问题: 注意到自己负责kafka的某个topic最小的偏移量为0,而最大的偏移量都7亿多了,说明存储在kafka里面的数据没有定时删除,通过登陆到kafka服务器,查看配置文件services.properties,发现log.retention.hours=876000(100年),我猜想配置kafka的人是怕数据丢失,直接保存了所有的数据. 方法: 我这边修改为log.retention.hours=4320(半年,根据实际情况设置),然后重启kafka,就生效了. (其中,当该配置生效之后

kafka文件存储机制 topic中partition存储分布 假设实验环境中Kafka集群只有一个broker,xxx/message-folder为数据文件存储根目录,在Kafka broker中server.properties文件配置(参数log.dirs=xxx/message-folder),例如创建topic名称分别为test, partitions数量都为partitions=4,副本为1 存储路径和目录规则为:xxx/logs test-0 test-1 test-2 test

转载自:  https://yq.aliyun.com/ziliao/65771 参考:  Kafka集群partition replication默认自动分配分析    如何为kafka选择合适的partitions 1.前言 一个商业化消息队列的性能好坏,其文件存储机制设计是衡量一个消息队列服务技术水平和最关键指标之一. 下面将从Kafka文件存储机制和物理结构角度,分析Kafka是如何实现高效文件存储,及实际应用效果. 2.Kafka文件存储机制 Kafka部分名词解释如下: Broker

Kafka是什么 Kafka是最初由Linkedin公司开发,是一个分布式.分区的.多副本的.多订阅者,基于zookeeper协调的分布式日志系统(也可以当做MQ系统),常见可以用于web/nginx日志.访问日志,消息服务等等,Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目. 1.前言 一个商业化消息队列的性能好坏,其文件存储机制设计是衡量一个消息队列服务技术水平和最关键指标之一.下面将从Kafka文件存储机制和物理结构角度,分析Kafka是如何实现高效文件存储,及实

Kafka是什么 Kafka是最初由Linkedin公司开发,是一个分布式.分区的.多副本的.多订阅者,基于zookeeper协调的分布式日志系统(也可以当做MQ系统),常见可以用于web/nginx日志.访问日志,消息服务等等,Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目. 1.前言 一个商业化消息队列的性能好坏,其文件存储机制设计是衡量一个消息队列服务技术水平和最关键指标之一.下面将从Kafka文件存储机制和物理结构角度,分析Kafka是如何实现高效文件存储,及实

一.topic中partition存储分布 在本地的kafka中,我们只启动一个broker,创建两个topic:single-todo和single-todo-vip ,每个topic有两个partition,在${KAFKA_HOME}conf/server.properties中log.dirs=/tmp/kafka-logs.启动kafka后,我们在/tmp/kafka-log目录下看到一下文件夹: drwxrwxr-x ysl ysl 2月 : single-todo-/ drwxrw

原博文出自于:http://tech.meituan.com/kafka-fs-design-theory.html    感谢! Kafka是什么 Kafka是最初由Linkedin公司开发,是一个分布式.分区的.多副本的.多订阅者,基于zookeeper协调的分布式日志系统(也可以当做MQ系统),常见可以用于web/nginx日志.访问日志,消息服务等等,Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目. 1.前言 一个商业化消息队列的性能好坏,其文件存储机制设计是衡

十四.AbstractFetcherManager.scala 该scala定义了两个case类和一个抽象类.两个case类很简单: 1. BrokerAndFectherId:封装了一个broker和一个fetcher的数据结构 2. BrokerAndInitialOffset:封装了broker和初始位移的一个数据结构 该scala中最核心的还是那个抽象类:AbstractFetcherManager.它维护了一个获取线程的map,主要保存broker id + fetcher id对应的

这个是Kafka server的核心包,里面的类也很多,我们还是一个一个分析 一.BrokerStates.scala 定义了目前一个kafka broker的7中状态 ——  1. NotRunning:未运行 2. Starting:启动中 3. RecoveringFromUncleanShutdown:从上次异常恢复中 4. RunningAsBroker:已启动 5. RunningAsController:作为Controller运行 6. PendingControlledShut

Kafka配置优化其实都是修改server.properties文件中参数值 1.网络和io操作线程配置优化 # broker处理消息的最大线程数        num.network.threads=xxx    #  broker处理磁盘IO的线程数        num.io.threads=xxx 建议配置: 一般num.network.threads主要处理网络io,读写缓冲区数据,基本没有io等待,配置线程数量为cpu核数加1. num.io.threads主要进行磁盘io操作,高峰

