The Spark Streaming integration for Kafka 0.10 is similar in design to the 0.8 Direct Stream approach；
Kafka 由一个或多个节点组成的工作集群，这些节点可以位于不同的数据中心，我们可以在 Kafka 集群的不同节点之间分布数据/负载，并且它天生具有可扩展性、可用性和容错性。
考虑到连续分配方式的缺陷，人们考虑到如果可以将一个进程分散然后分别装入到不相邻分区中就可以更加高效利用内存，基于这一思想，产生了“非连续分配方式”也成为离散分配方式
当消息写入不同分区时需要可控，可以用到键，如对键进行一致性hash。第3章将详细介绍键的用法。
Kafka 日志压缩类似于 Redis 持久化的 RDB 模式，假设 Kafka 崩溃，通过日志文件恢复最终状态时，Kafka 只需要关心最新状态，并不关心每一时刻的状态。 Kafka 日志压缩主要是针对两种数据：
前面的文章已经介绍了在spark streaming集成kafka时，如何处理其偏移量的问题，由于spark streaming自带的checkpoint弊端非常明显，所以一些对数据一致性要求比较高的项目里面，不建议采用其自带的checkpoint来做故障恢复。 在spark streaming1.3之后的版本支持direct kafka stream，这种策略更加完善，放弃了原来使用Kafka的高级API自动保存数据的偏移量，之后的版本采用Simple API也就是更加偏底层的api，我们既可以用chec
上篇文章给大家分享了前10个spark的企业面试题2020年最新Spark企业级面试题【上】，今天后续来了，来分享剩下的那个几个面试题。也祝大家找到自己喜欢的工作，一起加油，编写不易 请给老哥一个一键三连吧。
TimingWheel是kafka时间轮的实现，内部包含了⼀个TimerTaskList数组，每个数组包含了⼀些链表组成的TimerTaskEntry事件，每个TimerTaskList表示时间轮的某⼀格，这⼀格的时间跨度为tickMs，同⼀个TimerTaskList中的事件都是相差在⼀个tickMs跨度内的，整个时间轮的时间跨度为interval = tickMs * wheelSize，该时间轮能处理的时间范围在cuurentTime到currentTime + interval之间的事件。
用生产者客户端 API 向 Kafka 生产消息，用消费者客户端 API 从 Kafka 读取这些消息。
即使没有数据倾斜，千亿级的数据查询对于系统也是一种巨大负担，对于数据开发来说，如何来优化它，既是挑战，也是机遇！
简要：开发中，常常因为需要我们要认为修改消费者实例对kafka某个主题消费的偏移量。具体如何修改？为什么可行？其实很容易，有时候只要我们换一种方式思考，如果我自己实现kafka消费者，我该如何让我们的消费者代码如何控制对某一个主题消费，以及我们该如何实现不同消费者组可以消费同一个主题的同一条消息，一个消费组下不同消费者消费同一个主题的不同消息。如果让你实现该框架该如何实现？
更多内容: https://github.com/pierre94/kafka-notes
消费者提交偏移量的主要是消费者往一个名为_consumer_offset的特殊主题发送消息，消息中包含每个分区的偏移量。
2. 所有的同步副本写入了消息时，才会被认为已经提交 3. 只要有一个副本是活跃的消息就不会丢失 4. 消费者只能提取已经提交的消息
1、请说明什么是Apache Kafka? Apache Kafka是由Apache开发的一种发布订阅消息系统，它是一个分布式的、分区的和重复的日志服务。 2、请说明什么是传统的消息传递方法?
