Kafka auto.offset.reset值详解 发表于2017/7/6 11:25:22  1010人阅读 分类: Kafka 昨天在写一个java消费kafka数据的实例,明明设置auto.offset.reset为earliest,但还是不从头开始消费,官网给出的含义太抽象了. earliest: automatically reset the offset to the earliest offset,自动将偏移量置为最早的.难道不是topic中各分区的开始?结果还真不是,具体含义如

Flink 保证 ExactlyOnce 1.使用执行ExactlyOnce 的数据源,比如 kafka 2.使用FlinkConsumer,开启CheckPointing,偏移量会保存通过CheckPointing 保存到StateBackend中,并且默认会将偏移量写入kafka的特殊 topic中,即 __consumer_offsets 3.FlinkKafkaConsumer的setCommitOffsetsOnCheckpoints 参数默认为true,即将偏移量写入到kafka特殊

消费者的实例化 关于consumer的默认实现,metaq有两种: DefaultMQPullConsumer:由业务方主动拉取消息 DefaultMQPushConsumer:通过业务方注册回调方法,由metaq主动推送消息 共同点: 都是消费者,也都提供了start,shutdown方法(吐个槽,这种公用的接口应该MQConsumer接口中,而不是MQPullConsumer与MQPushConsumer各搞一个) 不同点: 具体消费模式不同,PullConsumer提供了各种获取消息的方法

当我们正确地部署好Spark Streaming,我们就可以使用Spark Streaming提供的零数据丢失机制.为了体验这个关键的特性,你需要满足以下几个先决条件: 1.输入的数据来自可靠的数据源和可靠的接收器: 2.应用程序的metadata被application的driver持久化了(checkpointed ); 3.启用了WAL特性(Write ahead log). 下面我将简单地介绍这些先决条件. 可靠的数据源和可靠的接收器 对于一些输入数据源(比如Kafka),Spark S

来自: https://community.qingcloud.com/topic/344/spark-streaming使用kafka保证数据零丢失 spark streaming从1.2开始提供了数据的零丢失,想享受这个特性,需要满足如下条件: 数据输入需要可靠的sources和可靠的receivers 应用metadata必须通过应用driver checkpoint WAL(write ahead log) 可靠的sources和receivers spark streaming可以通过

如果消费者 运行时候 报错了 package com.toov5.msg.SMS; import org.springframework.amqp.rabbit.annotation.RabbitHandler; import org.springframework.amqp.rabbit.annotation.RabbitListener; import org.springframework.stereotype.Component; @Component @RabbitListener(q

导语 在学习操作系统的过程中,PV操作是很重要的一个环节.然而面对书本上枯燥的代码,每一个爱好技术的人总是想能亲自去实现.现在我要推出一个专题,专门讲述如何用Java实现PV操作,让操作系统背后的逻辑跃然屏上. 如有错误,请广大网友斧正,感激不尽! 经典问题1.生产者与消费者   PV操作数据结构的构建 在书本上,我们给出了一种数据结构,叫做信号量.这种信号量有两个元素: 一个是count,如果是正值则表示当前资源的个数,如果是0,表示有一个进程在执行临界区的代码(也就是说这个进程位于临界区):

kafka如何保证数据的不丢失 1.生产者如何保证数据的不丢失:消息的确认机制,使用ack机制我们可以配置我们的消息不丢失机制为-1,保证我们的partition的leader与follower都保存好了数据 2.消费者如何保证不重复消费数据:offset偏移量,记录了我们的消息消费的偏移量,新版本偏移量记录在了一个topic里面 3.broker如何保证数据的不丢失:partition的副本机制

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本文摘自书籍<Flink基础教程> 一.一致性的三种级别 当在分布式系统中引入状态时,自然也引入了一致性问题.一致性实际上是“正确性级别”的另一种说法,即在成功处理故障并恢复之后得到的结果,与没有发生任何故障时得到的结果相比.在流处理中,一致性分为 3 个级别. at-most-once:数据最多被处理一次.这其实是没有正确性保障的委婉说法——故障发生之后,计数结果可能丢失. at-least-once:数据最少被处理一次.这表示计数结果可能大于正确值,但绝不会小于正确值.也就是说,计数程序在

转载:https://www.iteblog.com/archives/1591.html 当我们正确地部署好Spark Streaming,我们就可以使用Spark Streaming提供的零数据丢失机制.为了体验这个关键的特性,你需要满足以下几个先决条件: 1.输入的数据来自可靠的数据源和可靠的接收器: 2.应用程序的metadata被application的driver持久化了(checkpointed ); 3.启用了WAL特性(Write ahead log): 一.可靠的数据源和可靠

