Kafka - 错误记录 cannot allocate memory 日志描述： // Java运行时环境的内存不足，无法继续运行。...解决方案： 从这两行提示信息来看，应该是内存不够，经过百度，发现是kafka默认启动内存是1G, 而JVM默认内存也是1G, JVM自然不能所有内存都分配给kafka， 所以kafka就启动不了，解决方法是把...kafka的最小启动内存设置为小于1G的值，即把kafka-server-start.sh中把’export KAFKA_HEAP_OPTS=”-Xmx1G -Xms1G”‘中的Xms设置为256M,...重启kafka服务。...--bootstrap-server localhost:9092 --list触发的错误日志。
1、UnknownTopicOrPartitionException org.apache.kafka.common.errors.UnknownTopicOrPartitionException: This...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、NotLeaderForPartitionException org.apache.kafka.common.errors.NotLeaderForPartitionException: This...(kafka.network.Processor) 报错内容：连接关闭 原因分析：如果javaApi producer版本高，想在客户端consumer启动低版本验证，会不停的报错 无法识别客户端消息...consumer是非线程安全的 8、NetWorkException [kafka-producer-network-thread | producer-1] o.apache.kafka.common.network.Selector
1、UnknownTopicOrPartitionException org.apache.kafka.common.errors.UnknownTopicOrPartitionException:...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、NotLeaderForPartitionException org.apache.kafka.common.errors.NotLeaderForPartitionException: This...(kafka.network.Processor) 报错内容：连接关闭 原因分析：如果javaApi producer版本高，想在客户端consumer启动低版本验证，会不停的报错 无法识别客户端消息...consumer是非线程安全的 8、NetWorkException [kafka-producer-network-thread | producer-1] o.apache.kafka.common.network.Selector
本文是一个Kafka使用过程中的常见错误的总结。希望对你有帮助。...--zookeeper的值需要带上根目录，否则就会报这样的错误。.../mobliePhone; 3、rmr /kafka/config/topics/mobilePhone 此时，便可以完全删除该topic，如果重新创建同名topic依然报已存在错误，需要重启kafka...--问题原因是有其他的进程在使用kafka，ps -ef|grep kafka，杀掉使用该目录的进程即可； 第二种错误：对index文件无权限 把文件的权限更改为正确的用户名和用户组即可； 目录/var...该错误主要是因为，服务端是VIP网络环境，会主动掐掉空闲连接。建议在遇到此类错误时，重试发送一次。Java客户端内部有重试机制，可以参考 Producer 最佳实践 进行配置。
纵观 Kafka 的发展脉络，它的确是从消息引擎起家的，但正如文章标题所问，Apache Kafka 真的只是消息引擎吗？...再强调一遍，Kafka 是消息引擎系统，也是分布式流处理平台。 众所周知，Kafka 是 LinkedIn 公司内部孵化的项目。...开源之后的 Kafka 被越来越多的公司应用到它们企业内部的数据管道中，特别是在大数据工程领域，Kafka 在承接上下游、串联数据流管道方面发挥了重要的作用：所有的数据几乎都要从一个系统流入 Kafka...基于这个考量，Kafka 社区于 0.10.0.0 版本正式推出了流处理组件 Kafka Streams，也正是从这个版本开始，Kafka 正式“变身”为分布式的流处理平台，而不仅仅是消息引擎系统了。...但我们也欣喜地看到，随着在 Kafka 峰会上各路大神们的鼎力宣传，如今利用 Kafka 构建流处理平台的案例层出不穷，而了解并有意愿使用 Kafka Streams 的厂商也是越来越多，因此我个人对于
如果你要启动另外一个具有相同 ID 的 broker，那么就会得到一个错误 —— 新的 broker 会试着进行注册，但不会成功，因为 ZooKeeper 里面已经有一个相同 ID 的 broker。...还在继续处理 produce 请求吗？这个 produce 请求还有用吗？此时最合理的处理顺序应该是，赋予 StopReplica 请求更高的优先级，使它能够得到抢占式的处理。...Request version（broker 可以处理不同版本的客户端请求，并根据客户版本做出不同的响应） Correlation ID --- 一个具有唯一性的数字，用于标示请求消息，同时也会出现在响应消息和错误日志中...broker 上，也会出现同样的错误。...这时候，如果客户端收到 不是首领的错误，客户端在发送请求之前刷新元数据缓存。