spark读取kafka数据流提供了两种方式createDstream和createDirectStream。 两者区别如下： 1、KafkaUtils.createDstream 构造函数为KafkaUtils.createDstream(ssc, [zk], [consumer group id], [per-topic,partitions] ) 使用了receivers来接收数据，利用的是Kafka高层次的消费者api，对于所有的receivers接收到的数据将会保存在Spark executors中，然后通过Spark Streaming启动job来处理这些数据，默认会丢失，可启用WAL日志，该日志存储在HDFS上 A、创建一个receiver来对kafka进行定时拉取数据，ssc的rdd分区和kafka的topic分区不是一个概念，故如果增加特定主体分区数仅仅是增加一个receiver中消费topic的线程数，并不增加spark的并行处理数据数量 B、对于不同的group和topic可以使用多个receivers创建不同的DStream C、如果启用了WAL，需要设置存储级别，即KafkaUtils.createStream(….,StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER) 2.KafkaUtils.createDirectStream 区别Receiver接收数据，这种方式定期地从kafka的topic+partition中查询最新的偏移量，再根据偏移量范围在每个batch里面处理数据，使用的是kafka的简单消费者api 优点: A、 简化并行，不需要多个kafka输入流，该方法将会创建和kafka分区一样的rdd个数，而且会从kafka并行读取。 B、高效，这种方式并不需要WAL，WAL模式需要对数据复制两次，第一次是被kafka复制，另一次是写到wal中
Kafka是⼀个分布式、分区的、多副本的、多⽣产者、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），常⻅可以⽤于web/nginx⽇志、访问⽇志，消息服务等等。 Kafka主要应⽤场景：⽇志收集系统和消息系统
上面两篇聊了Kafka概况和Kafka生产者，包含了Kafka的基本概念、设计原理、设计核心以及生产者的核心原理。本篇单独聊聊Kafka的消费者，包括如下内容：
消费者读取消息。在其他基于发布与订阅的消息系统中，消费者可能被称为订阅者 或 读者。
Kafka 里消费者从属于消费者群组，一个群组里的消费者订阅的都是同一个主题，每个消费者接收主题一部分分区的消息。
上一文对消费者组的一些概念，基本原理进行了简单描述，本文继续来聊聊消费者组中另外一个比较重要的内容：偏移量的存储。
在 Kafka 中，消费者通常是消费者群组的一部分，多个消费者群组共同读取同一个主题时，彼此之间互不影响。Kafka 之所以要引入消费者群组这个概念是因为 Kafka 消费者经常会做一些高延迟的操作，比如把数据写到数据库或 HDFS ，或者进行耗时的计算，在这些情况下，单个消费者无法跟上数据生成的速度。此时可以增加更多的消费者，让它们分担负载，分别处理部分分区的消息，这就是 Kafka 实现横向伸缩的主要手段。
之前刚学Spark时分享过一篇磨炼基础的练习题，➤Ta来了，Ta来了，Spark基础能力测试题Ta来了!，收到的反馈还是不错的。于是，在正式结课Spark之后，博主又为大家倾情奉献一道关于Spark的综合练习题，希望大家能有所收获✍
Kafka消费者组 您可以通过用例或功能将消费者组合成消费者组。一个消费者组可能负责将记录传送到高速的、基于内存的微服务，而另一个消费者组将这些记录传输到Hadoop。消费者组有自己的名称以便于从其它消费者组中区分出来。 消费者组具有唯一的ID。每个消费者组是一个或多个Kafka主题的订阅者。每个消费者组维护其每个主题分区的偏移量。如果您需要多个订阅者，那么您有多个消费者组。一个记录只交付给消费者组中的一个消费者。 消费者组中的每个消费者处理记录，并且该组中只有一个消费者将获得相同的记录。消费组内的
