Kafka-分区日志文件的清理原理清理一般情况下，kafka会根据设置的时间保留数据，把熬过时效的旧数据删除掉。早于保留时间的旧事件会被删除，为每个键保留最新的值，从而达到清理的效果。只有当应用程序生成的事件里包含了键值对时，为这些主题设置compact策略才有意义。如果主题包含null键，清理就有失败。清理的工作原理每个日志片段可以分为以下两个部分干净的部分：这些消息之前被清理过，每个键只有一个
文章目录Kafka 核心技术与实战客户端实践及原理剖析10 | 生产者压缩算法面面观怎么压缩？何时压缩？何时解压缩？各种压缩算法对比 Kafka 核心技术与实战客户端实践及原理剖析10 | 生产者压缩算法面面观怎么压缩？Kafka 的消息层次都分为两层：消息集合（message set） 以及消息（message）。一个消息集合中包含若干条日志项（record item），而日志项才是真正封装消
一、原因kafka作为消息队列，其中数据积压也是经常遇到的问题之一。我们都知道，数据积压的直接原因，一定是系统中的某个部分出现了性能问题，来不及处理上游发送的数据，才会导致数据积压。那么我们就需要分析在使用kafka时，如何通过优化代码以及参数配置来最大程度的避免数据积压来对业务中的影响。二、解决方案1.1、通过优化代码数据积压可能是我们在编写代码处理逻辑的时候，代码质量不高，处理速度慢导致消费数
Kakfa起初是由LinkedIn公司开发的一个分布式的消息系统，后成为Apache的一部分，它使用Scala编写，以可水平扩展和高吞吐率而被广泛使用。目前越来越多的开源分布式处理系统如Cloudera、Apache Storm、Spark等都支持与Kafka集成。一、kafka体系架构一个典型的Kafka体系架构包括若干Producer（可以是服务器日志，业务数据，页面前端产生的page vie
1.测试工具官方自带工具kafka-consumer-perf-test.shkafka-producer-perf-test.sh 2.环境准备连接线上集群：broker节点数大于6，版本2.2.1这里主要是分享流程，服务器配置以及集群情况不一样测试数据也会不一样，所以就不贴服务器配置了。提前创建topicpressure_test_p1：1个分区pressure_test_p6：6个
（图片来源于网络，侵删）一、Producer 参数对于Producer，我们可以根据情况设置一些不同的参数，以此来达到对应的效果，总结了如下参数?1）buffer.memory用来设置生产者内存缓冲区的大小，生产者用它缓冲要发送到broker的消息。如果应用程序发送消息到生产者的速度超过了生产者发送数据到服务器的速度，会导致生产者空间不足。这个时候，send() 方法调用要么被阻塞，要么抛出异常，
Kafka简介及Kafka部署、原理和使用介绍Kafka简介定义Kafka是一种消息队列，是一个分布式的基于发布/订阅模式的，主要用来处理大量数据状态下的消息队列，一般用来做日志的处理。既然是消息队列，那么Kafka也就拥有消息队列的相应的特性了。消息队列的两种模式点对点模式一对一，消费者主动拉取数据，消息收到后消息清除 消息生产者生产消息发送到Queue中，然后消息消费者从Queue中取出并且消
# Python Kafka消息挤压监控
Kafka是一个分布式流处理平台，由于其高可用性、高吞吐量等特点，被广泛应用于大规模数据处理场景。在生产环境中，监控Kafka的消息挤压情况是非常重要的，它可以帮助我们及时发现并解决潜在的性能问题，保证数据的及时传输。
本文将介绍如何使用Python监控Kafka消息挤压，并通过饼状图展示消息挤压的情况。
## 安装依赖
首先，我们需要安装`kaf
原创
2023-08-21 06:07:25
252阅读
# Java处理Kafka消息挤压
Kafka 是一种分布式流处理平台，将流式数据从一个地方传送到另一个地方。使用 Kafka，开发者可以实现高效、可靠的消息传递。然而，随着数据流量的增加，Kafka 消息的“挤压”即数据的压缩就变得尤为重要。这篇文章将深入探讨如何在Java中处理Kafka消息挤压，同时提供代码示例和状态图以帮助您更好地理解这个过程。
## 什么是消息挤压？
当我们讨论消息
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删除数据有两种方式，一种是按照时间，超过一段时间后删除过期消息，第二种是按照消息大小删除数据的，消息数量超过一定大小后删除最旧的数据但是Kafka的数据是存储在文件系统内的，随机删除数据是不可能的，那么，Kafka是如何删除数据的呢？Kafka删除数据主逻辑对应配置: log.cleanup.interval.mins当前使用值：1file: core/src/ma
