2020-04-21 11:07发布
每个消费者都设置一个消费者组就可以了
要想理解kafka中消费者工作，及其并行度相关，就得需要先知道kafka消费者和消费者组之间的关系，其次再看一个topic我们同时可以有几个consumer去消费数据。
消费者与消费组消费组是一个逻辑上的概念，它将旗下的消费者归为一类，每一个消费者只隶属于一个消费组。每一个消费组都会有一个固定的名称，消费者在进行消费前需要指定其所属消费组的名称，这个可以通过消费者客户端参数group.id 来配置，默认值为空宇符串。消费者（Consumer）负责订阅Kafka中的主题（Topic），并且从订阅的主题上拉取消息。每个消费者都有一个对应的消费组。当消息发布到主题后，只会被投递给订阅它的每个消费组中的一个消费者，假若这个主题有多个分区，那么每一个分区只能被一个消费组中的一个消费者所消费。
消费者个数
从上述消费者和消费者组的概念中我们可以知道，consumer属于其中的一个consumer group，在一个consumer group消费过程中消费者与消费组中，一个partition数据同时只能被一个消费者进行消费，即一个线程，那么其代表的含义就是这一个topic同时可以有几个消费者consumer线程来进行消费数据，也就是kafka topic的并行度。
最后回到你的问题上来，consumer的个数跟项目没有关系，跟kafka topic的partition数有直接关系。
创建test文件夹hadoop fs -mkdir /test
Hadoop的三大核心组件分别是：1、HDFS(Hadoop Distribute File System)：hadoop的数据存储工具。2、YARN(Yet Another Resource Negotiator,另一种资源协调者)：Hadoop 的资源管理器。3、Hadoop MapReduce:分布式计算框架。HDFS是一个高度容错性的系统，适合部...
hbase依靠HDFS来存储底层数据。Hadoop分布式文件系统(HDFS)为HBase提供了高可靠性的底层存储支持，HBase中的所有数据文件都存储在Hadoop HDFS文件系统上。
HBase分布式数据库具有如下的显著特点：容量大：HBase分布式数据库中的表可以存储成千上万的行和列组成的数据。面向列：HBase是面向列的存储和权限控制，并支持独立检索。列存储，其数据在表中是按照某列存储的，根据数据动态的增加列，并且可以单独对列进行...
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列式存储格式是指以列为单位存储数据的数据存储格式，相比于传统的行式存储格式，它具有压缩比高、读I/O少(此处指可避免无意义的读I/O)等优点，目前被广泛应用于各种存储引擎中。对于HBase而言，它并不是一个列式存储引擎，而是列簇式存储引擎，即同一列簇中...
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01 网络公开数据集02 数据报采集03 网络爬虫04 日志收集05 社会调查06 业务数据集07 埋点采集08 传感器采集09 数据交易平台10 个人数据收集
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大数据时代需要1存储大量数据2快速的处理大量数据3从大量数据中进行分析
hadoop的四种模式。1、本地模式：本地模式就是解压源码包，不需要做任何的配置。通常用于开发调试，或者感受hadoop。2、伪分布模式：在学习当中一般都是使用这种模式，伪分布模式就是在一台机器的多个进程运行多个模块。虽然每一个模块都有相应的进程，但是却...
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每个消费者都设置一个消费者组就可以了
要想理解kafka中消费者工作，及其并行度相关，就得需要先知道kafka消费者和消费者组之间的关系，其次再看一个topic我们同时可以有几个consumer去消费数据。
消费者与消费组
消费组是一个逻辑上的概念，它将旗下的消费者归为一类，每一个消费者只隶属于一个消费组。每一个消费组都会有一个固定的名称，消费者在进行消费前需要指定其所属消费组的名称，这个可以通过消费者客户端参数group.id 来配置，默认值为空宇符串。
消费者（Consumer）负责订阅Kafka中的主题（Topic），并且从订阅的主题上拉取消息。每个消费者都有一个对应的消费组。当消息发布到主题后，只会被投递给订阅它的每个消费组中的一个消费者，假若这个主题有多个分区，那么每一个分区只能被一个消费组中的一个消费者所消费。
消费者个数
从上述消费者和消费者组的概念中我们可以知道，consumer属于其中的一个consumer group，在一个consumer group消费过程中消费者与消费组中，一个partition数据同时只能被一个消费者进行消费，即一个线程，那么其代表的含义就是这一个topic同时可以有几个消费者consumer线程来进行消费数据，也就是kafka topic的并行度。
最后回到你的问题上来，consumer的个数跟项目没有关系，跟kafka topic的partition数有直接关系。
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