每一个分区都是一个顺序的.不可变的消息队列,并且可以持续的添加.分区中的消息都被分配了一个序列号,称之为偏移量(offset),在每个分区中此偏移量都是唯一的.一个分区在文件系统里存储为一个文件夹.文件夹里包含日志文件和索引文件.其文件名是其包含的offset的最小的条目的offset. 每个文件是一个segment.在broker的log存储文件下,除了存储这各个topic的文件夹,还存在这几个checkpoint文件.分别是 recovery-point-offset-checkpoint

对于流式应用程序,保证应用7*24小时的稳定运行,是非常必要的.因此对于计算引擎,要求必须能够适应与应用程序逻辑本身无关的问题(比如driver应用失败重启.网络问题.服务器问题.JVM崩溃等),具有自动容错恢复的功能. 目前,Spark(Spark Streaming/Structured Streaming)和Flink的checkpoint机制,就是处理类似情况,实现容错机制的核心利器. 对于Flink: 为了保证其高可用.Exactly Once的特性,提供了一套强大的checkpoin

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是由LinkIn开源的实时数据处理框架,目前已经更新到2.3版本.不同于一般的消息中间件,Kafka通过数据持久化和磁盘读写获得了极高的吞吐量,并可以不依赖Storm,SparkStreaming的流处理平台,自己进行实时的流处理. ​ Kakfa的Offset机制是其最核心机制之一,由于API对于部分功能的实现,我们有时并没有手动去设置Offset,那么Kafka到底有几个Offset呢? 一.生产者Offset ​ 首先,我们先来看生产者的offset,我们知道Kafka是通过

在消费Kafka中分区的数据时,我们需要跟踪哪些消息是读取过的.哪些是没有读取过的.这是读取消息不丢失的关键所在. Kafka是通过offset顺序读取事件的.如果一个消费者退出,再重启的时候,它知道从哪儿继续读取消息进行处理.所以,消费者需要「提交」属于它们自己的偏移量.如果消费者已经提交了偏移量,但消息没有得到有效处理,此时就会造成消费者消息丢失.所以,我们应该重视偏移量提交的时间点以及提交的方式. Kafka消费者的可靠性配置 1.group.id 如果两个消费者有相同的 group.id

Kafka内核中的分布式机制实现 一个Topic中的所有数据分布式的存储在kafka集群的所有机器(broker)上,以分区(partition)的的形式进行数据存储:每个分区允许存在备份数据/备份分区(存储在同一kafka集群的其它broker上的分区) 每个数据分区在Kafka集群中存在一个broker节点上的分区叫做leader,存储在其它broker上的备份分区叫做followers:只有leader节点负责该分区的数据读写操作,followers节点作为leader节点的热备节点,从l

在 Kafka 中无论是 producer 往 topic 中写数据, 还是 consumer 从 topic 中读数据, 都避免不了和 offset 打交道, 关于 offset 主要有以下几个概念. Last Committed Offset:consumer group 最新一次 commit 的 offset,表示这个 group 已经把 Last Committed Offset 之前的数据都消费成功了. Current Position:consumer group 当前消费数据的

转自:http://blog.csdn.net/lizhitao/article/details/25667831 参数 说明(解释) broker.id =0 每一个broker在集群中的唯一表示,要求是正数.当该服务器的IP地址发生改变时,broker.id没有变化,则不会影响consumers的消息情况 log.dirs=/data/kafka-logs kafka数据的存放地址,多个地址的话用逗号分割/data/kafka-logs-1,/data/kafka-logs-2 port =

一直以来都想写一点关于kafka consumer的东西,特别是关于新版consumer的中文资料很少.最近Kafka社区邮件组已经在讨论是否应该正式使用新版本consumer替换老版本,笔者也觉得时机成熟了,于是写下这篇文章讨论并总结一下新版本consumer的些许设计理念,希望能把consumer这点事说清楚,从而对广大使用者有所帮助. 在开始之前,我想花一点时间先来明确一些概念和术语,这会极大地方便我们下面的讨论.另外请原谅这文章有点长,毕竟要讨论的东西很多,虽然已然删除了很多太过细节的东

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

有两种:Direct直连方式.Receiver方式 1.Receiver方式: 使用kafka高层次的consumer API来实现,receiver从kafka中获取的数据都保存在spark excutor的内存中,然后由Spark Streaming启动的job来处理数据.因此一旦数据量暴增,很容易造成内存溢出. 并且,在默认配置下,这种方式可能会因为底层失败而造成数据丢失,如果要启用高可靠机制,确保零数据丢失,要启用Spark Streaming的预写日志机制(Write Ahead Lo

