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。
Spark 针对 Kafka 的不同版本,提供了两套整合方案:spark-streaming-kafka-0-8 和 spark-streaming-kafka-0-10,其主要区别如下:
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。
今天,我们开始了我们的新旅程,这就是Apache Kafka教程。在这个Kafka教程中,我们将看到什么是Kafka,Apache Kafka的历史,为什么是Kafka。此外,我们还将学习Kafka架构、Kafka的组件和Kafka分区。此外,我们还将讨论Kafka的各种比较和Kafka的使用案例。除此之外,我们将在这个Kafka教程中看到各种术语,如Kafka Broker、Kafka Cluster、Kafka Consumer、Kafka Topics等。
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。
Client和Server之间的通讯,是通过一条简单、高性能并且和开发语言无关的TCP协议。并且该协议保持与老版本的兼容。Kafka提供了Java Client(客户端)。除了Java Client外,还有非常多的其它编程语言的Client。
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。
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:
消息发送者生产消息发送到消息队列中,然后消息接收者从消息队列中取出并且消费消息。消息被消费以后,消息队列中不再有存储,所以消息接收者不可能消费到已经被消费的消息。
The Spark Streaming integration for Kafka 0.10 is similar in design to the 0.8 Direct Stream approach;
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
Client和Server之间的通讯,是通过一条简单、高性能并且和开发语言无关的TCP协议。并且该协议保持与老版本的兼容。Kafka提供了Java Client(客户端)。除了Java客户端外,还有非常多的其它编程语言的客户端。
Kafka 是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列(Message Queue),主要应用于大数据实时处理领域。
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。
在之前的一篇博客文章中,我们介绍了Apache Kafka®的一次语义。这篇文章介绍了各种消息传递语义,介绍了幂等生成器、事务和Kafka流的一次处理语义。现在,我们将继续上一节的内容,深入探讨Apache Kafka中的事务。该文档的目标是让读者熟悉有效使用Apache Kafka中的事务API所需的主要概念。
Flink内置了一些基本数据源和接收器,并且始终可用。该预定义的数据源包括文件,目录和插socket,并从集合和迭代器摄取数据。该预定义的数据接收器支持写入文件和标准输入输出及socket。
框架版本 spark2.1.0 kafka0.9.0.0 当使用sparkstreaming处理流式数据的时候,它的数据源搭档大部分都是Kafka,尤其是在互联网公司颇为常见。 当他们集成的时候我们需要重点考虑就是如果程序发生故障,或者升级重启,或者集群宕机,它究竟能否做到数据不丢不重呢? 也就是通常我们所说的高可靠和稳定性,通常框架里面都带有不同层次的消息保证机制,一般来说有三种就是: at most once 最多一次 at least once 最少一次 exactly once 准确一次 在sto
Apache Kafka 是一个分布式开源流平台,被广泛应用于各大互联网公司。Kafka 设计之初被用于消息队列,自 2011 年由 LinkedIn 开源以来,Kafka 迅速从消息队列演变为成熟的事件流处理平台。
Kafka 具有四个核心 API,借助这些 API,Kafka 可以用于以下两大类应用:
Kafka 设计之初被用于消息队列,自 2011 年由 LinkedIn 开源以来,Kafka 迅速从消息队列演变为成熟的事件流处理平台。
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?
