kafka如何保证顺序消费？kafka的顺序消费一直是一个难以解决的问题，kafka的消费策略是对于同Topic同Partition的消息可保证顺序消费，其余无法保证。如果一个Topic只有一个Partition，那么这个Topic对应consumer的消费必然是有序的。不同的Topic的任何情况下都无法保证consumer的消费顺序和producer的发送顺序一致。Kafka的消息顺序消费是指消
文章目录一. 简介二. 实现2.1 引入依赖2.2 消费者--指定时间源码地址项目推荐 该篇博客是Kafka API的使用，消费者–以时间戳查询消息 更多高级用法请看我的博客Kafka系列 一. 简介kafka概念相关的介绍请看官方文档和其他博文官方中文文档kafka入门介绍Kafka消费者API提供了offsetsForTimes(Map<TopicPartition, Long>
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2023-11-22 17:19:27
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最近开发一cdc应用，为了测试极端情况，需要kafka传递100万条数据过去，1个G左右，由于其他环节限制，不便进行拆包（注：测下来，大包走kafka不一定性能更好，甚至可能更低）。测试百万以上的变更数据时，报消息超过kafka broker允许的最大值，因此需要修改如下参数，保证包能够正常发送：socket.request.max.bytes=2147483647 #
消息队列常见问题处理分布式事务什么是分布式事务常见的分布式事务解决方案基于 MQ 实现的分布式事务本地消息表-最终一致性MQ事务-最终一致性RocketMQ中如何处理事务Kafka中如何处理事务RabbitMQ中的事务消息防丢失生产阶段防止消息丢失RabbitMQ 中的防丢失措施Kafka 中的防丢失措施RocketMQ 中的防丢失措施存储阶段RabbitMQ 中的防丢失措施Kafka 中的防丢失
需要结合ack 参数的理解，isr 来学习，总结：不同的上下游节点之间能否做到exactlyonce要看组件功能是否直接，比较典型的应用就是flink对kafka的操作；通常在对kafka的上下游节点做相应配置即可，如写入时指定ack 或 读取时 设置auto.commit.enable 或在flink中设置 checkpointingMode为exactlyonceproducer
一、前言本文针对 Kafka 的消费者代码，均由 Kafka 原生的客户端 APIKafka 的消费方式，根据不同的需求可以做出多样的选择。可以根据是否手动指定分区，而分为 Subscribe 和 Assign 这两种模式可以根据消费特定条件，而分为最新偏移量、指定偏移量和指定时间戳开始消费这三种方式二、各种消费方式2.1 Subscribe模式（订阅主题）对 Kafka 消费者来说，Subscr
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2024-01-02 08:47:07
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一、基于Receive 的方法这种方式使用Receiver来获取数据Receive 是使用高级的API，需要消费者连接zk读取数据。是由Zookeeper来维护偏移量，接收的数据存储在Executor中（默认为内存满后存放在磁盘），后来sparkStreaming启动作业去处理数据，处理完这一批数据之后，更新zookeeper中保存的kafka的topic的分区的偏移量。不用我们来手动维护，这样的
kafka参数说明(参考)：kafka时间戳字段原因(过期清理，日志切分，流式处理)，0.10版本开始才有时间戳概念kafka消息是存放在磁盘上，发送一次，累积到一定数量或者时间间隔就落盘一次，消费一次就读一次磁盘topic划分为若干分区，分区对一个目录，分区划分为segment，一个segment对应三个二进制文件(后缀分别是index，log，timeindex)，类似mysql存储机制消息数
美图欣赏： 一.Kafka是什么在流式计算中，Kafka一般用来缓存数据，spark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Apache Incubator毕业。该项目的目标是为处理实时数据提供一个
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2023-12-01 11:50:40
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本文将从消息的生产端和消息的消费端分析，数据是如何丢失的？数据是如何出现重复消费的，如何解决上述这种情况?利用 Kafka 高吞吐、可分区、可复制的特性, 在实时数据流分析应用领域，Kafka 在此大展身手。1/ 生产端 Producer消息格式：每个消息是一个 ProducerRecord 对象，必须指定消息所属的 Topic 和消息值 Value ，此外还可以指定消息所属的 Partition
