一.如何查看 在老版本中,使用kafka-run-class.sh 脚本进行查看.但是对于最新版本,kafka-run-class.sh 已经不能使用,必须使用另外一个脚本才行,它就是kafka-consumer-groups.sh 普通版 查看所有组 要想查询消费数据,必须要指定组.那么线上运行的kafka有哪些组呢?使用以下命令: bin/kafka-consumer- --list 注意:根据实际情况修改kafka的连接地址 执行输出: ... usercenter ... 这些组在是程序

怎么查看CI的版本信息?想看某个项目中使用的CI具体是哪个版本,怎么查看?system\core\codeigniter.php中可以查看版本常量/** * CodeIgniter Version * * @var string * */ define('CI_VERSION', '3.1.4'); CodeIgniter 主要有 3 个版本:CodeIgniter 3(稳定版).CodeIgniter 4(开发版)和 CodeIgniter 2(旧版)CodeIgniter 3.xCodeIg

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

Kafka设计的初衷是迅速处理短小的消息,一般10K大小的消息吞吐性能最好(可参见LinkedIn的kafka性能测试).但有时候,我们需要处理更大的消息,比如XML文档或JSON内容,一个消息差不多有10-100M,这种情况下,Kakfa应该如何处理? 针对这个问题,有以下几个建议: 最好的方法是不直接传送这些大的数据.如果有共享存储,如NAS, HDFS, S3等,可以把这些大的文件存放到共享存储,然后使用Kafka来传送文件的位置信息. 第二个方法是,将大的消息数据切片或切块,在生产端将数

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

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

摘要 在这篇文章中,我将从消息在Kafka中的物理存储方式讲起,介绍分区-日志段-日志的各个层次. 然后我将接着上一篇文章的内容,把消费者的内容展开讲一讲,区分消费者与消费者组,以及这么设计有什么用. 根据消费者的消费可能引发的问题,我将介绍Kafka中的位移主题,以及消费者要怎么提交位移到这个位移主题中. 最后,我将聊一聊消费者Rebalance的原因,以及不足之处. 1. log 在上一篇文章中,我们提到了"partition"的概念. 我们那个时候所表达的意思是,消息的生产跟消费

上一篇(http://qindongliang.iteye.com/blog/2354381 )写了收集sparkstreaming的日志进入kafka便于后续收集到es中快速统计分析,今天就再写一篇如何在普通应用程序实时收集日志,上一篇写的毕竟是分布式环境下的操作,有一定的特殊性,如MapReduce,Spark运行的日志和普通项目的日志是不太一样的. 所谓的普通程序就是web项目的或者非web项目的的程序,大部分都是单机版本的. 大多数时候,我们的log都会输出到本地的磁盘上,排查问题也是使

一.Kafka基础 消息系统的作用 应该大部份小伙伴都清楚,用机油装箱举个例子 所以消息系统就是如上图我们所说的仓库,能在中间过程作为缓存,并且实现解耦合的作用. 引入一个场景,我们知道中国移动,中国联通,中国电信的日志处理,是交给外包去做大数据分析的,假设现在它们的日志都交给了你做的系统去做用户画像分析. 按照刚刚前面提到的消息系统的作用,我们知道了消息系统其实就是一个模拟缓存 ,且仅仅是起到了缓存的作用 而并不是真正的缓存,数据仍然是存储在磁盘上面而不是内存. 1.Topic 主题 kafk

反射概述 和Type类 1.反射的作用 简单来说,反射提供这样几个能力:1.查看和遍历类型(及其成员)的基本信息和程序集元数据(metadata):2.迟绑定(Late-Binding)方法和属性.3.动态创建类型实例(并可以动态调用所创建的实例的方法.字段.属性).序章中,我们所采用的那个例子,只是反射的一个用途:查看类型成员信息.接下来的几个章节,我们将依次介绍反射所提供的其他能力. 2.获取Type对象实例 反射的核心是Type类,这个类封装了关于对象的信息,也是进行反射的入口.当你获得了

这篇文章有点深度,可能需要一些Lucene或者全文检索的背景.由于我也很久没有看过Lucene了,有些地方理解的不对还请多多指正. 更多内容还请参考整理的ELK教程 关于Term Vectors 额,对于这个专业词汇,暂且就叫做词条向量吧,因为实在想不出什么标准的翻译.说的土一点,也可以理解为关于词的一些统计信息.再说的通俗点,如果想进行全文检索,即从一个词搜索与它相关的文档,总得有个什么记录的信息吧!这就是Term Vectors. 为了不干扰正常的理解,后续就都直接称呼英文的名字吧!免得误导