一.kafka的存储机制 kafka通过topic来分主题存放数据,主题内有分区,分区可以有多个副本,分区的内部还细分为若干个segment. 所谓的分区其实就是在kafka对应存储目录下创建的文件夹,文件夹的名字是主题名加上分区编号,编号从0开始. 1.segment 所谓的segment其实就是在分区对应的文件夹下产生的文件. 一个分区会被划分成大小相等的若干segment,这样一方面保证了分区的数据被划分到多个文件中保证不会产生体积过大的文件:另一方面可以基于这些segment文件进行历史

Kafka 分片存储机制 Broker:消息中间件处理结点,一个 Kafka 节点就是一个 broker,多个 broker 可以组成一个 Kafka集群. Topic:一类消息,例如 page view 日志.click 日志等都可以以 topic 的形式存在,Kafka 集群能够同时负责多个 topic 的分发. Partition:topic 物理上的分组,一个 topic 可以分为多个 partition,每个 partition 是一个有序的队列. Segment:partition

阅读本文大约需要30分钟.这篇文章干货很多,希望你可以耐心读完. 你好, 我是华仔,在这个 1024 程序员特殊的节日里,又和大家见面了. 从这篇文章开始,我将对 Kafka 专项知识进行深度剖析, 今天我就来聊聊 kafka 的存储系统架构设计, 说到存储系统,大家可能对 MySQL 比较熟悉,也知道 MySQL 是基于 B+ tree 来作为它的索引数据结构. Kafka 又是基于什么机制来存储?为什么要设计成这样?它解决了什么问题?又是如何解决的?里面又用到了哪些高大上的技术? 带着这些疑

1.之前搭建的kafka,过了好久,去启动kafka,发现报如下下面的错误,有错误就要解决了. 然后参考:https://blog.csdn.net/hello_world_qwp/article/details/79419532 原因是由于broker.id不唯一造成的. [root@slaver1 kafka_2.-]# bin/kafka-server-start.sh config/server.properties [-- ::,] INFO Registered kafka:type

1.启动kafka的时候,报错如下所示: [-- ::,] INFO zookeeper state changed (SyncConnected) (org.I0Itec.zkclient.ZkClient) [-- ::,] FATAL Fatal error during KafkaServerStable startup. Prepare to shutdown (kafka.server.KafkaServerStartable) java.io.FileNotFoundExcepti

出处:https://tech.meituan.com/2015/01/13/kafka-fs-design-theory.html 自己总结: Kafka 文件存储机制_结构图:https://www.processon.com/view/link/5c514944e4b08a7683b9be81 Kafka 文件存储机制_结构图,说明: 一个 Topic,包含多个 Partition: 一个 Partition,包含多个 Segment: 一个 Segment,包含多个 Segment Fi

引言 Kafka中的Message是以topic为基本单位组织的,不同的topic之间是相互独立的.每个topic又可以分成几个不同的partition(每个topic有几个partition是在创建topic时指定的),每个partition存储一部分Message.借用官方的一张图,可以直观地看到topic和partition的关系. partition是以文件的形式存储在文件系统中,比如,创建了一个名为page_visits的topic,其有5个partition,那么在Kafka的数据目

在kafka.out日志里出现大量 ERROR [ReplicaFetcherThread-0-1], Error for partition [FLAG_DATA_SYC,1] to broker 1:class kafka.common.UnknownTopicOrPartitionException (kafka.server.ReplicaFetcherThread) 这是由于删除topic没删干净 在zookeeper里删除下列路径下的数据:/brokers/topics/[topic

4. SQL SERVER存储引擎之数据篇 (4.1)文件 (0)主数据文件.mdf初始文件大小至少为3MB,次要数据文件.ndf初始大小,同日志文件一样至少为512KB: (1)SQL SERVER在逻辑上用文件组将文件分批管理(类似ORACLE的TABLESPACE),一个文件组可以包含多个文件,插入数据时,同一个文件组内的所有文件等比例增长.例如:文件组中有两个文件,初始大小分别为100M和200M,此时插入3M的数据,file1新增(100/300)*3M=1M,file2新增(200/

首先,说明,我kafk的server.properties是 kafka的server.properties配置文件参考示范(图文详解)(多种方式) 问题详情 然后,我启动时,出现如下 [hadoop@master kafka_2.-0.9.0.1]$ nohup bin/kafka-server-start.sh config/server.properties & [] [hadoop@master kafka_2.-0.9.0.1]$ nohup: ignoring input and a

Spark Streaming接收Kafka数据存储到Hbase fly spark hbase kafka 主要参考了这篇文章https://yq.aliyun.com/articles/60712([点我])(https://yq.aliyun.com/articles/60712), 不过这篇文章使用的spark貌似是spark1.x的.我这里主要是改为了spark2.x的方式 kafka生产数据 闲话少叙,直接上代码: import java.util.{Properties, UUID