、核心组件和使用场景，一步步构建起消息队列和流处理的知识体系，无论是对分布式系统感兴趣，还是准备在大数据领域迈出第一步，本专栏都提供所需的一切资源、指导，以及相关面试题，立刻免费订阅，开启Kafka学习之旅...Kafka如何维护消费状态跟踪：数据流界的“GPS” 01 引言 在流处理和大数据领域，Apache Kafka已经成为了一个不可或缺的工具。...作为一个分布式流处理平台，Kafka不仅提供了高性能的数据传输能力，还具备强大的数据持久化和状态管理功能。其中，消费状态跟踪是Kafka保障数据一致性和可靠性的关键机制之一。...本文将详细探讨Kafka是如何维护消费状态跟踪的。 02 Kafka基本概念与组件 在深入讨论Kafka的消费状态跟踪之前，先简要回顾一下Kafka的基本概念和主要组件。...Kafka消费者通常会将检查点保存在外部存储系统中（如Kafka自身的日志或Zookeeper），以便在发生故障时能够恢复。此外，Kafka还提供了API来允许消费者手动更新检查点。
开始 本教程演示了如何使用 Druid 的 Kafka indexing 服务从 Kafka 流中加载数据至 Druid。...在本示例中，将选择json解析器。你可以尝试选择其他解析器，看看 Druid 是如何解析数据的。 选择json解析器，点击Next: Parse time进入下一步，来确定 timestamp 列。...如果你的数据中没有 timestamp 列，选择Constant value。在我们的示例中，将选择time列，因为它是数据之中唯一可以作为主时间列的候选者。...由于这是一个很小的数据集，因此在此步骤中无需进行任何调整。 单击Tune步骤后，进入发布步骤。 ? 在Publish步骤中，我们可以指定 Druid 中的数据源名称。...我们将此数据源命名为wikipedia。最后，单击Next以查看 spec。 ? 这是你构建的 spec。尝试随意返回并在之前的步骤中进行更改，以查看变动将如何更新 spec。
删除topic里面的数据 这里没有单独的清空数据的命令，这里要达到清空数据的目的只需要以下步骤： 一、如果当前topic没有使用过即没有传输过信息：可以彻底删除。...想要彻底删除topic数据要经过下面两个步骤： ①：删除topic,重新用创建topic语句进行创建topic ②：删除zookeeper中的consumer中的路径。...这里假设要删除的topic是test，kafka的zookeeper root为/kafka 删除kafka相关的数据目录 数据目录请参考目标机器上的kafka配置：server.properties...另外被标记为marked for deletion的topic你可以在zookeeper客户端中通过命令获得：ls /admin/delete_topics/【topic name】，如果你删除了此处的...topic，那么marked for deletion 标记消失 完成 重启zookeeper和kafka可以用下面命令查看相关的topic还在不在： /home/kafka/bin/kafka-topics.sh
KSQL 是一个 Kafka 的 SQL 引擎，可以让我们在流数据上持续执行 SQL 查询 例如，有一个用户点击流的topic，和一个可持续更新的用户信息表，使用 KSQL 对点击流数据、用户表进行建模...，并把二者连接起来，之后 KSQL 会持续查询这个topic的数据流，并放入表中 KSQL 是开源的、分布式的，具有高可靠、可扩展、实时的特性 KSQL 支持强大的流处理操作，包括聚合、连接、窗口、会话等等...，如日志事件、数据库更新事件等等 例如在一个 web app 中，每当有新用户注册时都需要进行一些检查，如欢迎邮件是否发送了、一个新的用户记录是否创建了、信用卡是否绑定了……，这些点可能分布在多个服务中...STREAM 流 stream 是一个无限的结构化数据序列，这个数据是不可修改的，新的数据可以进入流中，但流中的数据是不可以被修改和删除的 stream 可以从一个 kafka topic 中创建，或者从已存在的流或表中派生出来...TABLE 表 table 是一个流或者其他表的视图，是流中数据的一个集合，table 中的数据是可变的，可以插入，也可以修改、删除 table 同样可以从一个 kafka topic 中创建，或者从已存在的流或表中派生出来
概述 在平时对kafka的运维工作中，我们经常会由于某些原因去删除一个topic，比如这个topic是测试用的，生产环境中需要删除。...我测试环境使用的kafka版本是0.10.2.0，不同版本的kafka默认配置和bin目录下脚本使用的方式略有不同，以下讨论仅在0.10.2.0版本的kafka中实测过。...推荐的自动化的删除方法 在kafka0.8.2.x之后的kafka都支持自动化删除topic，并且官方提供了把这个功能做到了bin/kafka-topics.sh中。...在实践中的效果是这样的:如果你给一个不存在的topic中produce数据，或者你给一个不存 在 的topic发起consume请求，那么这个topic就会自动被创建。...同时新生产的数据中0~39的数据就永远都不会被消费了，造成了丢失数据的后果。
