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kafka 0.10.1使用哪个消费者API?

kafka 0.10.1使用的消费者API是高级消费者API。这个API提供了更高级的消费者功能,包括自动管理分区分配、自动提交偏移量、并发消费等。它适用于需要更多控制和灵活性的消费者应用程序。在腾讯云中,推荐使用消息队列 CKafka 作为 Kafka 的托管服务,它提供了高可靠、高可扩展的消息队列服务,适用于大规模数据流处理、日志收集、实时计算等场景。您可以在腾讯云 CKafka 产品介绍页面了解更多信息:https://cloud.tencent.com/product/ckafka

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相关·内容

Kafka 消费者旧版低级 API

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。...旧版低级 API 处理以下场景更为方便: 消息重复消费 添加事务管理机制,保证 Exactly Once 消费指定分区或者指定分区的某些片段 使用旧版低级 API的步骤: 获取你要读取的topic的partition...; import kafka.api.FetchRequestBuilder; import kafka.api.PartitionOffsetRequestInfo; import kafka.common.ErrorMapping...旧版消费者API——低级API * @Author YangYunhe * @Date 2018-06-26 13:16:29 */ public class SimpleConsumerTest

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Kafka核心API——Consumer消费者

Consumer之自动提交 在上文中介绍了Producer API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使用使用APIKafka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...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。...通过调用seek方法可以指定从哪个Partition的哪个offset位置进行消费,代码示例: /** * 手动控制offset的起始位置 */ public static void manualCommitOffsetWithPartition2

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Kafka 新版消费者 API(一):订阅主题

如果没有很多可用数据,但消费者的 CPU 使用率却很高,那么就需要把该属性的值设得比默认值大。如果消费者的数量比较多,把该属性的值设置得大一点可以降低 broker 的工作负载。...,就看哪个条件先得到满足。...自定义的策略 重要性:中等 说明: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。...因为每个主题拥有奇数个分区,而分配是在主题内独立完成的,第一个消费者最后分配到比第二个消费者更多的分区。只要使用了 Range 策略,而且分区数量无法被消费者数量整除,就会出现这种情况。...如果使用 RoundRobin 策略来给消费者 C1 和消费者 C2 分配分区,那么消费者 C1 将分到主题 T1 的分区 0 和分区 2 以及主题 T2 的分区 1,消费者 C2 将分配到主题 T1

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Kafka 与 RabbitMQ 如何选择使用哪个

,但是一个消息只能被一个消费者消费。...Kafka 和 RabbitMQ 都能满足如上的特性,那么我们应该如何选择使用哪一个?这两个 MQ 有什么差异性?在什么样的场景下适合使用 Kafka,什么场景下适合使用 RabbitMQ ?...请选择 Kafka,它能够保证发送到相同主题分区的所有消息都能够按照顺序处理。...请选择 Kafka,它能够给每个主题配置超时时间,只要没有达到超时时间的消息都会保留下来,请放心 Kafka 的性能不依赖于存储大小,理论上它存储消息几乎不会影响性能。...不过对于 Kafka 而言,也可以通过其他方式实现。 可伸缩行 如果你的需求场景是对伸缩方面、吞吐量方面有极大的要求。 请选择 Kafka。 小结 本文纯属抛砖引玉,有问题,欢迎批评指正。

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Kafka消费者使用和原理

关于消费组的概念在《图解Kafka中的基本概念》中介绍过了,消费组使得消费者的消费能力可横向扩展,这次再介绍一个新的概念“再均衡”,其意思是将分区的所属权进行重新分配,发生于消费者中有新的消费者加入或者有消费者宕机的时候...而为了应对消费者宕机情况,偏移量被设计成不存储在消费者的内存中,而是被持久化到一个Kafka的内部主题__consumer_offsets中,在Kafka中,将偏移量存储的操作称作提交。...因此我们可以组合使用两种提交方式。在轮循中使用异步提交,而当关闭消费者时,再通过同步提交来保证提交成功。...在使用消费者的代理中,我们可以看到poll方法是其中最为核心的方法,能够拉取到我们需要消费的消息。...所以接下来,我们一起深入到消费者API的幕后,看看在poll方法中,都发生了什么,其实现如下: public ConsumerRecords poll(final Duration timeout

