from kafka.client import KafkaClient client = KafkaClient(“zookeeper_host”) topic_list = client.topics 时间: 2024-10-19 18:45:58
本节主要从整体角度介绍Kafka的设计思想,其中的每个理念都可以深入研究,以后我可能会发专题文章做深入介绍,在这里只做较概括的描述以便大家更好的理解Kafka的独特之处.本节主要涉及到如下主要内容: Kafka设计基本思想 Kafka中的数据压缩 Kafka消息转运过程中的可靠性 Kafka集群镜像复制 Kafka 备份机制 一.kafka由来 由于对JMS日常管理的过度开支和传统JMS可扩展性方面的局限,LinkedIn(www.linkedin.com)开发了Kafka以满足他们对实时数据流
Kafka的总体认识 1.非中心的架构模型 2.基于TCP的一套Kafka通信协议 3.消息中间件&存储系统 4.存储逻辑层的高并发保证 5.isr机制降低了保证分布式一致性的代价 1. 非中心的架构模型 我们知道,在分布式系统的架构类型里,既有主从式的架构,也有非中心式的架构,像hadoop和hbase都采用了主从式的架构模型,主从式的架构优点有很多,但是主从式下为了避免单点故障而采取的各种策略使得主从式架构的优点并不那么理想,kafka作为一个分布式的消息系统,它采用了非中心式的架构模型,每
kafka是一个分布式,基于subscribe-publish的消息系统 特性:高吞吐量.低延迟.可扩展性.持久性(消息持久化到本地磁盘).可靠性.容错性(n个副本,允许n-1个节点失败).高并发(支持数千个客户端同时读写) 设计思想: (1) Consumer group:多个consumer可以组成一个group(group-id区分),每个消息只能被组中的一个consumer消费,同时消费一个消息的consumer一定不在同一组: (2) 消息状态:kafka中,消
Apache Kafka包含新的Java客户端,这些新的的客户端将取代现存的Scala客户端,但是为了兼容性,它们仍将存在一段时间.可以通过一些单独的jar包调用这些客户端,这些包的依赖性都比较小,同时老的Scala客户端仍会存在. 一.Producer API 我们鼓励所有新开发都使用新的java版本producer.这个客户端是经过生产环境测试的,并且一般情况下会比先前的Scala客户端要更快而且具有更多的特性.你可以通过添加对客户端jar包的依赖来调用这个客户端,如下所示,使用mave
storm集成kafka的应用,从kafka读取,写入kafka by 小闪电 0前言 storm的主要作用是进行流式的实时计算,对于一直产生的数据流处理是非常迅速的,然而大部分数据并不是均匀的数据流,而是时而多时而少.对于这种情况下进行批处理是不合适的,因此引入了kafka作为消息队列,与storm完美配合,这样可以实现稳定的流式计算.下面是一个简单的示例实现从kafka读取数据,并写入到kafka,以此来掌握storm与kafka之间的交互. 1程序框图 实质上就是storm的kafkasp
application-test.properties 1 #kafka 2 kafka.consumer.zookeeper.connect=*:2181 3 kafka.consumer.servers=*:9092 4 kafka.consumer.enable.auto.commit=true 5 kafka.consumer.session.timeout=6000 6 kafka.consumer.auto.commit.interval=1000 7 #保证每个组一个消费者消费同一
不多说,直接上干货! 问题详情 执行bin/kafka-server-start.sh config/server.properties 时, [[email protected] kafka_2.11-0.9.0.0]$ bin/kafka-server-start.sh config/server.properties [2018-06-17 16:05:38,983] INFO KafkaConfig values: request.timeout.ms = 30000 log.roll.
主题管理 创建主题 如果配置了auto.create.topics.enable=true(这也是默认值)这样当生产者向一个没有创建的主题发送消息就会自动创建,其分区数量和副本数量也是有默认配置来控制的. # 我们这里创建一个3个分区每个分区有2个副本的主题 kafka-topics.sh --create --zookeeper 172.16.48.171:2181/kafka --replication-factor 2 --partitions 3 --topic KafkaTest --
引入maven包 <dependency> <groupId>org.apache.kafka</groupId> <artifactId>kafka_2.11</artifactId> <version>0.10.0.0</version> </dependency> 一.同步发送消息 package com.example.demo.kafka; import org.apache.kafka.client
第1章 Kafka概述1.1 消息队列1.2 为什么需要消息队列1.3 什么是Kafka1.4 Kafka架构第2章 Kafka集群部署2.1 环境准备2.1.1 集群规划2.1.2 jar包下载2.2 Kafka集群部署2.3 Kafka命令行操作第3章 Kafka工作流程分析3.1 Kafka 生产过程分析3.1.1 写入方式3.1.2 分区(Partition)3.1.3 副本(Replication)3.1.4 写入流程3.2 Broker 保存消息3.2.1 存储方式3.2.2 存储策