在 Supervisor 中可用的 Kafka 配置表如下： 字段（Field） 描述（Description） 是否必须（Required） type supervisor 的类型，总是 kafka ...Y dataSchema Kafka 索引服务在对数据进行导入的时候使用的数据 schema。...在这个对象中我们对 supervisor 和 索引任务（indexing task）使用 Kafka 的连接参数进行定义；对 I/O-related 进行相关设置。...在这个配置对象中，我们对 supervisor 和 索引任务（indexing task）的性能进行设置。请参考本页面下半部分 KafkaSupervisorTuningConfig 的内容。...N 主要是用于对 Kafka 的消息的一些基本配置进行描述。 上图显示了一个配置的信息情况。
inputFormat 是一个较新的参数，针对使用的 Kafka 索引服务，我们建议你对这个数据格式参数字段进行设置。...不幸的是，目前还不能支持所有在老的 parser 中能够支持的数据格式（Druid 将会在后续的版本中提供支持）。...因为 Druid 的数据版本的更新，在老的环境下，如果使用 parser 能够处理更多的数格式。 如果通过配置文件来定义的话，在目前只能处理比较少的数据格式。...在我们的系统中，通常将数据格式定义为 JSON 格式，但是因为 JSON 的数据是不压缩的，通常会导致传输数据量增加很多。...如果你想使用 protobuf 的数据格式的话，能够在 Kafka 中传递更多的内容，protobuf 是压缩的数据传输，占用网络带宽更小。
我们在Kafka中设计的事务主要用于那些显示“读-进程-写”模式的应用程序，其中的读和写来自于异步数据流，比如Kafka主题。这种应用程序通常称为流处理应用程序。...根据上面提到的保证，我们知道偏移量和输出记录将作为一个原子单元提交。 事务是如何工作的 在本节中，我们将简要概述上述事务api引入的新组件和新数据流。...存储在事务日志中的就是这种状态和相关的元数据。 数据流 在较高的层次上，数据流可以分为四种不同的类型。...Kafka Streams框架使用这里描述的事务api向上移动价值链，并为各种流处理应用程序提供一次处理，甚至包括那些在处理期间更新某些额外状态存储的应用程序。...将来的一篇博客文章将讨论Kafka流如何提供一次处理语义，以及如何编写利用它的应用程序。 最后，对于那些渴望了解上述api实现细节的人，我们将在另一篇后续博客文章中介绍一些更有趣的解决方案。
下面的表格主要对加载 Kafka 流数据的索引属性进行参数描述。...字段（Field） 类型（Type） 描述（Description） 是否必须（Required） bitmap Object 针对 bitmap indexes 使用的是压缩格式。...N（默认= LZ4） metricCompression String 针对主要类型 metric 列使用的压缩算法，请从 LZ4， LZF，或者 uncompressed 中选择。...N（默认= LZ4） longEncoding String 类型为 long 的 metric 列和 维度（dimension）的编码格式。从 auto 或 long 中进行选择。...N（默认= longs) https://www.ossez.com/t/druid-kafka-indexspec/13673
server does not host this topic-partition 报错内容：分区数据不在 原因分析：producer向不存在的topic发送消息，用户可以检查topic是否存在 或者设置...报错内容：leader不可用 原因分析：原因很多 topic正在被删除 正在进行leader选举 使用kafka-topics脚本检查leader信息 进而检查broker的存活情况 尝试重启解决 3...切换到另一个broker时，要分析什么原因引起了leader的切换 4、TimeoutException org.apache.kafka.common.errors.TimeoutException:...consumer是非线程安全的 8、NetWorkException [kafka-producer-network-thread | producer-1] o.apache.kafka.common.network.Selector...：consumer错过了 rebalance 原因是consumer花了大量时间处理数据。
