以下是一个操作Kafka Topic 的工具类，其中方法设计到：创建主题、删除主题、修改主题配置、删除出题配置、增加分区、分区副本重分配、获取主题元数据以及打印主题元数据信息。...package com.bonc.rdpe.kafka110.utils; import java.util.List; import java.util.Properties; import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer...; import org.apache.kafka.common.Node; import org.apache.kafka.common.PartitionInfo; import org.apache.kafka.common.security.JaasUtils...; import kafka.admin.AdminUtils; import kafka.admin.BrokerMetadata; import kafka.server.ConfigType;...= null) { zkUtils.close(); } } } /** * 创建默认配置的主题
很多人作kafka消费时，都快速的使用注解@KafkaListener进行监听。 但我现在有个需求，是要动态的手动监听。...messageQueueConsumerServiceList.stream().filter(messageQueueConsumerService -> messageQueueConsumerService.support("kafka
转自https://www.cnblogs.com/xiaodf/p/10710136.html Kafka如何彻底删除topic及数据 前言： 删除kafka topic及其数据，严格来说并不是很难的操作...但是，往往给kafka 使用者带来诸多问题。项目组之前接触过多个开发者，发现都会偶然出现无法彻底删除kafka的情况。...本文总结多个删除kafka topic的应用场景，总结一套删除kafka topic的标准操作方法。...注意：如果kafka 有多个 broker，且每个broker 配置了多个数据盘（比如 /data/kafka-logs,/data1/kafka-logs …），且topic也有多个分区和replica.../bin/kafka-topics.sh –list –zookeeper 【zookeeper server:port】 查看现在kafka的topic信息。
针对该集群双十一会遇到某些挂载磁盘被写满的情况，需要手动对主题进行删除以清空磁盘的操作，现在分析删除主题对集群以及客户端会有什么影响，以及 Kafka 都做了哪些动作。 图解删除过程 1....删除主题 删除主题有多种方法，可通过 kafka-topic.sh 脚本并执行 --delete 命令，或者用暴力方式直接在 zk 删除对应主题节点，其实删除主题无非就是令 zk 节点删除，以触发 controller...删除主题执行后，controller 监听到 zk 主题节点被删除，通知到所有 broker 删除主题对应的副本，这里会分成两个步骤，第一个步骤先将下线主题对应的副本，最后才执行真正的删除操作，注意，这里也并为真正的将主题从磁盘中删除...fired for topics test-topic to be deleted (kafka.controller.KafkaController) 开始删除主题操作： [2019-11-07...异步线程删除重命名后的主题: [2019-11-07 19:25:11,161] INFO Deleted log /tmp/kafka-logs/kafka_3/test-topic-2.93ed68ff29d64a01a3f15937859124f7
主题topickafka以topic构建消息队列创建主题需要明确确定：分区数和副本数,zookeeper(旧版)分区数，确定拆分成多少个队列，增加吞吐副本数，确定队列的可靠性zookeeper存储基本的信息...，比如客户端配置分区和副本的数量，需要根据业务的吞吐量和稳定性要求进行评估kafka支持修改topic，支持增加分区，不支持减少分区，这个时候消息队列消息的顺序会受影响，修改时需要三思，另外一个思路是新建一个...topic，双写，进行数据切换常用的工具自带的shell工具kafka-admin分区分区可以通过参数，实现优先副本。...kafka支持rebalance.enable参数控制计算分区是否均衡，如果分区不平衡，自动进行leader再选举节点宕机时，kafka支持分区再分配，进行节点迁移kafka不支持自动迁移，比如新增或减少机器...可以对kafka进行性能测试。
介绍 今天分享一下kafka的主题(topic)，分区(partition)和副本(replication)，主题是Kafka中很重要的部分，消息的生产和消费都要以主题为基础，一个主题可以对应多个分区，...一个分区属于某个主题，一个分区又可以对应多个副本，副本分为leader和follower。...主题，分区实际上只是逻辑概念，真正消息存储的地方是副本的日志文件上，所以主题分区的作用是在逻辑上更加规范的管理日志文件。...主题，分区，副本关系如图所示： 创建主题分区 可以使用kafka-topics.sh创建topic，也可以使用Kafka AdminClient创建，当我们往Kafka发送消息的时候，如果指定的topic...使用kafka-topics.sh创建主题 bin/kafka-topics.sh --create --bootstrap-server 127.0.0.1:9092 --replication-factor
