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 ...

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 ...

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 ...

​ Kafka是由LinkIn開源的實時數據處理框架，目前已經更新到2.3版本。不同於一般的消息中間件，Kafka通過數據持久化和磁盤讀寫獲得了極高的吞吐量，並可以不依賴Storm，SparkStreaming的流處理平台，自己進行實時的流處理。 ​ Kakfa的Offset機制是其最核心 ...

之處。相反，消 費者可以使用 Kafka來追蹤消息在分區里的位置(偏移量)。 我們把更新分區當前位置的 ...

在消費Kafka中分區的數據時，我們需要跟蹤哪些消息是讀取過的、哪些是沒有讀取過的。這是讀取消息不丟失的關鍵所在。 Kafka是通過offset順序讀取事件的。如果一個消費者退出，再重啟的時候，它知道從哪兒繼續讀取消息進行處理。所以，消費者需要「提交」屬於它們自己的偏移量。如果消費者已經提交 ...