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 =

Kakfa揭秘 Day4 Kafka中分区深度解析 今天主要谈Kafka中的分区数和consumer中的并行度.从使用Kafka的角度说,这些都是至关重要的. 分区原则 Partition代表一个topic的分区,可以看到在构造时注册了zookeeper,也就是说kafka在分区时,是被zk管理的. 在实际存储数据时,怎么确定分区. 咱们从kafka的设计开始,为了完成高吞吐性,关键有两点设计: 使用了磁盘操作系统级的页page的访问,据说在顺序读写时比使用内存速度更快. 使用Topic进行分布

Kafka设计的初衷是迅速处理短小的消息,一般10K大小的消息吞吐性能最好(可参见LinkedIn的kafka性能测试).但有时候,我们需要处理更大的消息,比如XML文档或JSON内容,一个消息差不多有10-100M,这种情况下,Kakfa应该如何处理? 针对这个问题,有以下几个建议: 最好的方法是不直接传送这些大的数据.如果有共享存储,如NAS, HDFS, S3等,可以把这些大的文件存放到共享存储,然后使用Kafka来传送文件的位置信息. 第二个方法是,将大的消息数据切片或切块,在生产端将数

反射概述 和Type类 1.反射的作用 简单来说,反射提供这样几个能力:1.查看和遍历类型(及其成员)的基本信息和程序集元数据(metadata):2.迟绑定(Late-Binding)方法和属性.3.动态创建类型实例(并可以动态调用所创建的实例的方法.字段.属性).序章中,我们所采用的那个例子,只是反射的一个用途:查看类型成员信息.接下来的几个章节,我们将依次介绍反射所提供的其他能力. 2.获取Type对象实例 反射的核心是Type类,这个类封装了关于对象的信息,也是进行反射的入口.当你获得了

之前没注意,微信公众号的图片不能引用到其他地方,本文图片显示不正常,原图在写完博客后已经删了,,,,,,所以本文小伙伴可以移步这里https://mp.weixin.qq.com/s/GoIZdwt5gJje-ZWMBUoBPw 通过前面两篇文章(使用Spring Cloud搭建服务注册中心.使用Spring Cloud搭建高可用服务注册中心)的学习,相信小伙伴们已经可以自己搭建一个单节点或者多节点的服务注册中心了,同时也能够向这个服务注册中心去注册服务.服务注册成功了,我们就该发现和消费服务了

简要:本系列文章讲会对expo进行全面的介绍,本人从2017年6月份接触expo以来,对expo的研究断断续续,一路走来将近10个月,废话不多说,接下来你看到内容,讲全部来与官网 我猜去全部机翻+个人修改补充+demo测试的形式,对expo进行一次大补血!欢迎加入expo兴趣学习交流群:597732981 [之前我写过一些列关于expo和rn入门配置的东i西,大家可以点击这里查看:从零学习rn开发] 相关文章: Expo大作战(一)--什么是expo,如何安装expo clinet和xde,xd

   Kafka设计的初衷是迅速处理短小的消息,一般10K大小的消息吞吐性能最好(可参见LinkedIn的kafka性能测试).但有时候,我们需要处理更大的消息,比如XML文档或JSON内容,一个消息差不多有10-100M,这种情况下,Kakfa应该如何处理?针对这个问题,有以下几个建议: 最好的方法是不直接传送这些大的数据.如果有共享存储,如NAS, HDFS, S3等,可以把这些大的文件存放到共享存储,然后使用Kafka来传送文件的位置信息. 第二个方法是,将大的消息数据切片或切块,在生产端

一.Kafka中topic级别配置 1.Topic级别配置 配置topic级别参数时,相同(参数)属性topic级别会覆盖全局的,否则默认为全局配置属性值. 创建topic参数可以设置一个或多个--config "Property(属性)",下面是创建一个topic名称为"my-topic"例子,它设置了2个参数max message size 和 flush rate. (A)创建topic时配置参数 bin/kafka-topics.sh --zookeeper

虚拟机是每一个程序猿必备的工具.本文依据最新版VirtualBox用户手冊的提示,通过自己的亲自实践,给出了Win7系统与执行在当中的VirtualBox 5.0.2中的Ubuntu 14.04共享信息的三种方法,而不仅仅是建立二者的共享目录. 在学习新的技术时.或者做不同的測试时,为了节省硬件的目的,我们经常安装虚拟机,并在当中安装不同的操作系统.我们把执行在硬件的本来的那个操作系统称为主操作系统 (host OS),而把执行在虚拟机上面的操作系统称为客操作系统 (guest OS). 这时,

启动zookeeper和Kafka之后,进入kafka目录(安装/启动kafka参考前面一章:https://www.cnblogs.com/cici20166/p/9425613.html) 1.创建Topic 1)运行命令: ./bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test1 2181 是zookeeper 端口 图示为创建成