-- kafka --> org.apache.kafka kafka-clients 0.10.2.1 org.apache.kafka kafka_2.11 0.10.2.1 然后代码 package...; import kafka.admin.AdminUtils; import kafka.utils.ZkUtils; import scala.collection.JavaConverters;...value = entry.getValue(); System.out.println(key + ":" + value); } zkUtils.close(); } } 或者直接使用kafka
主题 Topic主题，类似数据库中的表，将相同类型的消息存储到同一个主题中，数据库中的表是结构化的，Topic的属于半结构化的，主题可以包含多个分区，KafKa是一个分布式消息系统，分区是kafka的分布式的基础...分区 Kafka将主题拆分为多个分区，不同的分区存在不同的服务器上，这样就使kafka具有拓展性，可以通过调整分区的数量和节点的数量，来线性对Kafka进行拓展，分区是一个线性增长的不可变日志，当消息存储到分区中之后...，消息就不可变更，kafka为每条消息设置一个偏移量也就是offset，offset可以记录每条消息的位置，kafka可以通过偏移量对消息进行提取，但是没法对消息的内容进行检索和查询，偏移量在每个分区中是唯一的不可重复...kafka中的消息Record是以键值对的形式进行存储的，如果不指定key，key的值为空，当发送消息key为空，kafka会以轮询的方式将不同的消息，存放到不同的分区中，如果指定了消息key，相同的key...分区可以保证kafka的集群进行线性的拓展。
该数据集自2015年五月启用，其具体的pageview定义为对某个网页内容的请求，会对爬虫和人类的访问量进行区分，粒度为小时级别，如下图： bigquery介绍 维基百科数据可以通过其API获取。...但是这部分文件的数量实在是太多了，因此使用bigquery是一个不错的选择。 bigquery请求 可以使用SQL命令对其进行请求。...由于数据在bigquery中使用分区表的形式存放，因此每次请求一年的数据。...以下代码以2015年的数据请求为例： WARNING：Bigquery并不是免费的，每次请求可能需要消耗十几个GB的额度，请注意！...获取全部数据 SELECT wiki,datehour,SUM(views) as totalViews FROM `bigquery-public-data.wikipedia.pageviews_2015
前言 今天看到了一篇 AI前线的文章谷歌BigQuery ML正式上岗，只会用SQL也能玩转机器学习！。正好自己也在力推 StreamingPro的MLSQL。 今天就来对比下这两款产品。...MLSQL Run as Service很简单，你可以直接在自己电脑上体验： Five Minute Quick Tutorial BigQuery ML 则是云端产品，从表象上来看，应该也是Run...具体参看这里MLSQL自定义算法 部署 BigQuery ML 和MLSQL都支持直接在SQL里使用其预测功能。MLSQL还支持将模型部署成API服务。...-- specify the location of the training script where pythonScriptPath="${sklearnTrainPath}" -- kafka...总结 BigQuery ML只是Google BigQuery服务的一部分。所以其实和其对比还有失偏颇。
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...新浪微博：intsmaze刘洋洋哥 创建一个kafka主题名为intsmazX,指定分区数为3. ...使用kafkaspout创建该主题的消费者实例（指定元数据存放zookeeper中的路径为/kafka-offset，指定实例id为onetest），启动storm可以观察到如下信息： INFO storm.kafka.ZkCoordinator...或者是一个消费组可以消费多个主题，还是是一个消费者只能消费一个主题的一个分区。 经过我测试发现，一个消费者消费多个主题是可以实现的。 一个消费者消费多条主题的一个分区如何实现？
BigQuery: Data Warehouse in the Clouds 原文作者：Sam Taha 原文地址：https://dzone.com/articles/bigquery-data-warehouse-clouds...BigQuery替代方案 因此，如果我想构建一个严谨的企业级大数据仓库，听起来好像我必须自己构建并自行管理它。现在，进入到Google BigQuery和Dremel的场景。...BigQuery在很多方面都是一个严谨的的游戏规则改变者。...将BigQuery看作您的数据仓库之一，您可以在BigQuery的云存储表中存储数据仓库的快速和慢速变化维度。...使用BigQuery数据存储区，您可以将每条记录放入每个包含日期/时间戳的BigQuery表中。
周末好不容易补补课，就发现了谷歌在其非常成功的云产品BigQuery上发布了BigQuery ML。说白了就是利用SQL语句去做机器学习。...BigQuery ML到底是什么呢，不妨看看这个gif的宣称。 简单来说，第一步是类似生成表，视图那样的建立一个模型。纯SQL语句。第二步则是使用这个模型去预测。也是纯SQL语句。
我们使用的数据的事件源多种多样，来自不同的平台和存储系统，例如 Hadoop、Vertica、Manhattan 分布式数据库、Kafka、Twitter Eventbus、GCS、BigQuery 和...实时组件来源是 Kafka 主题。 实时数据存储在 Twitter Nighthawk 分布式缓存中，而批处理数据存储在 Manhattan 分布式存储系统中。...Kafka 和数据流上的新架构 Kafka 和数据流上的新架构 新架构基于 Twitter 数据中心服务和谷歌云平台。...我们在内部构建了预处理和中继事件处理，将 Kafka 主题事件转换为具有至少一个语义的 pubsub 主题事件。...第一步，我们构建了几个事件迁移器作为预处理管道，它们用于字段的转换和重新映射，然后将事件发送到一个 Kafka 主题。
