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kAFkA查看消费了多少条数据

前面应该还有个数据生产者,比如flume. flume负责生产数据,发送至kafka. spark streaming作为消费者,实时的从kafka中获取数据进行计算. 计算结果保存至redis,供实时推荐使用. flume+kafka+spark+redis是实时数据收集与计算的一套经典架构

基于0.8.0版本.##查看topic分布情况kafka-list-topic.sh bin/kafka-list-topic.sh --zookeeper 192.168.197.170:2181,192.168.197.171:2181 (列出所有topic的分区情况) bin/kafka-list-topic.sh --zookeeper 192.168.197.170:2181,192.168.197.171:

23、四时田园杂兴 范大成

在Kafak中国社区的qq群中,这个问题被提及的比例是相当高的,这也是Kafka用户最常碰到的问题之一.本文结合Kafka源码试图对该问题相关的因素进行探讨.希望对大家有所帮助.怎么确定分区数?“我应该选择几个分区?”如果你在

从好的方面来说,引入多个consumer的初衷大多是为了提升消费性能,即提升消费的吞吐量.试想你的业务消费代码打算消费100个分区的数据,使用一个consumer消费有很大可能使得各个分区的消费进度不均匀,且单个consumer单次poll回来

Kafka的生产者和消费者都可以多线程地并行操作,而每个线程处理的是一个分区的数据.因此分区实际上是调优Kafka并行度的最小单元.对于producer而言,它实际上是用多个线程并发地向不同分区所在的broker发起Socket连接同时给这些分区发送消息;而consumer呢,同一个消费组内的所有consumer线程都被指定topic的某一个分区进行消费(具体如何确定consumer线程数目我们后面会详细说明).所以说,如果一个topic分区越多,理论上整个集群所能达到的吞吐量就越大.

不过要注意一些注意事项,对于多个partition和多个consumer 1. 如果consumer比partition多,是浪费,因为kafka的设计是在一个partition上是不允许并发的,所以consumer数不要大于partition数 2. 如果consumer比partition少,一个consumer会

一、基于Receiver的方式 这种方式使用Receiver来获取数据.Receiver是使用Kafka的高层次Consumer API来实现的.receiver从Kafka中获取的数据都是存储在Spark Executor的内存中的,然后Spark Streaming启动的job会去处理那些数据.然

:数据直接从通信网关过来?那最近每个map得到的数据是怎么区分的是发数据端按规则把数据配发到每个map?咱整过的一个例子是多个map同时从一张数据表取数进行数据处理在hdfs的输入目录给每个map指定一个输入文件map读取这个输入文件

在运行/调试设置中,编辑配置对话框中有“main”这个选项卡,我们可以勾选“stop in main”这个复选框.如果选中,那么在调试一个基于main方法的java程序时,程序会在main方法第一行位置便停止执行.

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