经过前 5 篇文章的介绍，估么着小伙伴们已经对消息生产和消费的流程应该有一个比较清晰的认识了。当然小伙伴们肯定也比较好奇，Kafka 能够处理千万级消息，那它的消息是如何在 Partition 上存储的呢？今天这篇文章就来为大家揭秘消息是如何存储的。本文主要从消息的逻辑存储和物理存储两个角度来介绍其实现原理。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 本文向读者介绍两个优秀的分布式消息流平台：Kafka与Pulsar。 Apache Kafka（简称Kafka）是由LinkedIn公司开发的分布式消息流平台，于2011年开源。Kafka是使用Scala和Java编写的，当下已成为最流行的分布式消息流平台之一。Kafka基于发布/订阅模式，具有高吞吐、可持久化、可水平扩展、支持流数据处理等特性。 Apache Pulsar（简称Pulsar）是雅虎开发的“下一代云原生分布式消息流平台”，于2016年开源
本文向读者介绍两个优秀的分布式消息流平台：Kafka与Pulsar。 Apache Kafka（简称Kafka）是由LinkedIn公司开发的分布式消息流平台，于2011年开源。Kafka是使用Scala和Java编写的，当下已成为最流行的分布式消息流平台之一。Kafka基于发布/订阅模式，具有高吞吐、可持久化、可水平扩展、支持流数据处理等特性。 Apache Pulsar（简称Pulsar）是雅虎开发的“下一代云原生分布式消息流平台”，于2016年开源，目前也在快速发展中。Pulsar集消息、存储、轻量化
使用kafka可以对系统解耦、流量削峰、缓冲，可以实现系统间的异步通信等。在活动追踪、消息传递、度量指标、日志记录和流式处理等场景中非常适合使用kafka。这篇文章主要介绍下kafka中的基本概念。
本文为您盘点最常见的Kafka面试题，同时也是对Apache Kafka初学者必备知识点的一个整理与介绍。
ClickHouse 是一个用于联机分析处理（OLAP）的列式数据库管理系统（Columnar DBMS）。
在项目规模日益扩大，传统的单体项目无法满足需求的背景下的，也就是当需要「分布式系统」来提供更强的系统性能的时候，我们往往考虑如何进行系统架构和划分，在这种情况下，须有一个系统的方法论，以应对日益复杂的分布式系统。
导语 | 本文推选自腾讯云开发者社区-【技思广益 · 腾讯技术人原创集】专栏。该专栏是腾讯云开发者社区为腾讯技术人与广泛开发者打造的分享交流窗口。栏目邀约腾讯技术人分享原创的技术积淀，与广泛开发者互启迪共成长。本文作者是腾讯后端开发工程师刘国强。 使用kafka可以对系统解耦、流量削峰、缓冲，可以实现系统间的异步通信等。在活动追踪、消息传递、度量指标、日志记录和流式处理等场景中非常适合使用kafka。这篇文章主要介绍下kafka中的基本概念。 kafka的整体结构 下图展示了很多关于kafka的细节，暂时
最近工作有点忙，所以更新文章频率低了点，在这里给大家说声抱歉，前面已经写过在spark streaming中管理offset，但当时只知道怎么用，并不是很了解为何要那样用，最近一段时间又抽空看了一个github开源程序自己管理offset的源码，基本已经理解透彻了，当然这里面还包含了由于理解不透彻导致升级失败的一个案例，这个在下篇文章会分享出来。本篇我们先从理论的角度聊聊在Spark Streaming集成Kafka时的offset状态如何管理。 spark streaming 版本 2.1 kafka 版
上篇文章，讨论了在spark streaming中管理消费kafka的偏移量的方式，本篇就接着聊聊上次说升级失败的案例。 事情发生一个月前，由于当时我们想提高spark streaming程序的并行处理性能，于是需要增加kafka分区个数，，这里需要说下，在新版本spark streaming和kafka的集成中，按照官网的建议 spark streaming的executors的数量要和kafka的partition的个数保持相等，这样每一个executor处理一个kafka partition的数据，效
Kafka是一个高性能、高吞吐量的分布式消息系统，被广泛应用于大数据领域。在Kafka中，分区是一个重要的概念，它可以将数据分发到不同的节点上，以实现负载均衡和高可用性。在分区中，有一些重要的偏移量指标，包括AR、ISR、OSR、HW和LEO。下面我们来详细解释一下这些指标的含义和作用。
Kafka 是由 Linkedin 公司开发的，它是一个分布式的，支持多分区、多副本，基于 Zookeeper 的分布式消息流平台，它同时也是一款开源的基于发布订阅模式的消息引擎系统。
