1个partition只能被同组的一个consumer消费,同组的consumer则起到均衡效果 消费者多于partition topic: test 只有一个partition 创建一个topic--test, bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test 在g2组中启动两个consumer, 1. bin/kafka-cons

hdfs中的block是分布式存储的最小单元,类似于盛放文件的盒子,一个文件可能要占多个盒子,但一个盒子里的内容只可能来自同一份文件.假设block设置为128M,你的文件是250M,那么这份文件占3个block(128+128+2).这样的设计虽然会有一部分磁盘空间的浪费,但是整齐的block大小,便于快速找到.读取对应的内容.(p.s. 考虑到hdfs冗余设计,默认三份拷贝,实际上3*3=9个block的物理空间.) spark中的partition 是弹性分布式数据集RDD的最小单元,RD

broker的数量最好大于等于partition数量 一个partition最好对应一个硬盘,这样能最大限度发挥顺序写的优势. broker如果免得是多个partition,需要随机分发,顺序IO会退化成随机IO. 实验条件:3个 Broker,1个 Topic,无Replication,异步模式,3个 Producer,消息 Payload 为100字节: 当 Partition 数量小于 Broker个数时,Partition 数量越大,吞吐率越高,且呈线性提升. Kafka 会将所有 Pa

1.消费者与Partition 以下来自<kafak权威指南>第4章. 假设主题T1有四个分区. 1.1.一个消费者组 1.1.1.消费者数量小于分区数量 只有一个消费者时,消费者1将收到4个分区的全部消息. 当有两个消费者时,每个消费者将分别从两个分区接受消息. 1.1.2.消费者数量等于分区数量 当有四个消费者时,每个消费者都可以接受一个分区的消息. 1.1.3.消费者数量大于于分区数量 当有五个消费者时,会有闲置的消费者. 1.2.两个消费者组 消费者群组之间是互不影响的,如图: 2.分

一.关于Kafka的一些概念和理解 Kafka是一个分布式的数据流平台,它基于独特日志文件形式,提供了高性能消息系统功能.也可以用于大数据流管道. Kafka维护了按目录划分的消息订阅源,称之为 Topic. 称发布消息到Topic的工程为生产者. 称订阅Topic和处理发布的消息的订阅源的工程为消费者. Kafka以一个或者多个服务器组成的集群的形式运行,每个服务器被称为broker. Kafka客户端和服务器端通过TCP协议连接,并提供了Java客户端,许多其他语言的客户端也有. 对于每个T

1.如何消费已经被消费过的数据? 答:采用不同的group 2.如何自定义去消费已经消费过的数据? Conosumer.properties配置文件中有两个重要参数 auto.commit.enable:如果为true,则consumer的消费偏移offset会被记录到zookeeper.下次consumer启动时会从此位置继续消费 auto.offset.reset 该参数只接受两个常量largest和Smallest,分别表示将当前offset指到日志文件的最开始位置和最近的位置. 实现自定

消息队列中间件是分布式系统中重要的组件,主要解决应用耦合,异步消息,流量削锋等问题.实现高性能,高可用,可伸缩和最终一致性架构,是大型分布式系统不可缺少的中间件. 本场 Chat 主要内容: Kafka 的架构解读: Kafka 为什么要将 Topic 进行分区: Kafka 高可靠性实现基础解读: Kafka 复制原理和同步方式: Leader 选举机制,及如何确保新选举出的 Leader 是优选: 同步副本 ISR: Kafka 数据可靠性和持久性保证: 深入解读 HW 机制: Kafka

(1)  如果想消费已经被消费过的数据 consumer是底层采用的是一个阻塞队列,只要一有producer生产数据,那consumer就会将数据消费.当然这里会产生一个很严重的问题,如果你重启一消费者程序,那你连一条数据都抓不到,但是log文件中明明可以看到所有数据都好好的存在.换句话说,一旦你消费过这些数据,那你就无法再次用同一个groupid消费同一组数据了. 原因:消费者消费了数据并不从队列中移除,只是记录了offset偏移量.同一个consumergroup的所有consumer合起来

1. Kafka 总体架构 基于 Kafka-ZooKeeper 的分布式消息队列系统总体架构如下: 如上图所示,一个典型的 Kafka 体系架构包括若干 Producer(消息生产者),若干 broker(作为 Kafka 节点的服务器),若干 Consumer(Group),以及一个 ZooKeeper 集群.Kafka通过 ZooKeeper 管理集群配置.选举 Leader 以及在 consumer group 发生变化时进行 Rebalance(即消费者负载均衡,在下一课介绍).Pro

zookeeper 是 kafka 不可分割的一部分,可见其重要程度,所以我们有必要了解一下 zookeeper 在 kafka 中的具体工作内容. 而且,这也是面试时经常问的. zookeeper 存储了一些关于 consumer 和 broker 的信息,那么就从这两方面说明 zookeeper 的作用. 1. broker 状态 zookeeper 记录了所有 broker 的存活状态,broker 会向 zookeeper 发送心跳请求来上报自己的状态. zookeeper 维护了一个正

