发布-订阅模型中，消息被广播给所有的消费者，接收到消息的消费者都可以处理此消息。 二。...consumer group 当有多个应用程序都需要从Kafka获取消息时，让每个app对应一个消费者组，从而使每个应用程序都能获取一个或多个Topic的全部消息；在每个消费者组中，往消费者组中添加消费者来伸缩读取能力和处理能力...，消费者组中的每个消费者只处理每个Topic的一部分的消息，每个消费者对应一个线程。...Kafka 当前只能允许增加一个主题的分区数。...我们有时候可以看到ILLEGAL_GENERATION的错误，就是kafka在抱怨这件事情。
简介 Flink-kafka-connector用来做什么？...Kafka中的partition机制和Flink的并行度机制结合，实现数据恢复 Kafka可以作为Flink的source和sink 任务失败，通过设置kafka的offset来恢复应用 kafka简单介绍...2.消费者（Consumer） 所谓消费者，指的是不断消费（获取）消息的组件，它获取消息的来源就是消息队列（即Kafka本身）。...换句话说，生产者不断向消息队列发送消息，而消费者则不断从消息队列中获取消息。 3.主题（Topic） 主题是Kafka中一个极为重要的概念。...当job失败重启的时候，Flink会从最近一次的checkpoint中进行恢复数据，重新消费kafka中的数据。
消费者把每个分区最后读取的消息的偏移量保存在 Zookeeper 或 Kafka 上，如果消费者关闭或重启，它的读取状态不会丢失。---消费者群组消费者是消费者群组的一部分。...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，或者使用数据进行比较耗时的计算。...它使用一个实现了 PartitionAssignor 接口的类来决定哪些分区应该被分配给哪个消费者，Kafka 内置了两种分区分配策略。...这个时候偏移量已经落后了 3s，所以在这 3s 内消费者已经处理过的消息会再被重复处理。我们可以通过修改提交时间间隔来更频繁地提交偏移量，减小可能出现重复消息的时间窗口，不过这种情况是无法完全避免的。...权威指南》第 4 章：Kafka 消费者——从 Kafka 读取数据
Kafka消费者相关的概念 消费者与消费组 假设这么个场景：我们从Kafka中读取消息，并且进行检查，最后产生结果数据。...Kafka消费者是消费组的一部分，当多个消费者形成一个消费组来消费主题时，每个消费者会收到不同分区的消息。假设有一个T1主题，该主题有4个分区；同时我们有一个消费组G1，这个消费组只有一个消费者C1。...创建Kafka消费者 读取Kafka消息只需要创建一个kafkaConsumer，创建过程与KafkaProducer非常相像。...当消息从broker返回消费者时，broker并不跟踪这些消息是否被消费者接收到；Kafka让消费者自身来管理消费的位移，并向消费者提供更新位移的接口，这种更新位移方式称为提交（commit）。...在正常情况下，消费者会发送分区的提交信息到Kafka，Kafka进行记录。当消费者宕机或者新消费者加入时，Kafka会进行重平衡，这会导致消费者负责之前并不属于它的分区。
Kafka 消费者 1....Kafka 消费方式 2 Kafka 消费者工作流程 2.1 消费者总体工作流程 2.2 消费者组原理 Consumer Group（CG）：消费者组，由多个consumer组成。...session.timeout.ms Kafka 消费者和 coordinator 之间连接超时时间，默认 45s。超过该值，该消费者被移除，消费者组执行再平衡。...Kafka可以同时使用多个分区分配策略。 -参数名称 -描述 heartbeat.interval.ms Kafka 消费者和 coordinator 之间的心跳时间，默认 3s。...session.timeout.ms Kafka 消费者和 coordinator 之间连接超时时间，默认 45s。超过该值，该消费者被移除，消费者组执行再平衡。
功能说明 1.生成json格式数据写入kafka topic1 2.消费topic1中的消息，写入topic2 目的很简单，如果要落地到具体业务免不了需要做多次的数据处理，Flink虽说是可以做批处理，...但是支持得最好的还是流数据，确切的说是kafka的数据，跑通了这个流程，实际上Flink的落地就只差业务逻辑了，现在有Flink SQL，实现业务逻辑也是分分钟的事。...代码 其实只有4个文件 ├── flink-learn-kafka-sink.iml ├── pom.xml └── src ├── main │ ├── java │ ...>flink-connector-kafka-0.11_${scala.binary.version} ${flink.version...; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer011
前言 读完本文，你将了解到如下知识点： kafka 的消费者 和 消费者组 如何正确使用 kafka consumer 常用的 kafka consumer 配置 消费者 和 消费者组 什么是消费者？...顾名思义，消费者就是从kafka集群消费数据的客户端， 如下图，展示了一个消费者从一个topic中消费数据的模型 ? 图1 单个消费者模型存在的问题？...如果这个时候 kafka 上游生产的数据很快， 超过了这个消费者1 的消费速度， 那么就会导致数据堆积， 产生一些大家都知道的蛋疼事情了， 那么我们只能加强 消费者 的消费能力， 所以也就有了我们下面来说的...这个时候kafka会进行 分区再均衡， 来为这个分区分配消费者，分区再均衡 期间该 Topic 是不可用的， 并且作为一个 被消费者， 分区数的改动将影响到每一个消费者组 ， 所以在创建 topic...PartitionAssignor 根据给定的消费者和主题， 决定哪些分区应该被分配给哪个消费者。 Kafka 有两个默认的分配策略。
