為應對消費結果需要存儲到關系數據庫中,避免數據庫down時consumer繼續消費的場景 http://kafka.apache.org 查了很多源碼都記錄下來,省的下次還要過濾源碼。 每個記錄都有自己的偏移量,所以要管理你自己的偏移,你只需要做以下 ...
kafka手動維護偏移量 在項目中,kafka和sparkStream采用的是直連方式,使用的是kafka基礎的api,因此需要手動維護偏移量。將偏移量保存在mysql中。 程序運行時,先去mysql中查詢偏移量,判斷是否是程序第一次啟動,若是第一次啟動,就是不指定偏移量,重頭讀取kafka數據。若是非第一次啟動,即從mysql中有偏移量。此時還要對比數據庫中的偏移量和kafka現在每個分區的最 ...
2019-12-24 09:29 0 695 推薦指數:
為應對消費結果需要存儲到關系數據庫中,避免數據庫down時consumer繼續消費的場景 http://kafka.apache.org 查了很多源碼都記錄下來,省的下次還要過濾源碼。 每個記錄都有自己的偏移量,所以要管理你自己的偏移,你只需要做以下 ...
一、偏移量提交 消費者提交偏移量的主要是消費者往一個名為_consumer_offset的特殊主題發送消息,消息中包含每個分區的偏移量。 如果消費者一直運行,偏移量的提交並不會產生任何影響。但是如果有消費者發生崩潰,或者有新的消費者加入消費者群組的時候,會觸發 Kafka 的再均衡。這使 ...
目錄: MetaData信息 Kafka偏移量 客戶端負載均衡 MetaData信息 客戶端如何知道該往哪個節點發送請求來獲取數據:通過元數據。 元數據(MetaData)是什么:topic、topic的分區、每個分區有哪些副本、哪個副本是leader等信息。 一般 ...
group.id。所以需要手動修改偏移量到最新。 最后通過以下代碼解決問題 Propertie ...
在spark streaming集成kafka時,如何處理其偏移量的問題,由於spark streaming自帶的checkpoint弊端非常明顯,所以一些對數據一致性要求比較高的項目里面,不建議采用其自帶的checkpoint來做故障恢復。 在spark streaming1.3 ...
生產者每次調用poll()方法時,它總是返回由生產者寫入Kafka但還沒有消費的消息,如果消費者一致處於運行狀態,那么分區消息偏移量就沒什么用處,但是如果消費者發生崩潰或者有新的消費者加入群組,就會觸發再均衡,完成再均衡之后,每個消費可能分配到新的分區,而不是之前處理的那個,為了能夠繼續之前的工作 ...
1.定義 Kafka中的每個partition都由一系列有序的、不可變的消息組成,這些消息被連續的追加到partition中。partition中的每個消息都有一個連續的序號,用於partition唯一標識一條消息。 Offset記錄着下一條將要發送給Consumer的消息的序號。 流 ...
目錄 說明 整體邏輯 offset建表語句 代碼實現 說明 當前處理只實現手動維護offset到mysql,只能保證數據不丟失,可能會重復 要想實現精准一次性,還需要將數據提交和offset提交維護在一個事務中 官網說明 整體邏輯 ...