在之前的一篇博客文章中,我们介绍了Apache Kafka®的一次语义。这篇文章介绍了各种消息传递语义,介绍了幂等生成器、事务和Kafka流的一次处理语义。现在,我们将继续上一节的内容,深入探讨Apache Kafka中的事务。该文档的目标是让读者熟悉有效使用Apache Kafka中的事务API所需的主要概念。 我们将讨论设计事务API的主要用例、Kafka的事务语义、用于Java客户端的事务API的细节、实现的有趣方面,以及在使用API时的重要注意事项。 这篇博客文章并不是关于使用事务细节的教程,我们也
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。
# **kafka release reviews: what happen from kafka 0.10 to 2.6*
本文翻译自国外论坛 medium,原文地址:https://medium.com/better-programming/rabbitmq-vs-kafka-1ef22a041793
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。
1.1 Introduction Kafka is a distributed streaming platform. What exactly does that mean? kafka是一个分布式
本文从Kafka的基本概念、特点、部署和配置、监控和管理等方面阐述 Kafka 的实践过程。
kafka是一款基于发布与订阅的消息系统。它一般被称为“分布式提交日志”或者“分布式流平台”。文件系统或者数据库提交日志用来提供所有事物的持久化记录,通过重建这些日志可以重建系统的状态。同样地,kafka的数据是按照一定顺序持久化保存的,可以按需读取。
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
导读:笔者所在的是一家金融科技公司,但公司内部并没有采用在金融支付领域更为流行的RabbitMQ,而是采用了设计之初就为日志处理而生的Kafka。
我们在使用消息队列的过程中经常有业务场景需要严格保证消息的消费顺序,比如我们同时发了 2 个消息,这 2 个消息对应的操作分别对应的数据库操作是:
pull模式不足之处是如果Kafka没有数据,消费者可能会陷入循环中,一直返回空数据。
当大数据运动开始时,它主要集中在批处理上。分布式数据存储和查询工具(如MapReduce,Hive和Pig)都旨在分批处理数据而不是连续处理数据。企业每晚都会运行多个作业,从数据库中提取数据,然后分析,转换并最终存储数据。最近,企业发现了分析和处理数据和事件的能力,而不是每隔几个小时就会发生一次。然而,大多数传统的消息传递系统不能扩展以实时处理大数据。所以LinkedIn的工程师构建并开源Apache Kafka:一种分布式消息传递框架,通过扩展商用硬件来满足大数据的需求。
这个工作流程涵盖了Kafka消费者从配置到数据处理再到资源管理的主要步骤。消费者通常是多线程或多进程的,以处理大量的消息,并能够根据需要调整消费速率。此外,Kafka的消费者库提供了很多功能,如自动负载均衡、自动偏移管理等,以简化消费者的开发和维护。
原文地址:https://dzone.com/articles/kafka-detailed-design-and-ecosystem
根据 KafkaConsumer 类上的注释上来看 KafkaConsumer 具有如下特征:
一 kafka Connector介绍 Kafka Connect是一个用于在Apache Kafka和其他系统之间进行可扩展和可靠数据流传输的工具。这使得快速定义将大量数据传入和传出Kafka的连接器变得很简单。Kafka Connect可以接收整个数据库或从所有应用程序服务器收集指标到Kafka主题中,使得数据可用于低延迟的流处理。导出作业可以将来自Kafka主题的数据传送到二级存储和查询系统或批处理系统中进行离线分析。 Kafka Connect功能包括: Kafka连接器的通用框架 - Kafk
Apache Flink 内置了多个 Kafka Connector:通用、0.10、0.11等。这个通用的 Kafka Connector 会尝试追踪最新版本的 Kafka 客户端。不同 Flink 发行版之间其使用的客户端版本可能会发生改变。现在的 Kafka 客户端可以向后兼容 0.10.0 或更高版本的 Broker。对于大多数用户使用通用的 Kafka Connector 就可以了。但对于 0.11.x 和 0.10.x 版本的 Kafka 用户,我们建议分别使用专用的 0.11 和 0.10 Connector。有关 Kafka 兼容性的详细信息,请参阅 Kafka官方文档。
kafka将消息抽象归纳一个主题,一个主题就是对消息的一个分类,生产发送消息到特定主题,消费者订阅主题进行消费
在Kafka中,每一个客户端和服务器的连接都以一种简单的,高性能的,语言无关的TCP协议完成。这个协议的版本能够向后维护来兼容旧版本。我们提供了一个Java客户端,但是客户端其实在很多语言中都可用。
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。
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