String>records=consumer.poll(Duration.ofMillis(100));for(varrecord:records){System.out.printf("Offset = %d, Key = %s, Value = %s%n",record.offset(),record.key(),record.value());}// 手动提交 OffsetlonglastOffset=records.records("test-topic").get(records.count()-1).offset...
执行过程:Spark Streaming Batch Job触发时,Driver端确定要读取的Topic-Partition的OffsetRange,然后由Executor并行从Kafka各Partition读取数据并计算。 为保证整个应用EOS, Offset管理一般需要借助外部存储实现。如Mysql、HBase等。 由于不需要WAL,且Spark Streaming会创建和Kafka Topic Partition一样多的RDD Partition,且一一...
考虑到一个 kafka 生成环境中可能有很多consumer和consumer group,如果这些 consumer 同时提交位移,则必将加重 __consumer_offsets 的写入负载,因此 kafka 默认为该 topic 创建了50个分区,并且对每个group.id做哈希求模运算Math.abs(groupID.hashCode()) % numPartitions,从而将负载分散到不同的 __consumer_offsets...
在Consumer客户端的代码中,手动指定offset的位置进行消费,关联到的方法函数名: # 按指定时间得出offset值.offsetsForTimes# 按指定offset值继续消费.seek 2.4 初始策略 ### 当无 offset 时:(初次消费)# - none:引发异常# - earliest:从头开始消费# - latest:从此刻开始消费auto.offset.reset = earliest | late...
__consumer_offsets 为kafka中的topic, 那就可以通过消费者进行消费. 大概思路: 1.先启动一个生产者: offset_Producer packageLook_offset;importorg.apache.kafka.clients.producer.*;importjava.util.Properties;importjava.util.concurrent.ExecutionException;/*简单一个生产者 给offset_Consumer提供数据消费的*/publi...
当没有明确指定待提交的offset值时,则将TopicPartitionState.position作为待提交offset,组织成集合,形成ConsumerCoordinator.commitOffset*()方法的第一个参数。 private void doCommitOffsetsAsync(final Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata> offsets, final OffsetCommitCallback callback) { //将needsFetchCommitted...
offset,那么consumer在接收新的消费方案之前,会先提交自己的offset;因此下次分配到的partition可能就变了,必须先将自己已经消费的offset先提交;后续的流程会先等待offset提交完成,即等待offset提交成功或者遇到可重试失败时都会等待它先完成;遇到不可重试异常时,则直接跳过这次提交,等待下次poll数据时再次重新开始提交offset...
__consumer_offsets 是 kafka 自行创建的,和普通的 topic 相同,它存在的目的之一就是保存 consumer 提交的位移。 __consumer_offsets 的每条消息格式大致如图所示:1、group.id:2、topic+partition:3、offset:KV格式的消息,key 就是一个三元组:group.id+topic+分区号,而 value 就是 offset 的值。
kafka-消费索引(offset) Kafka中是持久化的,不用担心数据丢失问题,但由于Consumer在消费过程中可能会出现断电宕机等故障,Consumer恢复以后,需要从故障前的位置继续消费,所以Consumer需要实时记录自己消费的offset位置,以便故障恢复后可以继续消费。 在早期的版本中,消费者将消费到的offset维护zookeeper中,consumer每间隔一段...
在上一篇kafka的consumer消费者,我们使用的是自动提交offset下标。 但是offset下标自动提交其实在很多场景都不适用,因为自动提交是在kafka拉取到数据之后就直接提交,这样很容易丢失数据,尤其是在需要事物控制的时候。 很多情况下我们需要从kafka成功拉取数据之后,对数据进行相应的处理之后再进行提交。如拉取数据之后进行写入...