方法1:本来WEB-INF中的jsp就是无法通过地址栏访问的.所以安全.如果说你要访问这个文件夹中的jsp文件需要在项目的web.xml文件中去配置servlet格式差不多的配置就ok了.如下: 访问地址:http://localhost:8080/runtain/xxx,就可以看见内容了! 方法2:<jsp:forward page ="/WEB-INF/jsp/test/test.jsp" /> 方法3:request.getRequestDispatcher(&quo

作者:jiangzz 电话:15652034180 微信:jiangzz_wx 微信公众账号:jiangzz_wy 背景介绍 流计算:将大规模流动数据在不断变化的运动过程中实现数据的实时分析,捕捉到可能有用的信息,并把结果发送到下一计算节点. 主流流计算框架:Kafka Streaming.Apache Storm.Spark Streaming.Flink DataStream等. Kafka Streaming:是一套基于Kafka-Streaming库的一套流计算工具jar包,具有简单容易

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阿里太注重原理了:阿里问kafka如何实现高并发存储-如何找到一条需要消费的数据,kafka用了稀疏索引的方式,使用了二分查找法,其实很多索引都是二分查找法  二分查找法的时间复杂度:O(logn) redis,kafka,B+树的底层都采用了二分查找法 参考:二分查找法 redis的索引底层的 跳表原理 实现 聊聊Mysql索引和redis跳表 ---redis的跳表原理 时间复杂度O(logn)(阿里) 参考:二分查找法 mysql索引原理:一步步分析为什么B+树适合作为索引的结构 以及索引

1. UV.PV.TopN概念 1.1 UV(unique visitor) 即独立访客数 指访问某个站点或点击某个网页的不同IP地址的人数.在同一天内,UV只记录第一次进入网站的具有独立IP的访问者,在同一天内再次访问该网站则不计数.UV提供了一定时间内不同观众数量的统计指标,而没有反应出网站的全面活动. 1.2 PV(page view)页面浏览量或点击量 页面浏览量或点击量,是衡量一个网站或网页用户访问量.具体的说,PV值就是所有访问者在24小时(0点到24点)内看了某个网站多少个页面或某

本文主要记录一些关于Flink与storm,spark的区别, 优势, 劣势, 以及为什么这么多公司都转向Flink. What Is Flink 一个通俗易懂的概念: Apache Flink 是近年来越来越流行的一款开源大数据计算引擎,它同时支持了批处理和流处理.这是对Flink最简单的认识, 也最容易引起疑惑, 它和storm和spark的区别在哪里? storm是基于流计算的, 但是也可以模拟批处理, spark streaming也可以进行微批处理, 虽说在性能延迟上处于亚秒级别, 但

一.DataStream API之Data Sources(消费者之数据源) 介绍: source是程序的数据源输入,你可以通过StreamExecutionEnvironment.addSource(sourceFunction)来为你的程序添加一个source. flink提供了大量的已经实现好的source方法,你也可以自定义source 通过实现sourceFunction接口来自定义无并行度的source, 或者你也可以通过实现ParallelSourceFunction 接口 or

第一章.flink实时数仓入门 一.依赖 <!--Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under oneor more contributor license agreements. See the NOTICE filedistributed with this work for additional informationregarding copyright ownership. The ASF licenses this fi

第一章.spark源码分析之RDD四种依赖关系 一.RDD四种依赖关系 RDD四种依赖关系,分别是 ShuffleDependency.PrunDependency.RangeDependency和OneToOneDependency四种依赖关系.如下图所示:org.apache.spark.Dependency有两个一级子类,分别是 ShuffleDependency 和 NarrowDependency.其中,NarrowDependency 是一个抽象类,它有三个实现类,分别是OneToO

前言 Flink是大数据处理领域最近很火的一个开源的分布式.高性能的流式处理框架,其对数据的处理可以达到毫秒级别.本文以一个来自官网的WordCount例子为引,全面阐述flink的核心架构及执行流程,希望读者可以借此更加深入的理解Flink逻辑. 本文跳过了一些基本概念,如果对相关概念感到迷惑,请参考官网文档.另外在本文写作过程中,Flink正式发布了其1.5 RELEASE版本,在其发布之后完成的内容将按照1.5的实现来组织.   1.从 Hello,World WordCount开始 首先