1、UnknownTopicOrPartitionException org.apache.kafka.common.errors.UnknownTopicOrPartitionException: This...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...、NotLeaderForPartitionException org.apache.kafka.common.errors.NotLeaderForPartitionException: This server...(kafka.network.Processor) 报错内容：连接关闭 原因分析：如果javaApi producer版本高，想在客户端consumer启动低版本验证，会不停的报错 无法识别客户端消息...consumer是非线程安全的 8、NetWorkException [kafka-producer-network-thread | producer-1] o.apache.kafka.common.network.Selector
甚至产生多个服务间的雪崩效应； 应用解耦 : 消息队列将消息生产者和消费者分离开来，可以实现应用解耦 流量削峰: 可以通过在应用前端采用消息队列来接收请求，可以达到削峰的目的：请求超过队列长度直接不处理，重定向至错误页面...你会在哪些场景选择使用Kafka？...的架构 总的来说，Kafka是分为三个角色：Producer、Kafka集群以及Consumer 生产者将消息发送到Kafka集群，然后消费者再去Kafka集群进行消息的消费 稍微具体一点，就是下面这幅图...顺便说一下，kafka的存储文件都是按照offset.kafka来命名，使用offset做名字，就方便查找。...例如你想找位于2035的位置，只要找到2035.kafka的文件即可 07.Kafka的缓冲池满了怎么办？ 无论消息是否被消费，kafka都会保留所有消息。
确定Kafka安装和启动正确，ZooKeeper可以查到所有的Brokers，但执行： kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor...3 --partitions 1 --topic my-replicated-topic 遇到如下错误： java.net.SocketException: Network is unreachable...3 larger than available brokers: 0 这个问题可能是broker的配置文件server.properties中的配置项zookeeper.connect指定了kafka...的zookeeper的根目录，如： zookeeper.connect=192.168.31.32:2181,192.168.31.33:2181/kafka 这个时候，命令行参数“--zookeeper...”的值也需要带上根目录，否则就会报这个错误，正确做法是： kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181/kafka --replication-factor
正如MQ中的主题与Kafka中的主题不太一样，MQ中的事务也与Kafka中的事务不太一样。 Kafka确实有一个称为一次性语义的特性，但是它提供的保证比正确的事务弱得多。...然后考虑Kafka异步写入日志的方式，您会发现Kafka认为提交的事务根本不是原子事务。 在正常的操作下，它会工作得很好，但是不需要太多的想象力就可以想到一个失败，可以打破酸。...对于使用Kafka Streams API的流处理应用程序来说，exactly-once semantics 处于最佳状态，就非常有意义了。 那么，Apache Kafka做ACID事务吗?绝对不是。...你能得到类似的效果吗?如果你以正确的方式设计你的应用程序，是的。这有关系吗?在很多情况下，并不是这样，但当它出现时，你绝对不想出错。只要花点时间去理解您需要的保证，使您的系统可靠，并做出相应的选择。.../jiagoushi.pro/does-apache-kafka-do-acid-transactions
从大局看 Kafka 要让 Kafka 消息不丢失，那么我们必须知道 Kafka 可能在哪些地方丢数据，因此弄清楚 Kafka 消息流转的整个过程就非常重要了。...对 Kafka 来说，其整体架构可以分为生产者、Kafka 服务器、消费者三大块，其整体架构如下图所示。...Kafka 服务器 当 Kafka 服务器接收到消息后，其并不直接写入磁盘，而是先写入内存中。...这时候如果 Kafka 所在服务器断电或宕机，那么消息也是丢失了。而如果只是 Kafka 服务崩溃，那么消息并不会丢失。...能不丢失吗？ 根据我们上面的分析，Kafka 只能做到 Kafka 应用崩溃这个级别，因为 Kafka 的 acks 仅仅表示写入了 PageCache。
尽管大量的研究都在使用ImageNet，但却没有发现数据集存在如此多的标签错误。原因在于，想从海量数据中寻找并描述标签错误很难；即使有相关的方法，应用范围也极其有限。...如何去识别标签错误，并表征标签噪声，是一项重要的、但却鲜少研究的工作。...（红色）：当数据集别的类的标签比给定的类标签更适合于某个示例时，就会显示标签错误 使用置信学习，我们可以在任何适当模型的任何数据集中发现标签错误。...2、查找并修剪带有标签错误的噪声样本。 3、在去除标签错误的样本后进行训练，根据估计的潜在先验对样本重新加权。 二、置信学习的好处 与大多数机器学习方法不同，置信学习不需要超参数。...置信学习还有很多其他的好处，它有以下几点优势： 可直接估计噪声与真实标签的联合分布 适用于多类别的数据集 查找标签错误（错误按最有可能到最不可能的顺序排列） 无需迭代（在ImageNet中查找训练集的标签错误需要