中拉取数据的入口方法: //入口方法 start a source public void run(SourceContext sourceContext) throws Exception {...through the fetcher, if configured to do so) //创建Fetcher 从kafka中拉取数据 this.kafkaFetcher = createFetcher...，接下来看一下kafkaFetcher.runFetchLoop(); KafkaFetch中的runFetchLoop方法，正式开始从kafka中拉取message //fetcher message...Handover handover = this.handover; // kick off the actual Kafka consumer //实际的从kafka中拉取数据的地方...consumer", t); } } } 至此如何从kafka中拉取数据，已经介绍完了
通常用户不需要设置这个值，但是也需要根据数据的特点来决定，如果行的字节数较短，用户可能不想在内存中存储一百万行，应该设置这个值。...聚合到一个段中的行数，该数值为聚合后的数值。...Object 调整数据被如何索引。...N（默认=0） resetOffsetAutomatically Boolean 控制当Druid需要读取Kafka中不可用的消息时的行为，比如当发生了 OffsetOutOfRangeException...如果为true，Druid将根据 useEarliestOffset 属性的值（true 为 earliest ，false 为 latest ）自动重置为Kafka中可用的较早或最新偏移量。
Kafka如何保证数据不丢失 一、如何保证生产者数据不丢失 1） 消息生产分为同步模式和异步模式 2） 消息确认分为三个状态 a) 0：生产者只负责发送数据 b) 1：某个partition的...4） 在异步模式下 a) 先将数据保存在生产者端的Buffer中。Buffer大小是2万条。 32M b) 满足数据阈值或者时间阈值其中的一个条件就可以发送数据。...三、如何保证消费端数据不丢失 消费端： 通过offset commit 来保证数据的不丢失，kafka自己记录了每次消费的offset数值，下次继续消费的时候，会接着上次的offset...而offset的信息在kafka0.8版本之前保存在zookeeper中，在0.8版本之后保存到topic中，即使消费者在运行过程中挂掉了，再次启动的时候会找到offset的值，找到之前消费消息的位置，...本文由 Lansonli 原创，首发于 CSDN博客 大数据系列文章会每天更新，停下休息的时候不要忘了别人还在奔跑，希望大家抓紧时间学习，全力奔赴更美好的生活✨
前言 之前写过一篇《从源码分析如何优雅的使用 Kafka 生产者》 ，有生产者自然也就有消费者。 建议对 Kakfa 还比较陌生的朋友可以先看看。...也用 Kafka 消费过日均过亿的消息（不得不佩服 Kakfa 的设计），本文将借助我使用 Kakfa 消费数据的经验来聊聊如何高效的消费数据。...这样消息是如何划分到每个消费实例的呢？ 通过图中可以得知： A 组中的 C1 消费了 P0 和 P3 分区；C2 消费 P1、P2 分区。...我们可以在一个消费组中创建多个消费实例来达到高可用、高容错的特性，不会出现单线程以及独立消费者挂掉之后数据不能消费的情况。同时基于多线程的方式也极大的提高了消费效率。...所以推荐使用这样的方式消费数据，同时扩展性也非常好。当性能不足新增分区时只需要启动新的消费实例加入到消费组中即可。
、核心组件和使用场景，一步步构建起消息队列和流处理的知识体系，无论是对分布式系统感兴趣，还是准备在大数据领域迈出第一步，本专栏都提供所需的一切资源、指导，以及相关面试题，立刻免费订阅，开启Kafka学习之旅...Kafka消息存储架构：如何支持海量数据？ 01 引言 在大数据和实时流处理领域中，Apache Kafka已成为了一个不可或缺的组件。...在传统的I/O操作中，数据通常需要先从磁盘读取到操作系统缓冲区，然后再从操作系统缓冲区复制到应用程序缓冲区，最后由应用程序处理。...低延迟 Kafka的消息存储机制采用了追加写入和零拷贝技术，减少了数据在传输过程中的延迟。同时，Kafka还支持异步写入和批量处理等操作，进一步降低了消息的延迟。...通过深入理解这些组件的工作原理和技术细节，我们可以更好地掌握Kafka在大数据和实时流处理领域中的应用。同时，Kafka的高吞吐量、高可靠性和低延迟等特性也为处理海量数据提供了强有力的支持。