简介 消费者组是 Kafka 独有的概念，消费者组是 Kafka 提供的可扩展且具有容错性的消费者机制。...有多个消费者或消费者实例（Consumer Instance），它们共享一个公共的Group ID。...Group ID是一个字符串，在一个Kafka集群中，它标识唯一的一个Consumer Group。...消费者组作用 传统的消息队列模型的缺陷在于消息一旦被消费，就会从队列中被删除，而且只能被下游的一个Consumer消费。...在新版本的Consumer Group中，采用了将位移保存在Kafka内部主题的方法。
消费者将记住他们上次离开时的偏移量 消费者组每个分区都有自己的偏移量 Kafka消费者分担负载 Kafka消费者将消费在一个消费者组内的消费者实例上所划分的分区。...消费者组中的每个消费者都是分区的“公平共享”的独家消费者。这就是Kafka如何在消费者组中对消费者进行负载平衡。消费者组内的消费者成员资格由Kafka协议动态处理。...Kafka消费者故障转移 消费者在成功处理记录之后通知Kafka Broker，从而将偏移量提前。...Kafka消费者可以消费哪些记录？消费者无法读取未复制的数据。Kafka消费者只能消费分区之外的“高水印”偏移量的消息。...管理故障切换（每个进程运行X个消费者线程）也更简单，因为您可以允许Kafka首当其冲的工作。 Kafka消费者回顾 什么是消费者组？
下面是老版本的 Connector 介绍： Maven 开始支持版本 消费者与生产者类名 Kafka版本 备注 flink-connector-kafka-0.8_2.11 1.0.0 FlinkKafkaConsumer08...Kafka消费者 Flink 的 Kafka 消费者：FlinkKafkaConsumer（对于 Kafka 0.11.x 版本为 FlinkKafkaConsumer011，对于 Kafka 0.10...Kafka 消费者的配置。...Flink 所有版本的 Kafka Consumer 都具有上述配置起始位置的方法： setStartFromGroupOffsets（默认行为）：从消费者组（通过消费者属性 group.id 配置）提交到...需要注意的是 Flink Kafka Consumer 不需要依赖提交的偏移量来提供容错保证。提交的偏移量仅是用来展示消费者的进度。
消费者组: Consumer Group 是 Kafka 提供的可扩展且具有容错性的消费者机制。...Rebalance时所有consumer都不能消费，等结束后才能继续消费 Kafka的老版本消费者组的位移保存在Zookeeper中，好处是Kafka减少了Kafka Broker端状态保存开销。...Kafka的新版本采用了将位移保存在Kafka内部主题的方法。...B：消费者组的位移管理方式： （1）对于Consumer Group而言，位移是一组KV对，Key是分区，V对应Consumer消费该分区的最新位移 （2）Kafka的老版本消费者组的位移保存在Zookeeper...中，好处是Kafka减少了Kafka Broker端状态保存开销。
本篇文章我们用 Flink Kafka Connector对接Kafka，实现一个简单的报警业务。我们暂时不去谈论理论，先上手实现这个简单的需求。...flink-connector-kafka是 flink 内置的Kafka连接器，包含了从topic读取数据的Flink Kafka Consumer 和 向topic写入数据的flink kafka...本文基于flink 1.10.1 和 flink-connector-kafka-0.10_2.11版本，pom如下： org.apache.flink... flink-connector-kafka-0.10_2.11 1.10.0...;import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;import java.util.List; import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer010
Flink 版本：1.13 Kafka Connector 提供了从 Kafka topic 中消费和写入数据的能力。 1....> org.apache.flink flink-connector-kafka_2.11 <version...后缀名必须与 Kafka 文档中的相匹配。Flink 会删除 “properties.” 前缀并将变换后的配置键和值传入底层的 Kafka 客户端。...对于 sink 端，Flink 目前只支持单一 topic。 6.2 起始消费位点 scan.startup.mode 配置项决定了 Kafka 消费者的启动模式。...6.3 Sink 分区 配置项 sink.partitioner 指定了从 Flink 分区到 Kafka 分区的映射关系。默认情况下，Flink 使用 Kafka 默认分区器来对消息进行分区。
