前言本意利用kafka实现一个类似redis发布订阅的模式，比redis多了一个数据分区的功能。kafka里面的数据我们是不需要存储的，因此我们需要配置对应的删除策略Kafka版本号2.8.1数据清理策略kafka有两种数据清理策略，delete删除和compact压缩，默认是删除。delete：一般是使用按照时间保留的策略，当不活跃的segment的时间戳是大于设置的时间的时候，当前segmen
文章目录01. Kafka 分区位移02. Kafka 消费位移03. kafka 消费位移的作用04. Kafka 消费位移的提交05. kafka 消费位移的存储位置06. Kafka 消费位移与消费者提交的位移07. kafka 消费位移的提交时机08. Kafka 维护消费状态跟踪的方法09. Kafka 消息交付语义 01. Kafka 分区位移对于Kafka中的分区而言，它的每条消息
1.大量消息在mq里积压了几个小时了还没解决场景：几千万条数据在MQ里积压了七八个小时，从下午4点多，积压到了晚上很晚，10点多，11点多。线上故障了，这个时候要不然就是修复consumer的问题，让他恢复消费速度，然后傻傻的等待几个小时消费完毕。这个肯定不行。一个消费者一秒是1000条，一秒3个消费者是3000条，一分钟是18万条，1000多万条。 所以如果你积压了几百万到上千万的数据，即使消费
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2023-11-10 02:28:02
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Spark Streaming处理冷启动后kafka积压数据因为首次启动JOB的时候，由于冷启动会造成内存使用太大，为了防止这种情况出现，限制首次处理的数据量spark.streaming.backpressure.enabled=true
spark.streaming.backpressure.initialRate=200使用SparkStreaming集成kafka时有几个比较重要的参数
如何避免消息积压？通过优化性能来避免消息积压。对于 RocketMQ 和 Kafka，它们每秒钟可以处理几十万条消息，而一般的业务系统，单个节点可以处理几百到几千次请求，都是非常好的了，所以优化性能时，主要关注的是消息的发送端和接收端。优化发送端的性能。可以通过增加每次发送消息的批量大小，或者增加并发，来优化发送性能。如果是一个注重响应时延的在线业务，如果选择批量发送，会影响时延，所以应该通过增加
我们在《360度测试：KAFKA会丢数据么？其高可用是否满足需求？》这篇文章中，详细说明了KAFKA是否适合用在业务系统中。但有些朋友，还不知道KAFKA为何物，以及它为何存在。这在工作和面试中是比较吃亏的，因为不知道什么时候起，KAFKA似乎成了一种工程师的必备技能。一些观念的修正从 0.9 版本开始，Kafka 的标语已经从“一个高吞吐量，分布式的消息系统”改为”一个分布式流平台“。Kafka
文章目录1 Controller元数据：Controller都保存有哪些东西？有几种状态？1.1 案例分享1.2 集群元数据（1）ControllerStats（2）offlinePartitionCount（3）shuttingDownBrokerIds（4）liveBrokerEpochs（5）epoch & epochZkVersion（6）allTopics（7）partitio
通常情况下，企业中会采取轮询或者随机的方式，通过Kafka的producer向Kafka集群生产数据，来尽可能保证Kafk分区之间的数据是均匀分布的。在分区数据均匀分布的前提下，如果我们针对要处理的topic数据量等因素，设计出合理的Kafka分区数量。大数据培训对于一些实时任务，比如Spark Streaming/Structured-Streaming、Flink和Kafka集成的应用，消费端
1. kafka相关1.1 利用kafka本身的缓存机制1.1.1 背景在压测过程中，当数据量增大之后，有两个topic的生产者均出现发送数据到kafka超时的情况。1.1.2 解决方案利用好kafka生产者本身自带的缓存池机制。设置 batch.size //缓存池中批次发送大小阈值，当一批次数据达到这个大小就会触发发送 默认为 16k-即16384.设置 linger.ms //缓存池发送时间
事件背景：前段时间我们收到用户反馈app上的车的位置和电量不是最新的数据，这个车位置和电量数据是通过车端上传到云端解析服务，然后云端解析服务发送到Kafka,然后下游服务消费Kafka去更新到库里的。问题分析： 数据没有事实更新一种原因是源头出现问题，那就是车端没有上传相关数据，于是我们查看云端解析服务日志，发现车端是在正常上传数据的，这种情况排除。还有一种情况就是下游服务出现问题导致消