我们都知道Kafka的吞吐量很大，但是Kafka究竟会不会丢失消息呢？又会不会重复消费消息呢？...不丢失 不重复 就一次 而kafka其实有两次消息传递，一次生产者发送消息给kafka，一次消费者去kafka消费消息。 两次传递都会影响最终结果， 两次都是精确一次，最终结果才是精确一次。...确实在kafka 0.11.0.0版本之前producer端确实是不可能的，但是在kafka 0.11.0.0版本之后，kafka正式推出了idempotent producer。...，而且对kafka开销影响不大。...还有一个选择就是使用kafka自己的流处理引擎，也就是Kafka Streams， 设置processing.guarantee=exactly_once，就可以轻松实现exactly once了。
1，创建一个topic bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions...2，topic级别的配置 要多使用topic级别的配置 bin/kafka-topics.sh --zookeeper localhost:2181 --create --topic my-topic...非java客户端的位置 https://cwiki.apache.org/confluence/display/KAFKA/Clients Java客户端的位置 ?...4，常见错误处理 虚拟机内装了kafka，自己在windows主机写的代码，无法生产或者消费消息，而虚拟机里的命令行客户端却可以。需要配置广播参数，原理请看浪尖kafka系列文章前几篇。...该篇是kafka源码系列的最后一篇，kafka与spark Streaming结合及与flume的整合多种形式，会在flume和spark专题里再讲解。
常见SQL错误用法 1. LIMIT 语句 分页查询是最常用的场景之一，但也通常也是最容易出问题的地方。...隐式转换 SQL语句中查询变量和字段定义类型不匹配是另一个常见的错误。...my_resources GROUP BY resourcesid) c ON a.resourceid = c.resourcesid 那么该语句还存在其它问题吗？
副本扩缩 kafka并没有提供一个专门的脚本来支持副本的扩缩, 不像kafka-topic.sh脚本一样,是可以扩分区的; 想要对副本进行扩缩,只能是曲线救国了; 利用kafka-reassign-partitions.sh...自动帮我们分配比较合理一点; 那么我们有什么好的方法来帮我们给出一个合理分配的Json文件吗?...分区扩容 kafka的分区扩容是 kafka-topis.sh脚本实现的;不支持缩容 分区扩容请看 【kafka源码】TopicCommand之alter源码解析(分区扩容) 4....-5,kafka-logs-6,kafka-logs-7,kafka-logs-8 注意同一个Broker上不同路径只会存放不同的分区，而不会将副本存放在同一个Broker; 不然那副本就没有意义了(容灾..."log_dirs": ["/Users/xxxxx/work/IdeaPj/source/kafka/kafka-logs-6"] }] } 然后执行脚本 sh bin/kafka-reassign-partitions.sh
近些年，圈子里有一个讨论很有趣，是关于 Kafka 到底可不可以认为是一个数据库，这个讨论起始于2017年，并由此衍生出了 KSQL、KarelDB 等基于 Kafka 完成的数据库。...正方观点是支持 Kafka 是数据库，他们认为 Kafka 有潜力成为数据的 source-of-truth ，也就是说取代传统数据库的某一项职能。 反方观点则认为 Kafka 不是一个数据库。...在It's Okay To Store Data In Kafka这篇文章里作者认为 Kafka 不应该仅仅是一个消息队列，也可以实现日志存储功能，用户可以基于 Kafka 里的存储的日志回放任一时刻的数据快照...在这篇文章里，主要观点有下面几个： 存储是 Kafka 的主要原则之一，因此，根据你的需求和定义，Kafka 是可以作为数据库来使用的； "Kafka Core"（指的是 Kafka brokers...Kafka 团队就在试图将上述理论变为现实，在某种意义上实现流和表的统一，这个时候 Kafka 也就成为了所谓的 source-of-truth。 理想是美好的，现实是残酷的。
属性 Error 对象具有2个属性 name ——设置或返回错误名称。具体来说，它返回错误所属的构造函数的名称。...我们将在本文后面讨论这些内容，这些所有错误类型均继承自Object-> Error-> RangeError。 message-设置或返回错误消息 ?...事例 1.通用的错误 我们可以使用Error对象创建一个新的Error，然后使用throw关键字显式抛出该错误。...Error 的对象类型 现在让我们讨论可用于处理不同错误的不同错误对象类型。 1. EvalError 创建一个error实例，表示错误的原因：与 eval() 有关。...SyntaxError 创建一个error实例，表示错误的原因：eval()在解析代码的过程中发生的语法错误。
在这篇文章中，我将总结新老Python程序员常犯的一些错误，以帮助你们在自己的工作避免犯同样或类似错误。 事实上，这些错误实在是太普遍了以至于我敢保证你刚开始学的时候是一定会犯的。 “那么是什么呢?”...在接下来的三节里我们将这些错误分为语用、代码，以及编程三个大类。 01 语用错误 让我们从基础开始，从那些刚学习编程的人钻研语法之前碰到的事情开始。...02 代码错误 一旦你开始认真写Python代码了，接下来了一堆陷阱就更加危险了——这些都是一些跨语言特性的基本代码错误，并常常困扰不细心的程序员。...03 编程错误 下面终于要讲到当你用到更多的Python的功能(数据类型，函数，模块，类等等)时可能碰到的问题了。...在try语句中空的except子句可能会比你预想的捕捉到更多的错误。在try语句中空的except子句表示捕捉所有的错误，即便是真正的程序错误，和sys.exit()调用，也会被捕捉到。
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