之处。相反,消 费者可以使用 Kafka来追踪消息在分区里的位置(偏移量)。 我们把更新分区当前位置的 ...
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。这使得 Kafka 完成再均衡之后,每个消费者可能被会分到新分区中。为了能够继续之前的工作,消费者就需要读取每一个分 ...
2020-08-03 21:41 0 856 推荐指数:
之处。相反,消 费者可以使用 Kafka来追踪消息在分区里的位置(偏移量)。 我们把更新分区当前位置的 ...
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-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 ...
之后需要执行消费位移的提交。 参考下图的消费位移,x 表示某一次拉取操作中此分区消息的最大偏移量,假 ...
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 ...