1. kafkaSource 见官方文档 2. kafkaSource的偏移量的存储位置 默认存在kafka的特殊topic中,但也可以设置参数让其不存在kafka的特殊topic中   3   将kafka中的数据写入redis中去 redisSink不支持exactly Once,只支持AtLeast Once KafkaSourceToRedisDemo 1 package cn._51doit.flink.day04; 2 3 import org.apache.flink.api.co

from:云栖社区 玛德,今天又被人打脸了,小看人,艹,确实,相对比起来,在某些方面差一点,,,,该好好捋捋了,强化下短板,规划下日程,,,引以为耻,铭记于心. 跟我学Kafka之NIO通信机制   main 2016-03-31 16:54:06 浏览166 评论0 摘要: 很久没有做技术方面的分享了,今天闲来有空写一篇关于Kafka通信方面的文章与大家共同学习. 一.Kafka通信机制的整体结构 这个图采用的就是我们之前提到的SEDA多线程模型,链接如下:http://www.jianshu

Kafka文件的存储机制 同一个topic下有多个不同的partition,每个partition为一个目录,partition命名的规则是topic的名称加上一个序号,序号从0开始. 每一个partition目录下的文件被平均切割成大小相等(默认一个文件是500兆,可以手动去设置)的数据文件,每一个数据文件都被称为一个段(segment file),但每个段消息数量不一定相等,这种特性能够使得老的segment可以被快速清除.默认保留7天的数据. 每个partition下都会有这些每500兆一

本文主要简述spark checkpoint机制,快速把握checkpoint机制的来龙去脉,至于源码可以参考我的下一篇文章. 1.Spark core的checkpoint 1)为什么checkpoint? 分布式计算中难免因为网络,存储等原因出现计算失败的情况,RDD中的lineage信息常用来在task失败后重计算使用,为了防止计算失败后从头开始计算造成的大量开销,RDD会checkpoint计算过程的信息,这样作业失败后从checkpoing点重新计算即可,提高效率. 2)什么时候写ch

让分布式系统的操作变得简单,在某种程度上是一种艺术,通常这种实现都是从大量的实践中总结得到的.Apache Kafka 的受欢迎程度在很大程度上归功于其设计和操作简单性.随着社区添加更多功能,开发者们会回过头来重新思考简化复杂行为的方法. Apache Kafka 中一个更细微的功能是它的复制协议(replication protocol).对于单个集群上不同大小的工作负载,调整 Kafka replication 以让它适用不同情况在今天来看是有点棘手的.使这点特别困难的挑战之一是如何防止副本

这一篇我们不在是探讨kafka的使用,前面几篇基本讲解了工作中的使用方式,基本api的使用还需要更深入的去钻研,多使用才会有提高.今天主要是探讨一下kafka的消息复制以及消息处理机制. 1. broker的注册 Kafka使用Zookeeper来维护集群成员的信息.每个broker都有一个唯一标识符,这个标识符可以在配置文件里指定,也可以自动生成.在kafka启动的时候,他通过创建临节点把自己的id注册到zk,kafka组件订阅zk的/broker/ids路径(broker在zk上的注册路径)

一.缓存与持久化机制 与RDD类似,Spark Streaming也可以让开发人员手动控制,将数据流中的数据持久化到内存中.对DStream调用persist()方法,就可以让Spark Streaming自动 将该数据流中的所有产生的RDD,都持久化到内存中.如果要对一个DStream多次执行操作,那么,对DStream持久化是非常有用的.因为多次操作,可以共享 使用内存中的一份缓存数据. 对于基于窗口的操作,比如reduceByWindow.reduceByKeyAndWindow,以及基于

在之前的基础上,基本搞清楚了Kafka的机制及如何运用.这里思考一下:Kafka中的消息会不会丢失或重复消费呢?为什么呢? 要确定Kafka的消息是否丢失或重复,从两个方面分析入手:消息发送和消息消费 1.消息发送 Kafka消息发送有两种方式:同步(sync)和异步(async),默认是同步方式,可通过producer.type属性进行配置.Kafka通过配置request.required.acks属性来确认消息的生产: 0---表示不进行消息接收是否成功的确认: 1---表示当Leader

注意本文采用最新版本进行Kafka的内核原理剖析,新版本每一个Consumer通过独立的线程,来管理多个Socket连接,即同时与多个broker通信实现消息的并行读取.这就是新版的技术革新.类似于Linux I/O模型或者Select NIO 模型. Poll为什么要设置一个超时参数 条件: 1:获取足够多的可用数据 2:等待时间超过指定的超时时间. 目的在于让Consumer主线程定期的""苏醒"去做其他事情.比如:定期的执行常规任务,(比如写日志,写库等). 获取消息,