针对以上问题，Kafka 的提供了独立消费者模式，可以消费者可以指定分区进行消费，如果只用一个 topic，每个消息源启动一个生产者，分别发往不同的分区，消费者指定消费相关的分区即可，用如下图所示： ?...但是 Kafka 独立消费者也有它的限定场景： 1、 Kafka 独立消费者模式下，Kafka 集群并不会维护消费者的消费偏移量，需要每个消费者维护监听分区的消费偏移量，因此，独立消费者模式与 group...2、group 模式的重平衡机制在消费者异常时可将其监听的分区重分配给其它正常的消费者，使得这些分区不会停止被监听消费，但是独立消费者由于是手动进行监听指定分区，因此独立消费者发生异常时，并不会将其监听的分区进行重分配...因此，在该模式下，独立消费者需要实现高可用，例如独立消费者使用 K8s Deployment 进行部署。...下面将演示如何使用 Kafka#assgin 方法手动订阅指定分区进行消费： public static void main(String[] args) { Properties kafkaProperties
这种特性决定了kafka可以消费历史消息，而且按照消息的顺序消费指定消息，而不是只能消费队头的消息。...kafka早期的版本把消费者组和partition的offset直接维护在ZK中，但是读写的性能消耗太大了。.../kafka-topics.sh --topic __connsumer_offsets --describe --zookeeper localhost:2181 看起来这些分区副本在3个Broker.../kafka-console-consumer.sh --topic __consumer_offsets --bootstrap-server localhost --formatter "kafka.coordinator.group.GroupMetadataManager.../kafka-topic.sh --create --zookeeper localhost:2181 --partition 5 --replication-factor 1 --topic test
温馨提示：整个 Kafka 专栏基于 kafka-2.2.1 版本。...2.2.1 版本的KafkaConsumer 兼容 kafka 0.10.0 和 0.11.0 等低版本。...那如果其中一个消费者宕机或新增一个消费者，那队列能动态调整吗？ 答案是会重新再次平衡，例如如果新增一个消费者 c3，则c1,c2,c3都会负责2个分区的消息消费，分区重平衡会在后续文章中重点介绍。...kafka 对 poll loop 行为的控制参数 Kafka 提供了如下两个参数来控制 poll 的行为： max.poll.interval.ms 允许 两次调用 poll 方法的最大间隔，即设置每一批任务最大的处理时间...void close() 关闭消费者。 void close(Duration timeout) 关闭消费者。 void wakeup() 唤醒消费者。
本篇单独聊聊Kafka的消费者，包括如下内容： 消费者和消费者组 如何创建消费者 如何消费消息 消费者配置 提交和偏移量 再均衡 结束消费 消费者和消费者组 概念 Kafka消费者对象订阅主题并接收Kafka...Kafka消费者是消费者组的一部分。一个消费者组里的消费者订阅的是同一个主题，每个消费者接收主题一部分分区的消息。...当二者的数量关系处于不同的大小关系时，Kafka消费者的工作状态也是不同的。...如何创建消费者 创建Kafka的消费者对象的过程与创建生产者的过程是类似的，需要传入必要的属性。...这个时候偏移量已经落后了 3s ，所以在这 3s 内到达的消息会被重复处理。可以通过修改提交时间间隔来更频繁地提交偏移量，减小可能出现重复消息的时间窗，不过这种情况是无法完全避免的。
Consumer之自动提交 在上文中介绍了Producer API的使用，现在我们已经知道如何将消息通过API发送到Kafka中了，那么现在的生产者/消费者模型就还差一位扮演消费者的角色了。...因此，本文将介绍Consumer API的使用，使用API从Kafka中消费消息，让应用成为一个消费者角色。...0.0.1:9092"); // 指定group.id，Kafka中的消费者需要在消费者组里 props.setProperty(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG...中，当消费者消费数据后，需要提交数据的offset来告知服务端成功消费了哪些数据。...若消费者处理数据失败时，只要不提交相应的offset，就可以在下一次重新进行消费。 和数据库的事务一样，Kafka消费者提交offset的方式也有两种，分别是自动提交和手动提交。
Kafka 消费者总共有 3 种 API，新版 API、旧版高级 API、旧版低级 API，新版 API 是在 kafka 0.9 版本后增加的，推荐使用新版 API，但由于旧版低级 API 可以对消息进行更加灵活的控制...，所有在实际开发中使用的也较多，本文讨论消费者旧版低级 API 的基本使用。...旧版消费者API——低级API * @Author YangYunhe * @Date 2018-06-26 13:16:29 */ public class SimpleConsumerTest...构建一个消费者，它是获取元数据的执行者 consumer = new SimpleConsumer(host, port, TIME_OUT, BUFFER_SIZE,...创建一个消费者用于消费消息 consumer = new SimpleConsumer(leaderBroker, port, TIME_OUT, BUFFER_SIZE, clientId
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