1 kafka的分片和副本机制何为分片? 分片有什么用呢?分片: 分片是对topic的一种划分操作, 通过分片 kafka可以实现对消息数据分布式的存储
作用:
1- 提供读写效率
2- 解决单台节点存储容量有限的问题
注意: 分片数量与集群的节点数量是没有关系的 分片数量可以构建多个何为副本? 副本有什么用呢?副本: 副本是针对的每一个topic下每一个分片, 可以将分片的数据
1.首先是为什么会发生消息积压？原因在默认情况下，SparkStreaming 通过receivers(或者Direct方式)以生产者生产数据的速率接收数据。当Batch procecing time > batch interval 的时候，也就是每个批次数据处理的时间要比SparkStreaming批处理间隔时间长；越来越多的数据被接收，但是数据的处理速度没有跟上，导致系统开会出现数据堆
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2023-12-13 08:22:22
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需要这份系统化资料的朋友，可以戳这里获！import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;import java.util.HashMap; import
Apache Kafka中数据清理机制涉及的主要概念有两个：基于时间或大小的日志保留策略，以及日志压缩。这些特性允许Kafka管理其存储空间，保留有用的数据，同时清除过时或重复的数据。基于时间或大小的日志保留策略日志保留策略配置参数：
log.retention.hours：日志保留的小时数。
log.retention.bytes：日志保留的最大字节数。Kafka的日志保留策略是通过删除旧的日志
kafka积压 Backlog grooming is not a magic wand; it's a comprehensive activity aimed to ensure that all the tasks are always in clear order. How can the grooming process be improved? And what are the spe
spark streaming冷启动处理kafka中积压的数据因为首次启动JOB的时候，由于冷启动会造成内存使用太大，为了防止这种情况出现，限制首次处理的数据量spark.streaming.backpressure.enabled=true
spark.streaming.backpressure.initialRate=200举个例子：#!/bin/sh
TaskName="funnel"
U
本文章对应的 kafka 版本是 kafka_2.11-0.10.0.1版本号的含义scala 2.11kafka 0.10.0.1 背景： kafka 0.9 及以上 有了一个大版本变化，主要有以下几个方面： 1.kafka-client 不再区分高低api 2.kafka 消费者偏移量信息 不再单纯的存储在 zo
导述 由于消息消费速度处理慢或是消费端故障会导致数据产生积压。那怎么查看数据积压量呢？Consumer-Groups管理 在Kafka 的bin目录下提供了 kafka-consumer-groups.sh 脚本。此脚本用于管理消费情况。
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2022-06-28 15:06:00
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通常情况下，企业中会采取轮询或者随机的方式，通过Kafka的producer向Kafka集群生产数据，来尽可能保证Kafk分区之间的数据是均匀分布的。如果对Kafka不了解的话，可以先看这篇博客《一文快速了解Kafka》。消息积压的解决方法加强监控报警以及完善重新拉起任务机制，这里就不赘述了。1.实时/消费任务挂掉导致的消费积压的解决方法在积压数据不多和影响较小的情况下，重新启动消费任务，排查宕机
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2023-10-14 20:51:14
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概述本文将分享一些kafka经常使用的一些命令，不断完善中。管理创建主题，3个分区，2个副本对使用了zookeeper的kafka
kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.2.140:2181,192.168.2.141:2181,192.168.2.142:2181 --replication-factor 2 --partitions 3 --
