集群主机可以相互 ping 通(在nn01上面配置,同步到node1,node2,node3)nn01 hadoop]# vim /etc/hosts192.168.1.21 nn01192.168.1.22 node1192.168.1.23 node2192.168.1.24 node3 2)安装 java-1.8.0

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

前言背景 算法优化改版有大需求要上线,在线特征dump数据逐步放量,最终达到现有Kafka集群5倍的流量,预计峰值达到万兆网卡80%左右(集群有几十个节点,网卡峰值流出流量800MB左右/sec.写入消息QPS为100w+ msgs/sec).上下游服务需要做扩容评估,提前做好容量规划,保障服务持续稳定运行 L3层 dump特征 @xxx 1.依赖文章特征公共服务 2.依赖用户特征公共服务 前期可以一起共建 评估dump特征数据量 @xxx kafka新增Topic接收dump数据,评估kafk

KafKa的基本认识,写的很好的一篇博客:https://www.cnblogs.com/sujing/p/10960832.html 问题:1.kafka是什么?Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据,具有高性能.持久化.多副本备份.横向扩展能力. 2.kafka的工作原理[去耦合]Kafka采用的是订阅-发布的模式,消费者主动的去kafka集群拉取消息,与producer相同的是,消费者在拉取消息的时候也是找leader去拉取. 3.k

通过之前的文章<Kafka分区分配策略>和<Kafka高性能揭秘>,我们了解到:Kafka高吞吐量的原因之一就是通过partition将topic中的消息保存到Kafka集群中不同的broker中.无论是Kafka的producer,还是consumer都可以并发操作topic中的partition,因此partition是Kafka并行度调优的最小单元. 理论上说,如果一个topic分区越多,理论上整个集群所能达到的吞吐量就越大. 但是,实际生产中Kafka topic的分区数真

2. 基础入门 2.1 重要概念 2.1.1 集群和节点 1)cluster Elasticsearch集群是由一个或多个节点组成,通过其集群名称来进行唯一标识.节点在搜索到集群之后,通过判断自身的 cluster.name 来决定是否加入该集群 2)node 节点就是单个的Elasticsearch实例.在一般情况下,每个节点都在独立的容器中运行.根据节点的作用,node具有如下的角色分配: master-eligible node 主节点负责轻量级群集范围的操作,例如创建或删除索引,跟踪哪些