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    Kafka消费者

    消费者把每个分区最后读取的消息的偏移量保存在 Zookeeper 或 Kafka 上,如果消费者关闭或重启,它的读取状态不会丢失。---消费者群组消费者消费者群组的一部分。...Kafka 消费者经常会做一些高延迟的操作,比如把数据写到数据库或 HDFS,或者使用数据进行比较耗时的计算。...它使用一个实现了 PartitionAssignor 接口的类来决定哪些分区应该被分配给哪个消费者Kafka 内置了两种分区分配策略。...这个时候偏移量已经落后了 3s,所以在这 3s 内消费者已经处理过的消息会再被重复处理。我们可以通过修改提交时间间隔来更频繁地提交偏移量,减小可能出现重复消息的时间窗口,不过这种情况是无法完全避免的。...权威指南》第 4 章:Kafka 消费者——从 Kafka 读取数据

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    Kafka 消费者

    Kafka消费者相关的概念 消费者与消费组 假设这么个场景:我们从Kafka中读取消息,并且进行检查,最后产生结果数据。...Kafka消费者是消费组的一部分,当多个消费者形成一个消费组来消费主题时,每个消费者会收到不同分区的消息。假设有一个T1主题,该主题有4个分区;同时我们有一个消费组G1,这个消费组只有一个消费者C1。...创建Kafka消费者 读取Kafka消息只需要创建一个kafkaConsumer,创建过程与KafkaProducer非常相像。...当消息从broker返回消费者时,broker并不跟踪这些消息是否被消费者接收到;Kafka消费者自身来管理消费的位移,并向消费者提供更新位移的接口,这种更新位移方式称为提交(commit)。...在正常情况下,消费者会发送分区的提交信息到KafkaKafka进行记录。当消费者宕机或者新消费者加入时,Kafka会进行重平衡,这会导致消费者负责之前并不属于它的分区。

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    FlinkKafkaKafka

    功能说明 1.生成json格式数据写入kafka topic1 2.消费topic1中的消息,写入topic2 目的很简单,如果要落地到具体业务免不了需要做多次的数据处理,Flink虽说是可以做批处理,...但是支持得最好的还是流数据,确切的说是kafka的数据,跑通了这个流程,实际上Flink的落地就只差业务逻辑了,现在有Flink SQL,实现业务逻辑也是分分钟的事。...代码 其实只有4个文件 ├── flink-learn-kafka-sink.iml ├── pom.xml └── src ├── main │   ├── java │  ...>flink-connector-kafka-0.11_${scala.binary.version} ${flink.version...; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer011

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    kafka 消费者详解

    前言 读完本文,你将了解到如下知识点: kafka消费者消费者组 如何正确使用 kafka consumer 常用的 kafka consumer 配置 消费者消费者组 什么是消费者?...顾名思义,消费者就是从kafka集群消费数据的客户端, 如下图,展示了一个消费者从一个topic中消费数据的模型 ? 图1 单个消费者模型存在的问题?...如果这个时候 kafka 上游生产的数据很快, 超过了这个消费者1 的消费速度, 那么就会导致数据堆积, 产生一些大家都知道的蛋疼事情了, 那么我们只能加强 消费者 的消费能力, 所以也就有了我们下面来说的...这个时候kafka会进行 分区再均衡, 来为这个分区分配消费者,分区再均衡 期间该 Topic 是不可用的, 并且作为一个 被消费者, 分区数的改动将影响到每一个消费者组 , 所以在创建 topic...PartitionAssignor 根据给定的消费者和主题, 决定哪些分区应该被分配给哪个消费者Kafka 有两个默认的分配策略。

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    Kafka消费者架构

    消费者将记住他们上次离开时的偏移量 消费者组每个分区都有自己的偏移量 Kafka消费者分担负载 Kafka消费者将消费在一个消费者组内的消费者实例上所划分的分区。...消费者组中的每个消费者都是分区的“公平共享”的独家消费者。这就是Kafka如何在消费者组中对消费者进行负载平衡。消费者组内的消费者成员资格由Kafka协议动态处理。...Kafka消费者故障转移 消费者在成功处理记录之后通知Kafka Broker,从而将偏移量提前。...Kafka消费者可以消费哪些记录?消费者无法读取未复制的数据。Kafka消费者只能消费分区之外的“高水印”偏移量的消息。...管理故障切换(每个进程运行X个消费者线程)也更简单,因为您可以允许Kafka首当其冲的工作。 Kafka消费者回顾 什么是消费者组?

