一、初步探索Partitioner 1.1 再次回顾Map阶段五大步骤 在第四篇博文《初识MapReduce》中,我们认识了MapReduce的八大步凑,其中在Map阶段总共五个步骤,如下图所示: 其中,step1.3就是一个分区操作。通过前面的学习我们知道Mapper最终处理 ...
为了更好的实现负载均衡和消息的顺序性,Kafka Producer可以通过分发策略发送给指定的Partition。Kafka Java客户端有默认的Partitioner,平均的向目标topic的各个Partition中生产数据,如果想要控制消息的分发策略,有两种方式,一种是在发送前创建ProducerRecord时指定分区 针对单个消息 ,另一种就是就是根据Key自己写算法。继承Partiti ...
2018-09-14 15:45 0 1222 推荐指数:
一、初步探索Partitioner 1.1 再次回顾Map阶段五大步骤 在第四篇博文《初识MapReduce》中,我们认识了MapReduce的八大步凑,其中在Map阶段总共五个步骤,如下图所示: 其中,step1.3就是一个分区操作。通过前面的学习我们知道Mapper最终处理 ...
最近事情多有点犯懒,依然带来一篇译文:Apache Kafka Producer Improvements with the Sticky Partitioner 消息在系统中流转的时间对于Kafka的性能来说至关重要。具体到Producer而言,Producer端的延时(Latency ...
我们知道KeywordMessage就是被kafka发送和存储的对象。所以只需要模拟出这个就可以发送自定义消息了。 比如我需要将用户的id,user,age,address和访问ip和访问date记录为一个消息。我就自定义一个消息格式(id-user-age-address-ip-date ...
我们都知道Spark内部提供了HashPartitioner和RangePartitioner两种分区策略,这两种分区策略在很多情况下都适合我们的场景。但是有些情况下,Spark内部不能符合咱们的需求,这时候我们就可以自定义分区策略。为此,Spark提供了相应的接口,我们只需要扩展 ...
Spark提供了HashPartitioner和RangePartitioner两种分区策略 ,这两种分区策略在很多情况下都适合我们的场景。但是有些情况下,Spark内部不能符合咱们的需求,这时候我们就可以自定义分区策略。为此,Spark提供了相应的接口,我们只需要扩展Partitioner ...
Producer API org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer producer由一个缓冲池组成,这个缓冲池中维护着那些还没有被传送到服务器上的记录,而且有一个后台的I/O线程负责将这些记录转换为请求并将其传送到集群 ...
目录 spark的分区 一. Hash分区 二. Ranger分区 三. 自定义Partitioner 案例 spark的分区 Spark目前支持Hash分区和Range分区,用户也可以自定义分区,Hash分区为当前的默认 ...
上一篇《Kafka Consumer多线程实例续篇》修正了多线程提交位移的问题,但依然可能出现数据丢失的情况,原因在于多个线程可能拿到相同分区的数据,而消费的顺序会破坏消息本身在分区中的顺序,因而扰乱位移的提交。这次我使用KafkaConsumer的pause和resume方法来防止这种情形的发生 ...