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使用kafka-topics --delete命令删除topic时并没有真正的删除，而是把topic标记为：“marked for deletion”，导致重新创建相同名称的Topic时报错“already exists”。
使用kafka-topics –delete命令删除topic时并没有真正的删除，而是把topic标记为：“marked for deletion”，导致重新创建相同名称的Topic时报错“already exists”。
Kafka提供了几个命令行接口实用程序，他们对于kafka集群的配置管理非常有用。这些工具是通过java来实现的，并提供了一组脚本来调用这些类。这些工具提供了基本的功能，但是对于更复杂的操作，你可能会发现他们还是有些力不从心。本章将描述做为Apache Kafka开源项目的一部分的工具。在Apache桑可以找到关于社区中开发的高级工具的更多信息。详见kakfa官网。
在 TDMQ Pulsar 版控制台中，订阅代表一个具体的消费者以及其对某个 Topic 的订阅关系。当一个消费者订阅了某个 Topic 之后，则该 Topic 下的消息均可以被其消费。一个订阅可以订阅多个 Topic ，例如用户在一个 Topic 下创建了一个订阅后，其不仅会订阅当前的 Topic，还会订阅系统自动创建的重试队列 Topic。
支持正则表达式匹配Topic来进行删除,只需要将topic 用双引号包裹起来 例如: 删除以create_topic_byhand_zk为开头的topic;
场景描述：如果在一个Flume Agent中同时使用Kafka Source和Kafka Sink来处理events，便会遇到Kafka Topic覆盖问题，具体表现为，Kafka Source可以正常从指定的Topic中读取数据，但在Kafka Sink中配置的目标Topic不起作用，数据仍然会被写入到Source中指定的Topic中。
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。
本文主要梳理一下Impala的“statestore-subscriber”相关的metrics，这类metrics主要是在catalog和impalad上存在。目前主要分为两种类型，下面来简单看一下。
事件驱动架构是计算机科学中一种高度可扩展的范例。它允许我们可以多方系统异步处理事件。
项目中使用了spark streaming + kafka来做实时数据分析，有的时候在访问kafka时会报offset越界错误（OffsetOutOfRangeException），如下：
本文依然是以kafka0.8.2.2为例讲解 一，如何删除一个topic 删除一个topic有两个关键点： 1，配置删除参数 delete.topic.enable这个Broker参数配置为True。 2，执行 bin/kafka-topics.sh --zookeeper zk_host:port/chroot --delete --topic my_topic_name 假如不配置删除参数为true的话，topic其实并没有被清除，只是被标记为删除。此时，估计一般人的做法是删除topic在Zookeep
使用 Django 的模型，都是 django.db.models.Model 类的子类。
LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种文档主题生成模型，也称为一个三层贝叶斯概率模型，包含词、主题和文档三层结构。所谓生成模型，就是说，我们认为一篇文章的每个词都是通过“以一定概率选择了某个主题，并从这个主题中以一定概率选择某个词语”这样一个过程得到。文档到主题服从多项式分布，主题到词服从多项式分布。
生产环境kafka集群，在数据量大的情况下，经常会出现单机各个磁盘间的占用不均匀情况。
在平时对kafka的运维工作中，我们经常会由于某些原因去删除一个topic，比如这个topic是测试用的，生产环境中需要删除。或者我想扩容topic的同时，这个topic中的数据我不想要了，这时候删除topic，增加broker，再重新创建topic就会是比较简单的方法。但是kafka删除topic时，有很多关键的点必须清楚，否则在删除topic的时候就会出现各种各样的问题。
1.主题队列是如何分配的？ 2.什么时候会进行负载均衡？ 3.负载均衡后是否会导致消息重复消费？
一般情况下，是不会删除数据的。到达一定时间后，kafka会自动删除。如果一定要删除可以删除topic在重建topic了
作为一个.Net开发者，在如今这个信息大爆炸时代，网络上.net开发方面的信息浩如烟海(获取信息的渠道很多，比如各种 APP、公众号、聚合信息网站、博客园、InfoQ等等)，如何用有限的时间来获取并消化有效信息显得格外重要。
当集群中新增加节点时，需要对已有的topic的副本进行迁移，以平衡流量。以公司集群扩增两个节点broker 4和broker 5为例说明操作过程。
第五部分 Introduction Welcome to the 5th part of the tutorial series! In this tutorial, we are going to learn more about protecting views against unauthorized users and how to access the authenticated user in the views and forms. We are also going to implemen