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    Kafka 独立消费者

    针对以上问题,Kafka 的提供了独立消费者模式,可以消费者可以指定分区进行消费,如果只用一个 topic,每个消息源启动一个生产者,分别发往不同的分区,消费者指定消费相关的分区即可,用如下图所示: ?...但是 Kafka 独立消费者也有它的限定场景: 1、 Kafka 独立消费者模式下,Kafka 集群并不会维护消费者的消费偏移量,需要每个消费者维护监听分区的消费偏移量,因此,独立消费者模式与 group...2、group 模式的重平衡机制在消费者异常时可将其监听的分区重分配给其它正常的消费者,使得这些分区不会停止被监听消费,但是独立消费者由于是手动进行监听指定分区,因此独立消费者发生异常时,并不会将其监听的分区进行重分配...因此,在该模式下,独立消费者需要实现高可用,例如独立消费者使用 K8s Deployment 进行部署。...下面将演示如何使用 Kafka#assgin 方法手动订阅指定分区进行消费: public static void main(String[] args) { Properties kafkaProperties

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    Kafka系列3:深入理解Kafka消费者

    本篇单独聊聊Kafka消费者,包括如下内容: 消费者消费者组 如何创建消费者 如何消费消息 消费者配置 提交和偏移量 再均衡 结束消费 消费者消费者组 概念 Kafka消费者对象订阅主题并接收Kafka...Kafka消费者消费者组的一部分。一个消费者组里的消费者订阅的是同一个主题,每个消费者接收主题一部分分区的消息。...当二者的数量关系处于不同的大小关系时,Kafka消费者的工作状态也是不同的。...如何创建消费者 创建Kafka消费者对象的过程与创建生产者的过程是类似的,需要传入必要的属性。...这个时候偏移量已经落后了 3s ,所以在这 3s 内到达的消息会被重复处理。可以通过修改提交时间间隔来更频繁地提交偏移量,减小可能出现重复消息的时间窗,不过这种情况是无法完全避免的。

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    Kafka系列3:深入理解Kafka消费者

    本篇单独聊聊Kafka消费者,包括如下内容: 消费者消费者组 如何创建消费者 如何消费消息 消费者配置 提交和偏移量 再均衡 结束消费 消费者消费者组 概念 Kafka消费者对象订阅主题并接收Kafka...Kafka消费者消费者组的一部分。一个消费者组里的消费者订阅的是同一个主题,每个消费者接收主题一部分分区的消息。...当二者的数量关系处于不同的大小关系时,Kafka消费者的工作状态也是不同的。...如何创建消费者 创建Kafka消费者对象的过程与创建生产者的过程是类似的,需要传入必要的属性。...这个时候偏移量已经落后了 3s ,所以在这 3s 内到达的消息会被重复处理。可以通过修改提交时间间隔来更频繁地提交偏移量,减小可能出现重复消息的时间窗,不过这种情况是无法完全避免的。

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    Kafka消费者模式(六)

    如果生产者大批量的生产数据,消费者可能就会出现数据的积压以及最终导致堵塞,在Kafka的系统里面,面对这样的情况,通常可以参加多个消费者的程序来保持水平的扩展,从而解决积压导致堵塞的问题。...在Kafka的系统里面,一个消费者组是可以包含多个消费者的,消费者组的名字具有唯一性的特点,消费者组与消费者的关系具体如下所示: ?...在Kafka的系统中,主要提供了kafka-console-consumer.sh的脚本来查看生产者的的消费信息,命令的方式具体为: kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server...如果我们需要查看kafka的消费组信息,使用的命令为: kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server localhost:9092 --list 执行后,就会返回消费者组的信息...,消费者组的信息为:console-consumer-32947,这个就是返回的消费者组的信息。

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