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Kafka 新版消费者 API(二):提交偏移量

自动提交 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。...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。...可能造成的问题:数据重复读 假设我们仍然使用默认的 5s 提交时间间隔,在最近一次提交之后的 3s 发生了再均衡,再均衡之后,消费者从最后一次提交的偏移量位置开始读取消息。...这个时候可以使用异步提交,只管发送提交请求,无需等待 broker 的响应。...消费者 API 提供了再均衡监听器,以下程序可以做到 kafka 消费数据的 Exactly Once 语义: package com.bonc.rdpe.kafka110.consumer; import

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Kafka 为什么使用消费者组?

消费者组的特点 ? 这是 kafka 集群的典型部署模式。 消费组保证了: 一个分区只可以被消费组中的一个消费者所消费 一个消费组中的一个消费者可以消费多个分区,例如 C1 消费了 P0, P3。...假设一个主题有10个分区,如果没有消费者组,只有一个消费者对这10个分区消费,他的压力肯定大。 ? 如果有了消费者组,组内的成员就可以分担这10个分区的压力,提高消费性能。...2.2 消费模式灵活 假设有4个消费者订阅一个主题,不同的组合方式就可以形成不同的消费模式。 ? 使用4个消费者组,每组里放一个消费者,利用分区在消费者组间共享的特性,就实现了广播(发布订阅)模式。...只使用一个消费者组,把4个消费者都放在一起,利用分区在组内成员间互斥的特性,就实现了单播(队列)模式。 2.3 故障容灾 如果只有一个消费者,出现故障后就比较麻烦了,但有了消费者组之后就方便多了。...消费组会对其成员进行管理,在有消费者加入或者退出后,消费者成员列表发生变化,消费组就会执行再平衡的操作。 例如一个消费者宕机后,之前分配给他的分区会重新分配给其他的消费者,实现消费者的故障容错。 ?

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斗转星移 | 三万字总结Kafka各个版本差异

有关详细信息,请参阅0.11.0中的Streams API更改。 升级0.10.1 Kafka Streams应用程序 将Streams应用程序从0.10.1升级到1.0不需要代理升级。...有几个API的变化,这是不向后兼容(参见流API中1.0.0的变化, 在0.11.0流API的变化, 在0.10.2流API的变化,和 流API的变化在0.10.1了解更多详情)。...有关详细信息,请参阅0.11.0中的Streams API更改。 升级0.10.1 Kafka Streams应用程序 将Streams应用程序从0.10.1升级到0.11.0不需要代理升级。...对于安全集群,事务API需要新的ACL,可以使用bin/kafka-acls.sh。工具。 Kafka中的EoS引入了新的请求API并修改了几个现有API。...用户应尽快将其代码迁移到kafka-clients JAR中包含的Java生产者。 新的消费者API已经标记为稳定。

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Kafka 新版消费者 API(四):优雅的退出消费者程序、多线程消费者以及独立消费者

优雅的退出消费者程序 package com.bonc.rdpe.kafka110.consumer; import java.util.Arrays; import java.util.Properties...,线程的数量受限于分区数,当消费者线程的数量大于分区数时,就有一部分消费线程一直处于空闲状态 多线程消费者的线程实现类代码如下: package com.bonc.rdpe.kafka110.thread...独立消费者 有时候你可能只需要一个消费者从一个主题的所有分区或者某个特定的分区读取数据。这个时候就不需要消费者群组和再均衡了,只需要把主题或者分区分配给消费者,然后开始读取消息并提交偏移量。...一个消费者可以订阅主题(并加入消费者群组),或者为自己分配分区,但不能同时做这两件事情。...以下是独立消费者的示例代码: package com.bonc.rdpe.kafka110.consumer; import java.util.ArrayList; import java.util.List

