编写App, 从 kafka 读取数据 新建一个Maven项目:spark-streaming-project 在依赖选择上spark-streaming-kafka此次选用0-10_2.11而非...测试是否能够从Kafka消费到数据 1....import org.apache.spark.streaming.kafka010.ConsumerStrategies.Subscribe import org.apache.spark.streaming.kafka010...从kafka消费数据(APP) package com.buwenbuhuo.streaming.project.app import com.buwenbuhuo.streaming.project.bean.AdsInfo...运行结果 同时运行MockRealtimeData(数据生产者)和AreaTopAPP(数据消费者) ? ? 本次的分享就到这里了
欢迎您关注《大数据成神之路》 下午的时候翻微信看到大家在讨论Spark消费Kafka的方式，官网中就有答案，只不过是英文的，当然很多博客也都做了介绍，正好我的收藏夹中有一篇文章供大家参考。...Receivers 的实现使用到 Kafka 高级消费者 API。...这个是 Spark 内存控制的第一步，填充 currentBuffer 是阻塞的，消费 Kafka 的线程直接做填充。...当作业需要处理的数据来临时，Spark 通过调用 Kafka 的低级消费者 API 读取一定范围的数据。这个特性目前还处于试验阶段，而且仅仅在 Scala 和 Java 语言中提供相应的 API。...如果采用 Receiver-based Approach，消费 Kafka 和数据处理是被分开的，这样就很不好做容错机制，比如系统宕掉了。
但是对于最新版本，kafka-run-class.sh 已经不能使用，必须使用另外一个脚本才行，它就是kafka-consumer-groups.sh 普通版 查看所有组 要想查询消费数据，必须要指定组...指定自己的分组 自己消费的topic会显示kafka总共有多少数据，以及已经被消费了多少条 标记解释： TOPIC PARTITION CURRENT-OFFSET LOG-END-OFFSET LAG...也就是说，消费数据没有积压的情况！...注意：以kafkaspout类作为消费者去读kafka数据，相当于直接从kafka server上取文件，没有消费者组的概念 每次读的数据存在自己zk的offet中，所以不能通过上述命令查看 ACL版查看... kafka-1.default.svc.cluster.local:9092 --group usercenter 如果需要使用shell脚本，来检测kafka的消费数据，有没有积压。
kafka_topic_list ：Kafka 主题列表，多个主题用逗号分隔. kafka_group_name ：消费者组. kafka_format – Message format....- 再次查看数据，发现数据为空 cdh04 :) select count(*) from kafka_user_behavior; SELECT count(*) FROM kafka_user_behavior...Kafka表引擎只是一个数据管道，我们可以通过物化视图的方式访问Kafka中的数据。...; -- 查询，多次查询，已经被查询的数据依然会被输出 cdh04 :) select * from kafka_user_behavior; Note: Kafka消费表不能直接作为结果表使用。...Kafka消费表只是用来消费Kafka数据，没有真正的存储所有数据。 这里还有一个疑问： 在众多资料中，kafka示例消息都是最简单的json格式，如果消息格式是复杂类型呢？是否支持？
3、消费者(消费群组) from kafka import KafkaConsumer consumer = KafkaConsumer('test',...，只有其中可以可以消费到，满足要求，消费组可以横向扩展提高处理能力 4、消费者(读取目前最早可读的消息) from kafka import KafkaConsumer consumer = KafkaConsumer...(手动设置偏移量) from kafka import KafkaConsumer from kafka.structs import TopicPartition consumer = KafkaConsumer...(订阅多个主题) from kafka import KafkaConsumer from kafka.structs import TopicPartition consumer = KafkaConsumer...获取消息 print msg time.sleep(1) 8、消费者(消息挂起与恢复) from kafka import KafkaConsumer from kafka.structs
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...因为如果有程序正在生产或者消费该topic，则该topic的offset信息一直会在broker更新。调用kafka delete命令则无法删除该topic。...文件log.dirs配置，默认为”/data/kafka-logs”）相关topic的数据目录。...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...，则需要对所有broker的所有数据盘进行扫描，删除该topic的所有分区数据。
面试官：今天我想问下，你觉得Kafka会丢数据吗？...候选者：一般来说，还是client 消费 broker 丢消息的场景比较多 面试官：那你们在消费数据的时候是怎么保证数据的可靠性的呢？...候选者：首先，要想client端消费数据不能丢，肯定是不能使用autoCommit的，所以必须是手动提交的。...消息来时只更新对应的字段就好，消息只会存在短暂的状态不一致问题，但是状态最终是一致的 候选者：二、消息补偿机制：另一个进行消费相同topic的数据，消息落盘，延迟处理。...Consumer消费），又能解决大部分消费顺序的问题了呢。