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2023-12-07 21:00:19
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每一个成功人士的背后，必定曾经做出过勇敢而又孤独的决定。放弃不难，但坚持很酷~由于消费者模块的知识涉及太多，所以决定先按模块来整理知识，最后再进行知识模块汇总。今天学习一下消费者如何指定位移消费。一、auto.offset.reset值详解在 Kafka 中，每当消费者组内的消费者查找不到所记录的消费位移或发生位移越界时，就会根据消费者客户端参数 auto.offset.reset 的配置来决定从
上篇介绍了kafka at-least-once消费模式。kafka消费模式以commit-offset的时间节点代表不同的消费模式，分别是：at-least-once, at-most-once, exactly-once。上篇介绍的at-least-once消费模式是通过kafka自身的auto-commit实现的。事后想了想，这个应该算是at-most-once模式，因为消费过
消息丢失的场景如果Kafka Producer使用“发后即忘”的方式发送消息，即调用producer.send(msg)方法来发送消息，方法会立即返回，但此时并不能说明消息已经发送成功。消息发送方式详见初次邂逅Kafka生产者。如果在消息过程中发生了网络抖动，那么消息就会丢失；或发送的消息本身不符合要求，如大小超过Broker端的承受能力等（消息太大的情况在生产中实际遇到过，最后通过在发送前将消息
消费者不需要自行管理 offset（分组+topic+分区），系统通过 broker 将 offset 存放在本地。低版本通过 zk 自行管理。系统自行管理分区和副本情况。消费者断线后会自动根据上一次记录的 offset 去获取数据（默认一分钟更新一次 offset），同一个分组中的客户不能同时消费同一个分片。不同的 group 记录不同的 offset，这样不同程序读取同一个 top
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2023-08-26 23:47:20
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建立一个普通的消费者。public static void CommonDemo() {
final Properties properties = new Properties() {{
put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
put("group.id", "testAPIdemo"
Kafka如何保证消息不丢失、消费数据模式消费模式kafka采用拉取模型，由消费者自己记录消费状态，每个消费者互相独立地顺序拉取每个分区的消息消费者可以按照任意的顺序消费消息。比如，消费者可以重置到旧的偏移量，重新处理之前已经消费过的消息；或者直接跳到最近的位置，从当前的时刻开始消费Kafka消费数据流程每个consumer都可以根据分配策略（默认RangeAssignor），获得要消费的分区获取
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2023-10-09 07:36:10
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组件：flume-1.8、hadoop-2.6.0、kafka-2.10-0.10.2.1目的：flume消费kafka数据，以时间戳的形式创建文件，保存到hdfsSINKS.HDFS配置说明：channeltypehdfspath写入hdfs的路径，需要包含文件系统标识，比如：hdfs://namenode/flume/webdata/可以使用flume提供的日期及%{host}表达式。file
二，offset操作2.1 提交offset 在消费者消费过程，以及rebalance操作之前，抖要提交一次offset记录consumer当前的消费位置。提交offset的功能也由ConsumerCoordinator实现我们在第一节中讲过，Consumer..Client的SubscriptionState字段，使用TopicPartitionState记录每个TopicPartit
一、不丢失数据 1.生产者数据不丢失 同步模式：配置=1（只有Leader收到，-1所有副本成功，0不等待）。leader partition挂了，数据就会丢失。 解决：设置为-1保证produce写入所有副本算成功 producer.type=sync request.required.acks=-1 异步模式，当缓冲区满了，如果配置为0（没有收到确认，一
我们经常会遇到kafka数据丢失的问题，所以将遇到过的或有可能造成数据丢失的问题进行个小总结。其实在kafka处理数据的流程有很多，把这些流程梳理一遍，有助于分析数据丢失的情况，从这个图中可以看出数据流向，图中涉及的所以过程都可能造成数据的丢失。首先要确定是否有业务数据写入再明确数据是在kafka之前就已经丢失还是消费端丢失数据的？ 2.1 如果是在写入端丢失数据，那么每次结果应该完全一样(在写入