我还记得第一次使用rocketmq的时候，需要去控制台预先创建topic，我当时就想为什么要这么设计，于是我决定撸一波源码，带大家从根源上吃透rocketmq topic的创建机制。
本文重点介绍 kafka 的两类常见数据迁移方式：1、broker 内部不同数据盘之间的分区数据迁移；2、不同 broker 之间的分区数据迁移。
我们都知道 Kafka 的 topic 资源比较“贵”，所以一般会给项目 topic 权限限制，按需申请。Milvus 会在建新表时自动申请 kafka topic 资源，这时候自动申请不到怎么办？手动配置 topic 要符合什么规范才能被 Milvus 使用？
RocketMQ Topic创建机制分为两种：一种自动创建，一种手动创建。可以通过设置broker的配置文件来禁用或者允许自动创建。默认是开启的允许自动创建
本文将介绍如何利用kafka-reassign-partitions.sh命令增加主题的备份数量。
工作中因为各种原因，topic中消息堆积的太多或者kafka所在磁盘空间满了等。可能需要彻底清理一下kafka topic。 cd /opt/kafka/kafka_2.10-0.10.2.2/bin 列出所有topic: ./kafka-topics.sh –zookeeper ip:2181 -list 其实就是检查zk上节点的/brokers/topics子节点，打印出来。 创建topic ./kafka-topics.sh –zookeeper ip:2181 -create –topic my_topic –partitions 4 –replication-factor 1 线上环境将自动创建topic禁用掉，改为手动创建(auto.create.topics.enable=false),partitions和replication-factor是两个必备选项， 第一个参数是消息并行度的一个重要参数，第二个极大提高了topic的可用性，备份因子默认是1，相当于没有备份，其值不能大于broker个数， 否则会报错。同时还可以指定topic级别的配置参数，这种特定的配置会覆盖掉默认配置，并且存储在zookeeper的/config/topics/[topic_name]节点数据里。 –alter –config –deleteConfig。replication-factor参数用来指定需要多少个副本（连同leader在内），一般比较推荐设置为2或3。如果设置太少（比如1）导致可用性下降， 如果设置太大会影响Kafka的性能。 方式一： 配置delete.topic.enable=true 修改kafaka配置文件server.properties，添加delete.topic.enable=true，重启kafka。之后通过kafka命令行就可以直接删除topic 重启kafka nohup /usr/kafka/bin/kafka-server-start.sh /usr/kafka/config/server.properties >/dev/null 2>&1 & 通过命令行删除topic： ./kafka-topics.sh –zookeeper ip:2181 –topic my_topic –delete 方式二： 没有配置delete.topic.enable=true 1、通过命令行删除topic： ./kafka-topics.sh –zookeeper ip:2181 –topic my_topic –delete 因为kafaka配置文件中server.properties没有配置delete.topic.enable=true， 此时的删除并不是真正的删除，只是把topic标记为：marked for deletion 2、删除kafka存储目录（server.properties文件log.dirs配置，默认为”/tmp/kafka-logs”）相关topic目录。 方式三： 若想真正删除它，需要登录zookeeper客户端： cd /opt/kafka/zookeeper-3.4.13/bin chmod 755 ./* (可执行命令)
项目watch、star、fork数量均领先竞品，issue、pull request也比较活跃。
>bin/kafka-topics.sh --zookeeper localhost:2181 --alter --topic topic1 --partitions 2
1. 查看topic信息(“副本”是为该分区复制日志的节点列表，无论它们是引导者还是当前处于活动状态，“ isr”是“同步”副本的集合。这是副本列表的子集，当前仍处于活动状态并追随领导者。)
感谢kelgon发布的实验教程，我的实验过程也是按照这位牛人的文章做的，在此感谢。
对于kafka来说，一个单独的broker意味着kafka集群中只有一个节点。要想增加kafka集群中的节点数量，只需要多启动几个broker实例即可。
有很多kafka安装者都会把kafka路径设置为/usr/local/kafka。无法得知kafka是什么版本，并且也没有像-version类似的命令。
bin/kafka-topics.sh –zookeeper zk_host:port/chroot –delete –topic my_topic_name