Kafka作为当下流行的高并发消息中间件，大量用于数据采集，实时处理等场景，我们在享受他的高并发，高可靠时，还是不得不面对可能存在的问题，最常见的就是丢包，重发问题。...当消费者消费的速度很慢的时候，可能在一个session周期内还未完成，导致心跳机制检测报告出问题。 底层根本原因：已经消费了数据，但是offset没提交。...配置问题：设置了offset自动提交 解决办法：至少发一次+去重操作（幂等性） 问题场景： 设置offset为自动提交，正在消费数据，kill消费者线程； 设置offset为自动提交，关闭kafka时，...，导致一个周期内，offset还未提交；继而重复消费，但是业务逻辑可能采用发送kafka或者其他无法回滚的方式； 重复消费最常见的原因：re-balance问题,通常会遇到消费的数据，处理很耗时，导致超过了...以上就是大数据中的kafka丢失和重复消费数据的详细内容
上篇介绍了kafka at-least-once消费模式。...kafka消费模式以commit-offset的时间节点代表不同的消费模式，分别是：at-least-once, at-most-once, exactly-once。...上篇介绍的at-least-once消费模式是通过kafka自身的auto-commit实现的。...事后想了想，这个应该算是at-most-once模式，因为消费过程不会影响auto-commit，kafka在每个设定的间隔都会自动进行offset-commit。...这也意味着这个exactly-once消费模式必须在一个提供事务处理功能的数据库系统里实现，也代表kafka-offset必须和其它交易数据一起存放在同一种数据库里。
Spark2.3.1+Kafka使用Direct模式消费信息 Maven依赖 org.apache.spark spark-streaming-kafka-0-8_2.11 2.3.1 ...>2.3.1 2.3.1即spark版本 Direct模式代码 import kafka.serializer.StringDecoder import...org.apache.spark.streaming.kafka.KafkaUtils import org.apache.spark.streaming....(KafkaRDD.scala:153) at org.apache.spark.streaming.kafka.KafkaRDD.compute(KafkaRDD.scala:136
前面的文章已经介绍了在spark streaming集成kafka时，如何处理其偏移量的问题，由于spark streaming自带的checkpoint弊端非常明显，所以一些对数据一致性要求比较高的项目里面...在spark streaming1.3之后的版本支持direct kafka stream，这种策略更加完善，放弃了原来使用Kafka的高级API自动保存数据的偏移量，之后的版本采用Simple API...本篇文章，会再介绍下，如何手动管理kafka的offset，并给出具体的代码加以分析： 版本： apache spark streaming2.1 apache kafka 0.9.0.0 手动管理offset...的注意点： （1）第一次项目启动的时候，因为zk里面没有偏移量，所以使用KafkaUtils直接创建InputStream，默认是从最新的偏移量开始消费，这一点可以控制。...（2）如果非第一次启动，zk里面已经存在偏移量，所以我们读取zk的偏移量，并把它传入到KafkaUtils中，从上次结束时的偏移量开始消费处理。
上篇文章，讨论了在spark streaming中管理消费kafka的偏移量的方式，本篇就接着聊聊上次说升级失败的案例。...事情发生一个月前，由于当时我们想提高spark streaming程序的并行处理性能，于是需要增加kafka分区个数，，这里需要说下，在新版本spark streaming和kafka的集成中，按照官网的建议...spark streaming的executors的数量要和kafka的partition的个数保持相等，这样每一个executor处理一个kafka partition的数据，效率是最高的。...接下来我们便增加了kafka分区的数量，同时修改了spark streaming的executors的个数和kafka的分区个数一一对应，然后就启动了流程序，结果出现了比较诡异的问题，表现如下： 造几条测试数据打入...，让其从最早的数据开始消费处理，这样以来因为旧的分区被删除，只有新分区有数据，所以相当于是把丢失的那部分数据给修复了。
本篇我们先从理论的角度聊聊在Spark Streaming集成Kafka时的offset状态如何管理。...spark streaming 版本 2.1 kafka 版本0.9.0.0 在这之前，先重述下spark streaming里面管理偏移量的策略，默认的spark streaming它自带管理的offset...直接创建InputStream流，默认是从最新的偏移量消费，如果是第一次其实最新和最旧的偏移量时相等的都是0，然后在以后的每个批次中都会把最新的offset给存储到外部存储系统中，不断的做更新。...场景三： 对正在运行的一个spark streaming+kafka的流式项目，我们在程序运行期间增加了kafka的分区个数，请注意：这个时候新增的分区是不能被正在运行的流式项目感应到的，如果想要程序能够识别新增的分区...，这样就会丢失一部分数据。
