python kafka Advancements in machine learning, data analytics, and IoT, and the business strategic shift towards real-time data-driven decision making, increase the demand for stream processing. Apac
kafka位移提交 什么是位移提交，定义。位移提交的分类自动提交和手动提交：同步提交和异步提交 什么是位移提交，定义。 Consumer需要向kafka汇报自己的位移数据，这个汇报过程称为位移提交。因为Consumer可以同时消费多个分区。所以位移提交是按照分区的粒度进行的。即Consumer需要为分配给他的每个分区提交各自的位移数据。 作用是：位移提交表示了Consumer的消费进度。这
第一种方式是MFC里使用广泛的宏：对空对象成员取地址#define OFFSET(structure, member) ((int)&((structure*)0)->member); 正如我们平时通过某对象的地址指针访问某个成员变量一样，这里只是强制使用0作为该地址，但区别是并没有通过该地址去访问成员变量，而只是用&操作符来获取该成员变量的地址，所以不会出现访问违规的情况。
application-kafka.properties#如果'enable.auto.commit'为true，则消费者偏移自动提交给Kafka的频率（以毫秒为单位），默认值为5000。
spring.kafka.consumer.auto-commit-interval;
#当Kafka中没有初始偏移量或者服务器上不再存在当前偏移量时该怎么办，默认值为latest，表示自动将偏移重置为最新
一次消费位置继续拉取并处理消息，每个消费者需要将分区的消费进度，定时地同步给消费组对应的协调者节点 。新AP I为客户端提供了两种提交偏移盐的方式：异步模式和同步模式 。enable . auto . commit=true ，默认开启）的选项，会在客户端的轮询操作中调度定时任务，定时任务也属于异步模式提交偏移量的一种运用场景
自动提交任务如果消费者开启自动提交 消费者会通过
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2023-11-21 23:34:41
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本篇我们先从理论的角度聊聊在Spark Streaming集成Kafka时的offset状态如何管理。spark streaming 版本 2.1kafka 版本0.9.0.01、spark streaming CheckPoint 管理offset在这之前，先重述下spark streaming里面管理偏移量的策略，默认的spark streaming它自带管理的offset的方式是
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2023-11-24 00:17:54
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# Spark Kafka手动提交偏移量实现流程
## 1. 简介
在Spark Streaming程序中，使用Kafka作为数据源时，通常会使用Kafka的消费者API来消费Kafka中的消息。而在消费消息的过程中，需要考虑到偏移量（offset）的管理，以确保数据的可靠性和一致性。
Kafka提供了自动提交偏移量（automatic offset commit）的功能，但这种方式可能会导
原创
2023-12-13 13:11:38
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写在前面：各位看到此博客的小伙伴，如有不对的地方请及时通过私信我或者评论此博客的方式指出，以免误人子弟。多谢！本篇记录一下消息的提交方式，默认的消费位移提交的方式是自动提交的，这个由消费者客户端参数enable.auto.commit控制，默认为true,默认的自动提交不是每消费一条消息就提交一次，而是定期的提交，这个定期的周期时间由客户端参数auto.commit.interval.ms配置，默
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2023-12-18 20:40:56
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生产者每次调用poll()方法时，它总是返回由生产者写入Kafka但还没有消费的消息，如果消费者一致处于运行状态，那么分区消息
原创
2022-01-13 14:27:56
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2017年12月Apache Flink社区发布了1.4版本。该版本正式引入了一个里程碑式的功能：两阶段提交Sink，即TwoPhaseCommitSinkFunction。该SinkFunction提取并封装了两阶段提交协议中的公共逻辑，自此Flink搭配特定source和sink（特别是0.11版本Kafka）搭建仅一次处理语义( exactly-once semantics)应用成为了可能。
1.代码示例上述代码在工作中并不常用，因为Kafka消费者消费消息通常会做一些业务处理，
原创
2022-10-24 18:33:42
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4.4 获取偏移量当SparkStreaming集成Kafka时，无论是Old Consumer API中Direct方式还是New Consumer API方式获取的数据，每批次的数据封装在KafkaRDD中，其中包含每条数据的元数据信息。 文档：http://spark.apache.org/docs/2.4.5/streaming-kafka-0-10-integration.html#ob
# Kafka消费者手动提交偏移量
Kafka是一种高性能、分布式的消息队列系统，被广泛应用于实时数据流处理和大数据处理场景。Kafka的消费者可以通过手动提交偏移量的方式来控制消费进度，确保消费者不会重复消费消息或者丢失消息。本文将介绍如何使用Java编写Kafka消费者，并手动提交偏移量。
## Kafka消费者简介
Kafka的消费者是用于从Kafka集群中读取消息的客户端。消费者可以
原创
2023-08-15 08:27:13
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目录首先回顾之前的知识点 自动提交offset 手动提交消费者poll消息的细节 完整代码： 按照新方法进行消费消息1.指定时间进行消息的消费 2.指定分区开始从头消费+指定分区的偏移量开始消费新消费组的消费offset规则 首先回顾之前的知识点消费者消费消息，每消费offset+1，然后提交offset给到我们kafka中topic中的
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2023-11-10 06:27:45
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前言在上一篇 Kafka使用Java实现数据的生产和消费demo 中介绍如何简单的使用kafka进行数据传输。本篇则重点介绍kafka中的 consumer 消费者的讲解。应用场景在上一篇kafka的consumer消费者，我们使用的是自动提交offset下标。
但是offset下标自动提交其实在很多场景都不适用，因为自动提交是在kafka拉取到数据之后就直接提交，这样很容易丢失数据，尤其是在需要
在 Kafka 中，消费者可以使用手动提交和自动提交两种方式来管理消费偏移量（offset）。它们之间的区别如下：1. 手动提交 offset： - 消费者通过调用 `commitSync()` 或 `commitAsync()` 方法手动提交消费偏移量。 - 手动提交 offset 需要显式地指定要提交的分区和偏移量。  
手动提交offset 虽然offset十分遍历，但是由于其是基于时间提交的，开发人员难以把握offset提交的实际。因此Kafka还提供了手动提交offset的API 手动提交offset的方法有两种：分别commitSync(同步提交)和commitAsync(异步提交)。两者的相同点是，都会将本次提交的一批数据最高的偏移量提交：不同点是，同步提交阻塞当前线程，一致到提交成功，并且会自动失败重试
前言在kafka 0.9版本之后，kafka为了降低zookeeper的io读写，减少network data transfer，也自己实现了在kafka server上存储consumer，topic，partitions，offset信息将消费的 offset 迁入到了 Kafka 一个名为 __consumer_offsets 的Topic中。在kafka的消费者中，有一
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2023-10-20 10:46:26
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7 偏移量代码地址：https://github.com/luslin1711/kafka_demo/tree/master/kafka_demo_07一、同步与异步组合提交偏移量一般情况下，针对偶尔出现的提交失败，不进行重试不会有太大问题，因为如果提交失败是因为临时原因导致的，那么后续的提交总会有成功的。但如果这是在关闭消费者前的最后一次提交，就要确保能够提交成功因此，在消费者关闭前一般会组合使
目录：为什么要手动提交什么是手动提交 一.为什么要手动提交问题一：已经消费的数据对于kakfa来说，会将该消费组里面的offset值进行修改。什么时候去修改的？
当数据被消费者拿去之后就自动提交，而不关注消费者是否成功消费，如果消费者端出现故障，就会导致此条数据没有被消费，继续运行就会导致此数据丢失如果消费者成功消费此数据，而在提交的过程的出现故障，会导致再次发送此数据到消费者，继