注:0.9版本Kafka的一个重大改变就是consumer和producer API的重新设计. 这篇Kafka的文档大致介绍了对于consumer API重新设计时想要实现的功能.0.9版本的确实现了这些功能,具体细节有几篇文档讲了,以后会翻译. Motivation We've received quite a lot of feedback on the consumer side features over the past few months. Some of them are im

原文:https://cwiki.apache.org/confluence/display/KAFKA/Consumer+Group+Example 为什么使用High Level Consumer 在某些应用场景,我们希望通过多线程读取消息,而我们并不关心从Kafka消费消息的顺序,我们只关心数据能被消费即可.High Level 就是用于抽象这类消费动作的. 消息消费已Consumer Group为单位,每一个Consumer Group中能够有多个consumer.每一个consumer

我们知道Kafka支持Consumer Group的功能,但是最近在应用Consumer Group时发现了一个Topic 的Partition不能100%覆盖的问题. 程序部署后,发现Kafka在pdb组的consumer消费topic时存在问题,consumer无法完全覆盖Topic的各个partition.如下图: 无论我在开启多少个consumer实例,最高覆盖只能达到66%. 进一步跟踪发现,pdb组的consumer覆盖到partition1和partion2. 在kafka的主消费

1.Consumer Group 与 topic 订阅 每个Consumer 进程都会划归到一个逻辑的Consumer Group中,逻辑的订阅者是Consumer Group.所以一条message可以被多个订阅message 所在的topic的每一个Consumer Group,也就好像是这条message被广播到每个Consumer Group一样.而每个Consumer Group中,类似于一个Queue(JMS中的Queue)的概念差不多,即一条消息只会被Consumer Group中

1.  前言 我们知道,生产者发送消息到主题,消费者订阅主题(以消费者组的名义订阅),而主题下是分区,消息是存储在分区中的,所以事实上生产者发送消息到分区,消费者则从分区读取消息,那么,这里问题来了,生产者将消息投递到哪个分区?消费者组中的消费者实例之间是怎么分配分区的呢?接下来,就围绕着这两个问题一探究竟. 2.  主题的分区数设置 在server.properties配置文件中可以指定一个全局的分区数设置,这是对每个主题下的分区数的默认设置,默认是1. 当然每个主题也可以自己设置分区数量,如

1.Consumer Group 与 topic 订阅 每个Consumer 进程都会划归到一个逻辑的Consumer Group中,逻辑的订阅者是Consumer Group.所以一条message可以被多个订阅message 所在的topic的每一个Consumer Group,也就好像是这条message被广播到每个Consumer Group一样.而每个Consumer Group中,类似于一个Queue(JMS中的Queue)的概念差不多,即一条消息只会被Consumer Group中

原文链接:Kafka深度解析 背景介绍 Kafka简介 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 为什么要用消息系统 解耦在项目启动之初来预测将来项目会碰到

from:http://www.jianshu.com/p/5aa8776868bb kafka系列之(3)——Coordinator与offset管理和Consumer Rebalance 时之结绳 关注 2017.05.11 23:04* 字数 1556 阅读 922评论 3喜欢 4 1.Consumer与Consumer Group consumer group是kafka提供的可扩展且具有容错性的消费者机制.组内可以有多个消费者或消费者实例(consumer instance),它们共享

背景 最近和海康整数据对接, 需要将海康产生的结构化数据拿过来做二次识别. 基本的流程: 海康大数据 --> kafka server --> 平台 Kafka 的 topic 正常过车 topic: BAYONET_VEHICLEPASS 违法过车 topic: BAYONET_VEHICLEALARM 前言 首先我们需要对kafka中的一些名词有一定的了解, 有过一些使用经验, 一般来说, 生产者发送消息到主题, 而消费者从主题消费数据 ( 我初次接触的时候, 就是这样理解的, 后来在实践

本文转发自Jason’s Blog,原文链接 http://www.jasongj.com/2015/08/09/KafkaColumn4 摘要 本文主要介绍了Kafka High Level Consumer,Consumer Group,Consumer Rebalance,Low Level Consumer实现的语义,以及适用场景.以及未来版本中对High Level Consumer的重新设计–使用Consumer Coordinator解决Split Brain和Herd等问题. H

<实战录>导语 前方高能!请注意本期攻城狮幽默细胞爆表,坐地铁的拉好把手,喝水的就建议暂时先别喝了:)本期分享人为云端卫士大数据工程师韩宝君,将带来Kafka-0.10 Consumer源码解析.本文3346字,大约需要花费8-10分钟时间阅读. Kafka在0.9版本之后,对Consumer进行了重新设计,本人也在网上看了一些Consumer源码解析博客,发现讲的都不是很详细,看过之后自己尝试去看源码的时候还是很费劲,本编将对kafka Consumer模块进行详细解析,一行一行代码的和大家