在上述代码中,props.put("auto.offset.reset", "earliest");这行代码设置了auto-offset-reset配置为earliest。你可以根据需要将其更改为latest或none。 5. 设置时需要考虑的注意事项和建议 数据一致性:在选择auto-offset-reset的值时,要考虑数据一致性需求。如果需要确保不会错过任何数据,可以选择earliest;如果只需要...
1、auto.offset.reset最好不要设置为latest,这是因为:如果分区内的数据未被消费过,这时消费者上线,会导致消费者无法消费到前面的数据(当然也得看应用场景,如果认为这种情况的数据就该丢失,那当我没说) 2、auto.offset.reset设置为earliest时,可能会有重复消费的问题,这就需要消费者端做数据去重处理...
创建组为“testtopi7”的consumer,将enable.auto.commit设置为false,不提交offset。依次更改auto.offset.reset的值。此时查看offset情况为: 1.1.2测试结果 earliest : 客户端读取30条信息,且各分区的offset从0开始消费。 latest : 客户端读取0条信息。 none : 抛出NoOffsetForPartitionException异常。 1.1.3测试结论 ...
1)如果auto.offset.reset设置为earliest,消费端第一次启动能接收到最初的旧数据。 2)同一个客户端再次启动也想获取最初的数据,那么auto.offset.reset为earliest的同时,修改group.id为不同的值就可以了。 3)是否第一次启动与group.id相关,修改了group.id再次启动,依旧是第一次启动(group.id是标准)。
//设置为true 表示offset自动托管到kafka内部的一个特定名称为__consumer_offsets的topic pros.put("enable.auto.commit", "false") pros.put("auto.commit.interval.ms", "1000") pros.put("max.poll.records", "5") pros.put("session.timeout.ms", "30000") ...
通过设置auto.offset.reset参数,我们可以自由地控制Kafka的偏移量设置,从而更好地适应不同的业务场景。例如,在需要确保消息能够及时地被刷新到Kafka的存储中,从而保证数据的一致性时,我们可以选择将auto.offset.reset设置为earliest,这样每个分区中的消息就会从最新的确认消息开始偏移。
官方文档说得很清楚了：kafka中没有offset时，不论是什么原因，offset没了，这是auto.offset.reset配置就会起作用，最容易测试的方式就是在partition中预存放一些消息，然后新建一个consum group来消费这个partition。测试步骤：创建两个不同组的消费者，分别设置为earliest和latest 创建两个消费者consumer1(...
在处理实时数据流时，若Kafka存储了两天的数据，从最新位置开始消费成为必要。为此，可以采取两个步骤：一、将group.id更改为新的名称，二、设置properties.setProperty("auto.offset.reset", "latest")。即使不执行第二步设置，只要group.id为全新的值，消费者就会从最新的offset开始消费。若目标是从两天...
kafka_2.11-0.10.2.1中的auto.offset.reset kafka_2.11-0.10.2.1中的auto.offset.reset 在使⽤spark连接kafka消费topic时，发现⽆论怎么设置，也⽆法从头开始消费。查看配置得出auto.offset.reset的以下3种设置及含义:earliest 当各分区下有已提交的offset时，从提交的offset开始消费；⽆提交的offset时...
5.设置offest为true,分别测试earliest,latest,和none,这三种情况 测试一: 先写入10条数据, 设置自动提交offest为false,然后分别测试auto.offset.reset设置为earliest,latest,和none的情况. 测试结果: (1).当auto.offset.reset为earliest时,消费到了10条数据如下: ...