这也意味着现在有更多与这些新系统进行交互的工具，例如Kafka，Hadoop（具体来说是HBase），Spark，BigQuery和Redshift（仅举几例）。...BigQuery 谷歌BigQuery是一个非常受欢迎的企业仓库，由谷歌云平台（GCP）和Bigtable组合而成。这个云服务可以很好地处理各种大小的数据，并在几秒钟内执行复杂的查询。...BigQuery是一个RESTful网络服务，它使开发人员能够结合谷歌云平台对大量数据集进行交互分析。可以看看下方另一个例子。 ?...Kafka Python Kafka是一个分布式发布-订阅消息传递系统，它允许用户在复制和分区主题中维护消息源。 这些主题基本上是从客户端接收数据并将其存储在分区中的日志。...Kafka Python被设计为与Python接口集成的官方Java客户端。它最好与新的代理商一起使用，并向后兼容所有旧版本。
订阅主题 （1）订阅主题的全部分区 package com.bonc.rdpe.kafka110.consumer; import java.util.Arrays; import java.util.Properties...; import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord; import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords...重要性：低 说明：我们通过 fetch.min.bytes 告诉 Kafka，等到有足够的数据时才把它返回给消费者。...org.apache.kafka.clients.consumer.RangeAssignor org.apache.kafka.clients.consumer.RoundRobinAssignor...Kafka 有两个默认的分配策略。 Range：该策略会把主题的若干个连续的分区分配给消费者。假设消费者 C1 和消费者 C2 同时订阅了主题 T1 和主题 T2，并且每个主题有 3 个分区。
consumer.client.id.1"; private static Properties initConfig() { Properties props = new Properties(); // kafka.../documentation/#consumerconfigs二、订阅主题与分区1、订阅主题消费者可使用 subscribe() 方法订阅一个主题。...对于这个方法而言，即可以以集合的形式订阅多个主题，也可以以正则表达式的形式订阅特定模式的主题。...补充说明一下 TopicPartition 类，在 Kafka 的客户端中，它用来表示分区，该类的部分内容如下图所示：TopicPartition 类只有两个属性：topic 和 partition ，...比如需要订阅 test 主题分区编号为 0 的分区，示例如下： kafkaConsumer.assign(Arrays.asList(new TopicPartition("test", 0))); Kafka
在 Kafka 中还有两个特别重要的概念—主题（Topic）与分区（Partition）。...Kafka 中的消息以主题为单位进行归类，生产者负责将消息发送到特定的主题（发送到 Kafka 集群中的每一条消息都要指定一个主题），而消费者负责订阅主题并进行消费。...offset 是消息在分区中的唯一标识，Kafka 通过它来保证消息在分区内的顺序性，不过 offset 并不跨越分区，也就是说，Kafka 保证的是分区有序而不是主题有序。 ?...Kafka 中的分区可以分布在不同的服务器（broker）上，也就是说，一个主题可以横跨多个 broker，以此来提供比单个 broker 更强大的性能。...如上图所示，Kafka 集群中有4个 broker，某个主题中有3个分区，且副本因子（即副本个数）也为3，如此每个分区便有1个 leader 副本和2个 follower 副本。
但是，正如你可能已经知道的那样，对 BigQuery 进行大量查询可能会产生很大的开销，因此我们希望避免直接通过应用程序进行查询，我们只将 BigQuery 作为分析和备份工具。 ?...在我们的案例中，我们需要开发一个简单的 Kafka 生产者，它负责查询数据，并保证不丢失数据，然后将数据流到 Kafka，以及另一个消费者，它负责将数据发送到 BigQuery，如下图所示。 ?...将数据流到 BigQuery 通过分区来回收存储空间 我们将所有数据流到 Kafka(为了减少负载，我们使用了数据过滤)，然后再将数据流到 BigQuery，这帮我们解决了查询性能问题，让我们可以在几秒钟内分析大量数据...由于我们只对特定的分析查询使用 BigQuery，而来自用户其他应用程序的相关查询仍然由 MySQL 服务器处理，所以开销并不会很高。...总 结 总的来说，我们使用 Kafka 将数据流到 BigQuery。
但是，正如你可能已经知道的那样，对 BigQuery 进行大量查询可能会产生很大的开销，因此我们希望避免直接通过应用程序进行查询，我们只将 BigQuery 作为分析和备份工具。...将数据从 MySQL 流到 Kafka 关于如何将数据从 MySQL 流到 Kafka，你可能会想到 Debezium（https://debezium.io）或 Kafka Connect。...在我们的案例中，我们需要开发一个简单的 Kafka 生产者，它负责查询数据，并保证不丢失数据，然后将数据流到 Kafka，以及另一个消费者，它负责将数据发送到 BigQuery，如下图所示。...将数据流到BigQuery 通过分区来回收存储空间 我们将所有数据流到 Kafka(为了减少负载，我们使用了数据过滤)，然后再将数据流到 BigQuery，这帮我们解决了查询性能问题，让我们可以在几秒钟内分析大量数据...总结 总的来说，我们使用 Kafka 将数据流到 BigQuery。
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