彻底删除Kafka中的Topic

工作中因为各种原因, 例如topic中消息堆积的太多,或者kafka所在磁盘空间满了等等,可能需要彻底清理一下kafka topic,那么如何彻底删除topic?方法一(配置delete.topic.enable=true)  修改kafaka配置文件server.properties, 添加delete.topic.enable=true,重启kafka,之后通过kafka命令行就可以直接删除topic  通过命令行删除topic:     ./bin/kafka-topics.sh --de

由于项目原因,最近经常碰到Kafka消息队列拥堵的情况.碰到这种情况为了不影响在线系统的正常使用,需要大家手动的清理Kafka Log.但是清理Kafka Log又不能单纯的去删除中间环节产生的日志,中间关联的很多东西需要手动同时去清理,否则可能会导致删除后客户端无法消费的情况. 在介绍手动删除操作之前,先简单的介绍一下Kafka消费Offset原理. 一.Kafka消费Offset 在通过Client端消费Kafka中的消息时,消费的消息会同时在Zookeeper和Kafka Log中保存,如

通过之前<kafka分布式消息队列介绍以及集群安装>的介绍,对kafka有了初步的了解.本文主要讲述java代码中常用的操作. 准备:增加kafka依赖 <dependency> <groupId>org.apache.kafka</groupId> <artifactId>kafka-clients</artifactId> <version>0.10.2.0</version> </dependenc

一.Kafka中topic级别配置 1.Topic级别配置 配置topic级别参数时,相同(参数)属性topic级别会覆盖全局的,否则默认为全局配置属性值. 创建topic参数可以设置一个或多个--config "Property(属性)",下面是创建一个topic名称为"my-topic"例子,它设置了2个参数max message size 和 flush rate. (A)创建topic时配置参数 bin/kafka-topics.sh --zookeeper

一.删除Kafka topic 运行./bin/kafka-topics  --delete --zookeeper [zookeeper server]  --topic [topic name]:如果kafaka启动时加载的配置文件中server.properties没有配置delete.topic.enable=true,那么此时的删除并不是真正的删除,而是把topic标记为:marked for deletion 可以通过命令:./bin/kafka-topics --zookeeper

怎么彻底删除kafka的topic,然后重建? 网上都说用kafka-run-class.shkafka.admin.DeleteTopicCommand 命令删除topic,但是并没有成功,用kafka-topics.sh命令查看依然可以查看到topic,应该怎样才能彻底删除topic? 2016-01-01 添加评论 分享 2 个回复 OpenSkill - OpenSkill官方账号 赞同来自: Ansible .being **kafka 0.8.1.1以及之前版本**都无法使用类似一条

使用Kafka的同学都知道,我们每次创建Kafka主题(Topic)的时候可以指定分区数和副本数等信息,如果将这些属性配置到server.properties文件中,以后调用Java API生成的主题将使用默认值,先改变需要使用命令bin/kafka-topics.sh --zookeeper localhost:2181 --alter --topic my-topic --config max.message.bytes=128000显示的修改,我们也希望将此过程在Producer调用之前通

温馨提示:要看高清无码套图,请使用手机打开并单击图片放大查看. 1.问题描述 使用kafka-topics --delete命令删除topic时并没有真正的删除,而是把topic标记为:"marked for deletion",导致重新创建相同名称的Topic时报错"already exists". 2.问题复现 1.登录Kafka集群所在的服务器,创建一个test的topic [[email protected] ~]# kafka-topics --creat

每个kafka broker中配置文件server.properties默认必须配置的属性如下: [java] view plaincopy broker.id=0 num.network.threads=2 num.io.threads=8 socket.send.buffer.bytes=1048576 socket.receive.buffer.bytes=1048576 socket.request.max.bytes=104857600 log.dirs=/tmp/kafka-logs