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MongoDB和数据流:使用MongoDB作为Kafka消费者

本文介绍了Apache Kafka,然后演示了如何使用MongoDB作为流数据的源(生产者)和目标(消费者)。...生产者选择一个主题来发送给定的事件,而消费者则选择他们从哪个主题中提取事件。例如,金融应用程序可以从一个主题中提取纽约证券交易所股票交易,并从另一个主题中提取公司财务公告,以寻找交易机会。...图1:Kafka生产者,消费者,主题和分区 MongoDB作为Kafka消费者的一个Java示例 为了将MongoDB作为Kafka消费者使用,接收到的事件必须先转换为BSON文档,然后再存储到数据库中...MongoDB的Kafka使用者 - MongoDBSimpleConsumer.java 请注意,此示例消费者使用Kafka Simple Consumer API编写的 - 还有一个Kafka...高级消费者API,它隐藏了很多复杂性 - 包括管理偏移量。

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Kafka 新版消费者 API(三):以时间戳查询消息和消费速度控制

以时间戳查询消息 (1) Kafka 新版消费者基于时间戳索引消费消息 kafka 在 0.10.1.1 版本增加了时间索引文件,因此我们可以根据时间戳来访问消息。...; import org.apache.kafka.clients.consumer.OffsetAndTimestamp; import org.apache.kafka.common.PartitionInfo...说明:基于时间戳查询消息,consumer 订阅 topic 的方式必须是 Assign (2) Spark基于kafka时间戳索引读取数据并加载到RDD中 以下为一个通用的,spark读取kafka...KafkaUtils.createRDD[String, String](sc, kafkaParams, offsetRanges.toArray, PreferConsistent).map(_.value) } } 使用方法...消费速度控制 在有些场景可以需要暂停某些分区消费,达到一定条件再恢复对这些分区的消费,可以使用pause()方法暂停消费,resume()方法恢复消费,示例代码如下: package com.bonc.rdpe.kafka110

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如何快速全面掌握Kafka?5000字吐血整理

Kafka 快速入门 Kafka 是一个分布式消息引擎与流处理平台,经常用做企业的消息总线、实时数据管道,有的还把它当做存储系统来使用。...主要有以下方面的设计: 2.1 异步发送 Kafka 自从 0.8.2 版本就引入了新版本 Producer API,新版 Producer 完全是采用异步方式发送消息。...默认值是3s,session.timeout.ms 在 0.10.1 版本之前默认 30s,之后默认 10s。...另外,0.10.1 版本还有两个值得注意的地方: 从该版本开始,Kafka 维护了单独的心跳线程,之前版本中 Kafka使用业务主线程发送的心跳。...根据实际业务调整 max.poll.interval.ms,通常建议调大避免 Rebalance,但注意 0.10.1 版本之前没有该参数。

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开源消息中间件Kafka在华泰证券的探索与实践

• Topic(主题):在 Kafka 中,使用一个类别属性来划分数据的所属类,划分数据的这个类称为 topic。一个主题可以有零个、一个或多个消费者去订阅写到这个主题里面的数据。...• Producer(生产者):数据的发布者,该角色将消息发布到 Kafka 的 topic 中。生产者负责选择哪个记录分配到指定主题的哪个分区中。...核心api: Producer API:允许应用去推送一个流记录到一个或多个 kafka 主题上。 Consumer API:允许应用去订阅一个或多个主题,并处理流数据。...经过将近三年的建设发展,目前在华泰证券内部已分别建设 0.9.0 和 0.10.1 版本的 Kafka 集群,总体集群数量 20 余台。...图 4Kafka 消息可靠性机制 场景事例:行情数据 hbase 存储 在华泰内部使用 kafka 来缓存一段时间的行情数据,并做相应处理为了保证 kafka 中数据的完整性,发送端API参数配置:

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