为应对消费结果需要存储到关系数据库中,避免数据库down时consumer继续消费的场景 http://kafka.apache.org 查了很多源码都记录下来,省的下次还要过滤源码。 每个记录都有自己的偏移量,所以要管理你自己的偏移,你只需要做以下 ...
kafka手动维护偏移量 在项目中,kafka和sparkStream采用的是直连方式,使用的是kafka基础的api,因此需要手动维护偏移量。将偏移量保存在mysql中。 程序运行时,先去mysql中查询偏移量,判断是否是程序第一次启动,若是第一次启动,就是不指定偏移量,重头读取kafka数据。若是非第一次启动,即从mysql中有偏移量。此时还要对比数据库中的偏移量和kafka现在每个分区的最 ...
2019-12-24 09:29 0 695 推荐指数:
为应对消费结果需要存储到关系数据库中,避免数据库down时consumer继续消费的场景 http://kafka.apache.org 查了很多源码都记录下来,省的下次还要过滤源码。 每个记录都有自己的偏移量,所以要管理你自己的偏移,你只需要做以下 ...
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 ...
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 ...
生产者每次调用poll()方法时,它总是返回由生产者写入Kafka但还没有消费的消息,如果消费者一致处于运行状态,那么分区消息偏移量就没什么用处,但是如果消费者发生崩溃或者有新的消费者加入群组,就会触发再均衡,完成再均衡之后,每个消费可能分配到新的分区,而不是之前处理的那个,为了能够继续之前的工作 ...
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 ...
目录 说明 整体逻辑 offset建表语句 代码实现 说明 当前处理只实现手动维护offset到mysql,只能保证数据不丢失,可能会重复 要想实现精准一次性,还需要将数据提交和offset提交维护在一个事务中 官网说明 整体逻辑 ...