摘要：消息存储对于每一款消息队列都非常重要，那么Kafka在这方面是如何来设计做到高效的呢？ Kafka这款分布式消息队列使用文件系统和操作系统的页缓存（page cache）分别存储和缓存消息，摒弃了Java的堆缓存机制，同时将随机写操作改为顺序写，再结合Zero-Copy的特性极大地改善了IO性能。而提起磁盘的文件系统，相信很多对硬盘存储了解的同学都知道：“一块SATA RAID-5阵列磁盘的线性写速度可以达到几百M/s，而随机写的速度只能是100多KB/s，线性写的速度是随机写的上千倍”，由此可以看出对磁盘写消息的速度快慢关键还是取决于我们的使用方法。鉴于此，Kafka的数据存储设计是建立在对文件进行追加的基础上实现的，因为是顺序追加，通过O(1)的磁盘数据结构即可提供消息的持久化，并且这种结构对于即使是数以TB级别的消息存储也能够保持长时间的稳定性能。在理想情况下，只要磁盘空间足够大就一直可以追加消息。此外，Kafka也能够通过配置让用户自己决定已经落盘的持久化消息保存的时间，提供消息处理更为灵活的方式。本文将主要介绍Kafka中数据的存储消息结构、存储方式以及如何通过offset来查找消息等内容。
Kafka是当前分布式系统中最流行的消息中间件之一，凭借着其高吞吐量的设计，在日志收集系统和消息系统的应用场景中深得开发者喜爱。本篇就聊聊Kafka相关的一些知识点。主要包括以下内容：
之前我们介绍过了 Kafka 整体架构，Kafka 生产者，Kafka 生产的消息最终流向哪里呢？当然是需要消费了，要不只产生一系列数据没有任何作用啊，如果把 Kafka 比作餐厅的话，那么生产者就是厨师的角色，消费者就是客人，只有厨师的话，那么炒出来的菜没有人吃也没有意义，如果只有客人没有厨师的话，谁会去这个店吃饭呢？！所以如果你看完前面的文章意犹未尽的话，可以继续让你爽一爽。如果你没看过前面的文章，那就从现在开始让你爽。
在小菌上一篇博客《什么是MapReduce(入门篇)》中,小菌已经为大家介绍了MapReduce的相关概念介绍。其中谈到了MapReduce主要由Map和Reduce两个过程组成!事实上,为了让Reduce可以并行处理Map的结果,需要对Map的输出进行一定的分区(Partition),排序(Sort),合并(Combine),分组(Group)等操作,得到<key,value-list>形式的中间结果,再交给对应的Reduce 进行处理,这个过程也就是小菌需要为大家介绍的,叫做Shuffle(混洗)!
最简单的提交方式是让消费者自动提交偏移量。如果 enable.auto.commit 被设为 true，那么每过 5s，消费者会自动把从 poll() 方法接收到的最大偏移量提交上去。提交时间间隔由 auto.commit.interval.ms 控制，默认值是5s。消费者每次获取新数据时都会先把上一次poll()方法返回的最大偏移量提交上去。
Kafka作为大数据技术生态的重要组件，尤其是实时流数据处理场景下，作为分布式生产/消费系统，得到广泛的重用。而Kafka在数据生产和消费上，日志是主要的场景。今天的大数据开发学习分享，我们就来讲讲kafka日志结构的基础。
每个集群都有一个broker是集群控制器（自动从集群的活跃成员中选举出来） 控制器负责管理工作： 将分区分配给broker 监控broker 集群中一个分区属于一个broker，该broker称为分区首领。 一个分区可以分配给多个broker，此时会发生分区复制。 分区的复制提供了消息冗余，高可用。副本分区不负责处理消息的读写。
对于Kafka中的分区而言，它的每条消息都有唯一的offset，用来表示消息在分区中对应的位置。对于消费者而言，它也有一个offset的概念，消费者使用offset来表示消费到分区中某个消息所在的位置。在Kafka中其实有关于offset有两个含义。我这里主要分享消费者提交offset问题。首先我们来看一下issue：https://github.com/confluentinc/confluent-kafka-go/issues/195，涉及到问题：Why CommitOffsets() does not increment the offset like Commit()【为什么CommitOffsets和Commit方法一样不能增加offset】。里面有个正确答案：提交的offset等于msg.offset+1。为什么是这样的呢？我们来深入了解一下。
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