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，不建议采用其自带的checkpoint来做故障恢复。 在spark streaming1.3 ...

Kafka-消费者-偏移量的提交方式 每次调用poll()方法，它总是返回由生产者写入Kafka但还没有被消费者读取过的记录，可以追踪到哪些记录是被群组里的哪个消费者读取的。 更新分区当前位置的操作叫做提交。 消费者往一个叫做 _consumer_offset的特殊主题发送消息，消息里包含 ...

一、偏移量提交 消费者提交偏移量的主要是消费者往一个名为_consumer_offset的特殊主题发送消息，消息中包含每个分区的偏移量。 如果消费者一直运行，偏移量的提交并不会产生任何影响。但是如果有消费者发生崩溃，或者有新的消费者加入消费者群组的时候，会触发 Kafka 的再均衡。这使 ...

目录： MetaData信息 Kafka偏移量 客户端负载均衡 MetaData信息 客户端如何知道该往哪个节点发送请求来获取数据：通过元数据。 元数据（MetaData）是什么：topic、topic的分区、每个分区有哪些副本、哪个副本是leader等信息。 一般 ...

group.id。所以需要手动修改偏移量到最新。 最后通过以下代码解决问题 　　 Propertie ...

1.定义 Kafka中的每个partition都由一系列有序的、不可变的消息组成，这些消息被连续的追加到partition中。partition中的每个消息都有一个连续的序号，用于partition唯一标识一条消息。 Offset记录着下一条将要发送给Consumer的消息的序号。 流 ...

在消费Kafka中分区的数据时，我们需要跟踪哪些消息是读取过的、哪些是没有读取过的。这是读取消息不丢失的关键所在。 Kafka是通过offset顺序读取事件的。如果一个消费者退出，再重启的时候，它知道从哪儿继续读取消息进行处理。所以，消费者需要「提交」属于它们自己的偏移量。如果消费者已经提交 ...

​ Kafka是由LinkIn开源的实时数据处理框架，目前已经更新到2.3版本。不同于一般的消息中间件，Kafka通过数据持久化和磁盘读写获得了极高的吞吐量，并可以不依赖Storm，SparkStreaming的流处理平台，自己进行实时的流处理。 ​ Kakfa的Offset机制是其最核心 ...