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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0.10.0.0版本的kafka的消费者和消费组已经不在zk上注册节点了，那么消费组是以什么形式存在的呢？1 入口看下kafka自带的脚本kafka-consumer-groups.sh，可见脚本调用了kafka.admin.ConsumerGroupCommandexec $(dirname $0)/kafka-run-class.sh kafka.admin.ConsumerGroupComm
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2023-09-16 13:58:51
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1 offset的默认维护位置 Kafka0.9版本之前， consumer默认将offset保存在Zookeeper中。从0.9版本开始，consumer默认将offset保存在Kafka一个内置的topic中，该topic为 consumer_offsets。 consumer_offsets 主题里面采用 key 和 value 的方式存储数据。key 是 group.id+topic
由于项目原因，最近经常碰到Kafka消息队列拥堵的情况。碰到这种情况为了不影响在线系统的正常使用，需要大家手动的清理Kafka Log。但是清理Kafka Log又不能单纯的去删除中间环节产生的日志，中间关联的很多东西需要手动同时去清理，否则可能会导致删除后客户端无法消费的情况。 在介绍手动删除操作之前，先简单的介绍一下Kafka消费Offset原理。一、Kafka消费O
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2023-07-28 12:54:18
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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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错误现象：kakfa客户端一直无法获取消息 环境： kakfa版本：kafka_2.11-0.10.2.0java kafka客户端版本0.8.2.0分析与解决 第一步：参看消费者的基本情况执行./bin/kafka-run-class.sh kafka.tools.ConsumerOffsetChecker --group gms-9999(此处输入grou[id) --topic SUPPLI
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2023-09-24 20:21:03
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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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# 如何在Java中删除Kafka消费后的数据
在使用Kafka时，通常我们会将数据存储在Kafka的主题中进行消费。而在消费完消息后，依据业务需求，我们可能希望从Kafka中删除这些已消费的数据。下面，我将为一位刚入行的小白详细介绍如何实现这一功能。
## 整体流程
首先，我们需要明确整个流程。以下是删除Kafka消费后数据的步骤梳理表：
| 步骤 | 描述
# 如何在java中删除kafka消费组
## 一、流程概述
以下是实现“java删除kafka消费组”的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 创建KafkaAdminClient实例 |
| 2 | 获取消费组列表 |
| 3 | 删除指定消费组 |
| 4 | 关闭KafkaAdminClient实例 |
## 二、详细步骤
### 1. 创建Kaf
应用场景：用Java实现在kafka 的topic1中写数据，有其他程序对topic1中的数据进行消费，并且会把结果写进topic2中，我们需要做的就是往topic1中写数据，并且监测topic2，如果有数据写进topic2就获取此数据import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframewor
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2023-05-19 10:14:53
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# Java Kafka 消费后删除
在使用 Apache Kafka 作为消息中间件时，我们经常需要从 Kafka 主题中消费消息。消费消息的过程中，有时候我们希望消费完一条消息后将其删除，以避免重复消费。本文将介绍如何使用 Java 编写 Kafka 消费者，并在消费后删除消息。
## Kafka 概述
Kafka 是一个分布式的消息中间件系统，它具有高吞吐量、可扩展性和持久性的特点。K
原创
2023-10-11 15:24:41
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与生产者对应的是消费者，应用程序可以通过 KafkaConsumer 来订阅主题，并从订阅的主题中拉取消息。不过在使用 KafkaConsumer 消费消息之前需要先了解消费者和消费组的概念，否则无法理解如何使用 KafkaConsumer。本章首先讲解消费者与消费组之间的关系，进而再细致地讲解如何使用 KafkaConsumer。消费者（Consumer）负责订阅 Kafka 中的主题（Topi
Kafka中的消费组和位移管理消费者组 (Consumer Group)什么是消费者组consumer group是kafka提供的可扩展且具有容错性的消费者机制。三个特性：消费组有一个或多个消费者，消费者可以是一个进程，也可以是一个线程group.id是一个字符串，唯一标识一个消费组消费组订阅的主题每个分区只能分配给消费组一个消费者。消费者位移(consumer position)消费者在消费的
1 删除策略Kafka日志管理器允许定制删除策略。目前的策略是删除修改时间在N天之前的日志（按时间删除），也可以使用另外一个策略：保留最后的N GB数据的策略(按大小删除)。为了避免在删除时阻塞读操作，采用了copy-on-write形式的实现，删除操作进行时，读取操作的二分查找功能实际是在一个静态的快照副本上进行的，这类似于Java的CopyOnWriteArrayList。Kafk
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2023-11-13 09:21:46
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摘要：本文讲述基于FusionInsight HD&MRS的五种kafka消费端性能优化方法。本文分享自华为云社区《FusionInsight HD&MRS：kafka消费端性能优化方法》，作者： 穿夹克的坏猴子 。kafka消费端性能优化主要从下面几个方面优化：1. 接口使用方面优化：旧版本highlevel-consumer：偏移量信息存储在zookeeper，最大消费线程数与
使用场景Spark Streaming实时消费kafka数据的时候，程序停止或者Kafka节点挂掉会导致数据丢失，Spark Streaming也没有设置CheckPoint（据说比较鸡肋，虽然可以保存Direct方式的offset，但是可能会导致频繁写HDFS占用IO），所以每次出现问题的时候，重启程序，而程序的消费方式是Direct，所以在程序down掉的这段时间Kafka上的数据是消费不到的
Kafka消费者以消费者组(Consumer Group)的形式消费一个topic，发布到topic中的每个记录将传递到每个订阅消费者者组中的一个消费者实例。Consumer Group 之间彼此独立，互不影响，它们能够订阅相同的一组主题而互不干涉。生产环境中消费者在消费消息的时候若不考虑消费者的相关特性可能会出现重复消费的问题。在讨论重复消费之前，首先来看一下kafka中跟消费者有关的几个重要配
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2023-11-06 17:00:14
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InnoDB总体结构首先我们来看官网的一张图(图片来源于MySQL官网)：从上图中可以看出其主要分为两部分结构，一部分为内存中的结构(上图左边)，一部分为磁盘中的结构(上图右边)内存结构InnoDB内存中的结构主要分为：Buffer Pool,Change Buffer和Log Buffer三部分。Buffer PoolBuffer Pool是InnoDB缓存表和索引的一块主内存区域，Buffer
## 实现“Java 删除Kafka消费者”教程
### 1. 整体流程
首先，我们来看一下整个实现“Java 删除Kafka消费者”的流程，可以用如下表格展示：
```mermaid
erDiagram
CUSTOMER ||--o| KAFKA : 删除消费者
```
### 2. 具体步骤及代码
下面是具体的步骤以及每一步需要做什么，以及需要使用的代码：
```flowc
# 深入了解Kafka消费数据Java
在大数据领域，Kafka作为一个高性能的分布式消息系统，被广泛应用于实时数据处理和数据流管理。消费数据是Kafka的一个重要功能，它使得我们可以从Kafka的topic中读取数据进行处理。本文将深入介绍如何使用Java语言来消费Kafka中的数据。
## Kafka消费数据的基本原理
在Kafka中，消息被发布到topic中，而消费者则通过订阅topi