时间轮由来已久，Linux内核里有它，大大小小的应用里也用它; Kafka里主要用它来作大量的定时任务，超时判断等; 这里我们主要分析 Kafka中时间轮实现中用到的各个类. ---- TimerTask.../utils/timer/TimerTaskList.scala 作用：绑定一个TimerTask对象，然后被加入到一个TimerTaskLIst中; 它是TimerTaskList这个双向列表 中的元素...): Boolean: 将TimerTaskEntry加入适当的TimerTaskList; def advanceClock(timeMs: Long)::推动时间轮向前走，更新CurrentTime...; 调用timingWheel.advanceClock(bucket.getExpiration()) bucket.flush(reinsert):对bucket中的每一个TimerEntry调用...reinsert, 实际上是调用addTimerTaskEntry(timerTaskEntry)， 此时到期的Task会被执行; Kafka源码分析-汇总
生产者只要将数据发送到leader副本，kafka就会返回ack，leader中的数据先在缓存中，数据写磁盘需要一段时间。这个过程中如果两个从副本没有同步数据，直接断电后就会丢数。...-1这种情况是，当produce将数据发送到主副本以后，在ISR列表里面，也就是候选人列表中的从副本会立即从leader进行数据同步。完成数据同步以后，Kafka才会向生产者返回ack。...不丢失，因为另外两个从副本也有数据。那现在整个集群同时宕机了，缓存中的数据肯定就都给清理掉了。就一定会出现数据丢失的情况。...写入完成后再把数据推到Kafka中。 当然不写数据库也可以，可以先本地做备份，备份完以后再往Kafka里推送。一旦Kafka发生丢数，没关系，生产者可以拿到备份的数据进行补数操作。...依赖kafka的高性能同时，尽量减少对kafka数据可靠性的依赖，并协调生产者与消费者去保障数据问题，这种解决方案能够满足生产上多数需求。 那Kafka的数据可靠性，就聊到这里，谢谢大家。
Kafka的shell命令使用一、创建topic 创建一个topic（主题）。Kafka中所有的消息都是保存在主题中，要生产消息到Kafka，首先必须要有一个确定的主题。...# 创建名为test的主题bin/kafka-topics.sh --create --bootstrap-server node1:9092 --topic test# 查看目前Kafka中的主题bin...bin/kafka-console-producer.sh --broker-list node1:9092 --topic test三、从kafka中消费消息 使用下面的命令来消费 test 主题中的消息...如果需要立即删除，则需要 在server.properties 中配置： delete.topic.enable=true 然后执行以下命令进行删除 topic bin/kafka-topics.sh...kafka集群 图片 2、安装Kafka Tools后启动Kafka, 并连接kafka集群 图片图片3、使用kafka Tools操作Kafka 创建 topic 图片图片查看分区中的数据图片
利用Kafka系统，用户可以发布大量的消息， 同时也能实时订阅消费消息。本文旨在说明Kafka如何在大数据生态系统中扮演越来越重要的角色。...专用系统数据导入 当这些专用系统变革IT技术栈，它也会引发新挑战：如何导入数据到这些系统中。首先，要注意的是从交易型数据到用户跟踪数据，运营指标，服务日志等，会有很多有趣的数据类型。...大部分被提及的公司在最初阶段总是集成多个专用系统。他们利用Kafka作为数据中转枢纽来实时消费所有类型的数据。同份Kafka数据可以被导入到不同专用系统中。...如下图所示，我们参考这样的构架作为流式数据平台。由于新系统能通过订阅Kafka，轻易地获取它想要的数据，我们可以轻松地引入额外的专用系统，进入到这系统构架中。...未来展望 业界趋势是多个专用系统能在大数据生态圈内共存。当更多的公司开始推进实时处理时，由分布式生产/消费系统（例如：Kafka）驱动的流式数据平台 在这生态系统中扮演愈加重要的角色。
2.Storm读取Kafka数据是如何实现的？ 3.实现一个Kafka Spout有哪两种方式？...Strom从Kafka中读取数据本质 实现Storm读取Kafka中的数据，参考官网介绍， 本部分主要参考自storm-kafka的README。...Strom从Kafka中读取数据，本质：实现一个Storm中的Spout，来读取Kafka中的数据；这个Spout，可以称为Kafka Spout。...shceme，其负责：将Kafka中取出的byte[]转换为storm所需的tuple，这是一个扩展点，默认是原文输出。...配置实例Core Kafka Spout 本质是设置一个读取Kafka中数据的Kafka Spout，然后，将从替换原始local mode下，topology中的Spout即可。
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