kafka中每个主题一般都会有很多个分区，为了及时消费到数据，我们可能会启动很多个消费者去一个消费topic中的数据。每个分区只能由消费组内的一个消费者去消费。那么，同一个消费组内的消费者是如何确定消费哪些分区的数据呢？ kafka内部中存在两种分配策略：Range和RoundRobin ...

用过 Kafka 的同学应该都知道，每个 Topic 一般会有很多个 partitions。为了使得我们能够及时消费消息，我们也可能会启动多个 Consumer 去消费，而每个 Consumer 又会启动一个或多个streams去分别消费 Topic 对应分区中的数据。我们又知道，Kafka 存在 ...

一、简介 Apache Kafka 是一个分布式的流处理平台（分布式的基于发布/订阅模式的消息队列【Message Queue】）。 流处理平台有以下3个特性： 可以让你发布和订阅流式的记录。这一方面与消息队列或者企业消息系统类似。 可以储存流式的记录，并且有较好的容错 ...

了一个新的消费者C1，按照既定的逻辑需要将原来消费者C0的部分分区分配给消费者C1消费，情形上图（2）， ...

一个分区只能被一个消费组下面的一个消费者消费，这里就产生了分区分配的问题。Kafka中提供了多重分区分配算 ...

partition是kafka中的重要设计概念，处于topic之下，消息都是存在partition中的， 生产的消息实际是发到partition中的，消费某个topic，实际也是从partition中拉取的消息 topic创建时，若不指定分区个数，则使用server.properties中配置 ...

　　服务器运行环境：spark 2.4.4 + scall 2.11.12 + kafka 2.2.2 　　由于业务相对简单，kafka只有固定topics，所以一直使用下面脚本执行实时流计算 　　代码中使用pyspark.streaming.kafka的KafkaUtils ...

一个consumer group中有多个consumer，一个 topic有多个partition，所以必然会涉及到partition的分配问题，即确定那个partition由哪个consumer来消费。 Kafka有两种分配策略，一是roundrobin，一是range。最新 ...