# Kafka Java消息挤压指标获取指南
在现代企业中，Kafka作为一种流行的消息队列技术，被广泛使用于事件流处理和数据传输。获取Kafka的消息挤压指标是评估系统性能的一个重要步骤。本文将指导你完成这一过程，确保你能顺利实现。
## 流程概览
我们将整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 说明 |
|------|----
因硬盘太小，数据量太大 不得不将数据的保存时间从默认的7天变为一天
设置了参数log.retention.hours=24 但是发现3天前的数据还是存在
查询官方文档发现
活动的segment是不会压缩的 ，做了几个实验看有没有方法能够删除一直在发的topic数据
实验一
添加一个testdelet的top
Kafka是由
Apache软件基金会
开发的一个开源流处理平台，由Scala和Java编写，它是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据， 这种动作(网页浏览，搜索和其他用户的行动)是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。 这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决， 对于像Hadoop一样的日志数据和离线分
原因有研发同事反馈，kafka集群无法消费了，经查看日志，发现数据磁盘占用100%，修改kafka参数（后续详细说明），删除kafka日志，仍无法启动，经与研发同事商量可以删除topic。过程1.与业务同事确定kafka数据保存时间，确定每个分片保存大小，涉及参数：参数名参数含义默认值此处配置log.retention.hours日志保存的时间，可以选择hours,minutes和ms168(7d
转载
2023-11-27 05:52:18
109阅读
kafka概述Kafka是一个分布式，分区的，多副本的，多订阅者，基于zookeeper协调的的分布式日志系统，常见可用于web/nginx日志，消息服务等等。Kafka设计目标1.以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化的能力，即使对TB级以上的数据也能保证长时间的访问性能。2.高吞吐量，即使是非常普通的硬件kafka也可以支持每秒数百万的消息。3.支持通过Kafka服务器和消费集群分区消息。
大数据学习之Kafka相关的基本原理学习，小编整理了Kafka 一些重要概念，让大家对 Kafka 有个系统的认知知，并详细的解析其中每个概念的作用以及更深入的原理。Kafka相关的名词概念：•Producer：消息生产者，向 Kafka Broker 发消息的客户端。•Consumer：消息消费者，从 Kafka Broker 取消息的客户端。•Consumer Group：消费者组（CG），消
一.简介1.概述 Kafka最初是由Linkedin公司开发的，是一个分布式、分区的、多副本的、多订阅者，基于zookeeper协调的分布式日志系统（也可以当做MQ系统），常见可以用于web/nginx日志、访问日志，消息服务等，Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目。主要应用场景是：日志收集系统和消息系统。Kafka主要设计目标如下： （1）以时间复杂度为O(1
转载
2023-08-23 18:05:47
144阅读
业务背景技术选型Kafka ProducerSparkStreaming 接收Kafka数据流
基于Receiver接收数据直连方式读取kafka数据
Direct连接示例使用Zookeeper维护KafkaOffset示例SparkStreaming 数据处理调优
合理的批处理时间（batchDuration）合理的Kafka拉取量（maxRatePerPartition重要）缓存反复使用的Ds
一、Kafka概述1.Kafka是什么在流式计算中，Kafka一般用来缓存数据，Storm通过消费Kafka的数据进行计算。1）Apache Kafka是一个开源消息系统，由Scala写成。是由Apache软件基金会开发的一个开源消息系统项目。2）Kafka最初是由LinkedIn公司开发，并于 2011年初开源。2012年10月从Apa