接着上节继续学习，本章将建立用户账户 Web应用程序的核心是让任何用户都能够注册账户并能够使用它，不管用户身处何方。在本章中，你将创建一些表单，让用户能够添加主题和条目，以及编辑既有的条目。你还将学习Django如何防范对基于表单的网页发起的常见攻击，这让你无需花太多时间考虑确保应用程序安全的问题。 一 让用户能够输入数据 建立用于创建用户账户的身份验证系统之前，我们先来添加几个页面，让用户能够输入数据。我们将让用户能够添加新主题、添加新条目以及编辑既有条目。 1.1 用于添加主题的表单 让用户输入并提交信
1. 单节点单broker的部署及使用 1.1.修改配置文件$KAFKA_HOME/config/server.properties的如下项： broker.id=0 listeners host.name log.dirs zookeeper.connect 1.2.启动Kafka kafka-server-start.sh 提示帮助信息： USAGE: /home/hadoop/app/kafka_2.11-0.9.0.0/bin/kafka-server-start.sh [-daemon] s
在这个类里首先导入一个头文件和你建好的model类 （实现收藏本质是存model类）
Redis 通过 PUBLISH 、 SUBSCRIBE 等命令实现了发布订阅模式。该功能提供两种信息机制， 分别是“发布订阅到频道”和“发布订阅到模式”。
目录 查询 1.查看所有或者指定Topic的信息 2.列出所有Topic 3.新消费者列表查询 4.显示某个消费组的消费详情（0.10.1.0版本+） TODO 查询 1.查看所有或者指定Topic的信息 查看Topic的分区情况 副本情况和 配置情况 ## 所有 bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper xxxx ##指定 bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper xxxx --topic TOPIC名称
1、删除kafka存储目录（server.properties文件log.dirs配置，默认为”/tmp/kafka-logs”）相关topic目录 2、Kafka 删除topic的命令是：
我们以前讲过 Service Cloud 零基础（三）Knowledge浅谈，我们日常可以看见很多得文章或者帖子，我们可以将其通过data category / group进行管理。但是一个系统中得文章可能成千上万或者百万计，常用得文章可能会大打折扣，这个时候我们应该如何更好得对文章进行管理分类呢？这里就引入了Topic得概念，我们使用Topic来组织社区得内容或者突出得重点讨论得东西。不要觉得 Topic有多神气，实际得冲浪场景中随处可见。我们在知乎，在微博，在脉脉上看文章都会有通过 主题/ 话题进行展示，点进去有很多相关文章。我们只需要看到我们需要的主题，然后点进去找到我们感兴趣需要得文章即可。那Salesforce 拥有哪几类得主题类型，如何进行主题管理呢，下面的内容主要针对这两点进行阐述。
Kafka 命令行操作 Kafka基础架构 📷 主题命令行操作 1）查看操作主题命令参数 bin/kafka-topics.sh -参数 -描述 –bootstrap-server <String: server toconnect to> 连接的 Kafka Broker 主机名称和端口号。 –topic <String: topic> 操作的 topic 名称。 –create 创建主题。 –delete 删除主题。 –alter 修改主题。 –list 查看所有主题。 –describe 查看主题详细
上一节我们讲了librdkakfa对topic-partition的封装, 任何一个partition都必须要属于一下topic; 我们这节就来分析一上librdkafka对topic的封装 ---- rd_kafka_itopic_s 所在文件: src/rdkafka_topic.h 这里还有一个类型rd_kafka_topic_t,定义:typedef struct rd_kafka_topic_s rd_kafka_topic_t;,这是个空定义没有现实, 其实就是rd_kafka_itopic_s
一．问题描述 传说搜狗公司请了个大牛，把这方面搞得风生水起。最近组内的LDA用得风风火火的，组内同事也是言必称LDA。 不花点时间看看，都快跟人说不上话了。 当然，学习东西慢就只好从简单的开始了，所以把简单的基础的东西在这里讲讲，希望能把基本问题讲清楚，高深的推导就跳过了。 1.1文本建模相关 统计文本建模的目的其实很简单：就是估算一组参数，这组参数使得整个语料库出现的概率最大。这是很简单的极大似然的思想了，就是认为观测到的样本的概率是最大的。 建模的目标也是这样，下面就用数学来表示吧。 一开始来说，先要
最近我们在生产环境执行删除无用的kafka topic的操作时，因为错误的按照8.2版本之前的删除方式操作8.2.2版本的kafka，导致删除过程异常，删除后出现consumer正在消费的其他正常topic的partition的offset值偏移的情况，导致大量消息重复消费，并且产生连锁反应，给我们的系统稳定性产生明显影响。
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