2020-07-20 09:01发布
读取数据的过程中，数据是属于某一个topic的某一个partition对应的某一个segment文件中的某一条记录。
①定位到具体的segment日志文件
②计算查找的offset在日志文件的相对偏移量
Kafka是一个分布式的消息队列系统，消息存储在集群服务器的硬盘
Kafka中可以创建多个消息队列，称为topic，消息的生产者向topic中发布消息，消息的消费者从topic中获取消息消息是海量的，为了消息的读写性能，topic被分为多个部分，称为partition，kafka把每个topic的每个partition均匀的分布在集群中的不同服务器上所以从整体来看，Kafka的逻辑关系就是：生产者向topic中的某个partition发送消息，消费者从partition获取消息
flume和kafka的侧重点不同，flume追求的是数据和数据源、数据流向的多样性，适合多个生产者的场景；flume有自己内置的多种source和sink组件，具体操作方式是编写source、channel和sink的.conf配置文件，开启flume组件的时候用命令关联读取配置文件实现kafka追...
探究的是kafka的数据生产出来之后究竟落到了哪一个分区里面去了第一种分区策略：给定了分区号，直接将数据发送到指定的分区里面去第二种分区策略：没有给定分区号，给定数据的key值，通过key取上hashCode进行分区第三种分区策略：既没有给定分区号，也没有给...
Spark Streaming的输出一般是靠foreachRDD()算子来实现，它默认是at least once的。如果输出过程中途出错，那么就会重复执行直到写入成功。为了让它符合exactly once，可以施加两种限制之一：幂等性写入(idempotent write)、事务性写入(transactional write...
消息丢失解决方案: 首先对kafka进行限速， 其次启用重试机制，重试间隔时间设置长一些，最后Kafka设置acks=all，即需要相应的所有处于ISR的分区都确认收到该消息后，才算发送成功。消息重复解决方案: 消息可以使用唯一id标识 ...
kafka数据推送失败，如果是生产者推送kafka数据失败，有可能是网络端口问题，配置网络ip的域名映射，防火墙问题可以做防火墙策略，还有配置的ip和端口是否正确，还要确定kafka是否启动服务。kafka推送数据到其他系统，可以使用flume以及消费者来做...
遇到这种问题，基本上是心跳或offset更新不及时导致。在kafka环境中，有以下几个参数对于数据重复有很好的效果。auto.commit.interval.msconsumer向zookeeper提交offset的频率，单位是秒，默认60*1000此值太大会导致数据重复消费，将其调小可避免重复数据。建...
数据一致性可以理解为数据前后是否一样，比如说数据的丢失或者重复都回造成数据的不一致！kafka的0.11之后引入了幂等性可以解决单次会话、单个partition的数据不重复，生产者可以利用其0.11后引入的事务来保证其数据一致性，消费者的话其实事务是无法保证的，...
需要明白kafka的底层机制及工作原理,这里只简要说明,详细的参考kafka官网。kafka是将每一条写入kafka的数据按分区分布存储,将每条写入的数据作一个offset标记,这个标记的顺序是按插入数据自增的。当消费程序的时候,会按照分区区分,逐个根据offset顺序消费。...
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读取数据的过程中，数据是属于某一个topic的某一个partition对应的某一个segment文件中的某一条记录。
①定位到具体的segment日志文件
②计算查找的offset在日志文件的相对偏移量
Kafka是一个分布式的消息队列系统，消息存储在集群服务器的硬盘
Kafka中可以创建多个消息队列，称为topic，消息的生产者向topic中发布消息，消息的消费者从topic中获取消息
消息是海量的，为了消息的读写性能，topic被分为多个部分，称为partition，kafka把每个topic的每个partition均匀的分布在集群中的不同服务器上
所以从整体来看，Kafka的逻辑关系就是：生产者向topic中的某个partition发送消息，消费者从partition获取消息
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遇到这种问题，基本上是心跳或offset更新不及时导致。在kafka环境中，有以下几个参数对于数据重复有很好的效果。auto.commit.interval.msconsumer向zookeeper提交offset的频率，单位是秒，默认60*1000此值太大会导致数据重复消费，将其调小可避免重复数据。建...
数据一致性可以理解为数据前后是否一样，比如说数据的丢失或者重复都回造成数据的不一致！kafka的0.11之后引入了幂等性可以解决单次会话、单个partition的数据不重复，生产者可以利用其0.11后引入的事务来保证其数据一致性，消费者的话其实事务是无法保证的，...
需要明白kafka的底层机制及工作原理,这里只简要说明,详细的参考kafka官网。kafka是将每一条写入kafka的数据按分区分布存储,将每条写入的数据作一个offset标记,这个标记的顺序是按插入数据自增的。当消费程序的时候,会按照分区区分,逐个根据offset顺序消费。...