"ip:port,ip:port"); /** * earliest 当分区下有已提交的offset时，从提交的offset开始消费...；无提交的offset时，从头开始消费。 ...* latest 当分区下有已提交的offset时，从提交的offset开始消费；无提交的offset时，消费新产生的该分区下的数据。 ... properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.ByteArrayDeserializer... properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.ByteArrayDeserializer
背景开发过程中碰到了一个问题，某个top一直在消费，而一直存在，偏移量不增不减就在那。这个小组里面有6个topic，其余5个都消费很快，只有这个topicC出现了阻塞。...导致超时未上报给kafka服务端，服务端认为消费失败了，不更新offset。但是根据日志提示：offset提交请求失败，因为消费者已经不是一个活跃的组内了。为啥既然不是活跃的组内，还能消费消息呢？...难道服务端只禁止了不活跃的消费者提交offse，而不禁止消费？解决方法方法肯定是将客户端topicC消费中的业务逻辑改为异步处理，及时上报。解决了这个问题。offset恢复正常。...但是不知道这个提示与消费的矛盾具体是什么原理。
前言 之前写过一篇《从源码分析如何优雅的使用 Kafka 生产者》 ，有生产者自然也就有消费者。 建议对 Kakfa 还比较陌生的朋友可以先看看。...也用 Kafka 消费过日均过亿的消息（不得不佩服 Kakfa 的设计），本文将借助我使用 Kakfa 消费数据的经验来聊聊如何高效的消费数据。...先来谈谈最简单的单线程消费，如下图所示： 由于数据散列在三个不同分区，所以单个线程需要遍历三个分区将数据拉取下来。...消费组自平衡 这个 Kafka 已经帮我做好了，它会来做消费组里的 Rebalance。 比如上面的情况，3 个分区却有 4 个消费实例；最终肯定只有三个实例能取到消息。...---- 当我关掉进程2，再发送10条数据时会发现所有数据又被进程1里的三个线程消费了。 通过这些测试相信大家已经可以看到消费组的优势了。
这篇博客呢，就跟大家一起聊一下 kafka 消费者如何消费的？如何避免重复消费？...二、消费者消费流程 消费流程： 从zk获取要消费的partition 的leader的位置 以及 offset位置 拉数据，这里拉数据是直接从broker的pagecash拉取，零拷贝 ，所以很快。...如果pagecash数据不全，就会从磁盘中拉取，并发送 消费完成后，可以手动提交offset，也可以自动提交offset。 消费策略有哪些？...其中用到了Direct Memory Access 技术，可以把数据直接从内核空间传递到网卡设备，kafka中把数据直接从磁盘复制到 pagecash，给消费者读取，如图： 零拷贝其实不是没有拷贝...我们知道kafka，整个topic有多个partition，每个partition内的消息是有顺序的。 五、如何延迟消费？ kafka是无状态的，没有延迟的功能。
当写Leader成功后就返回,其他的replica都是通过fetcher去同步的,所以kafka是异步写，主备切换可能丢数据。...也正是由于这个高水位延迟一轮，在一些情况下，kafka会出现丢数据和主备数据不一致的情况，0.11开始，使用leader epoch来代替高水位。 3....首先想出来的： 生产者重做导致重复写入消息----生产保证幂等性 消费者重复消费---消灭重复消费，或者业务接口保证幂等性重复消费也没问题 由于业务接口是否幂等，不是kafka能保证的，所以kafka这里提供的...exactly once是有限制的，消费者的下游也必须是kafka。...所以一下讨论的，没特殊说明，消费者的下游系统都是kafka（注:使用kafka conector，它对部分系统做了适配，实现了exactly once）。 生产者幂等性好做，没啥问题。
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...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。...1.GroupCoordinator broker端的，每个kafka server都有一个实例，管理部分的consumer group和它们的offset，对于 consumer group 而言，是根据其...消费的两种方式 1.consumer.assign assign方法由用户直接手动consumer实例消费哪些具体分区，根据api上述描述，assign的consumer不会拥有kafka的group
基本概念Topic 主题消费组 （一个topic可以有多个topic）消费者（一个消费者必须属于一个消费组，一个topic可以有多个消费者）分区消费者的分区消息，是可以自己选择的，有分区器消费的必要处理...消费者poll做的事情offset位移提交分区中的offset消费中的offset消费者的位移存储在__consumer_offsets中也可以指定位移消费自动提交要解决的问题重复消费（手动提交处理）消息丢失...（手动提交处理）kafka的再均衡问题：再均衡期间，消费者无法读取到消息（可能会发生重复消费）消费者拦截器拦截三种行为onConsumonCommitclose消费者类KafkaConsumer是非线程安全的多线程处理每个线程一个...KafkaConsumer实例多个消费者线程消费同一个分区一个消费者，多线程处理消息重要的参数fetch.min(max).bytes一次拉取的消息的数量fetch.max.wait.ms消息时间max.partition.fetch.byts...每个分区返回给consumer最大数据max.pool.records最大小橡树
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