4. "latest"和"earliest"两种消费策略的不同 起始点不同:latest策略从最新消息开始,而earliest策略从最早消息开始。 应用场景不同:latest策略适用于对实时性要求较高的场景,如实时日志分析;而earliest策略适用于需要处理所有历史数据的场景,如数据迁移或初始化数据同步。 5. 选择"latest"或"earliest"消费策略的建议 ...
在生产环境中,每台服务器配置和性能不一样,但是kafka只会根据自己的代码规则创建对应的分区副本,就会导致个别服务器压力大。所以需要手动调整分区副本存储。 需求:创建一个新的topic,4个分区,两个副本,名称为three。将该topic的所有副本都存储到broker0和broker1两台服务器上。 创建新的topic bin/kafka-topics.sh ...
1,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,从头开始消费 2,latest 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,消费新产生的该分区下的数据 提交过offset,latest和earliest没有区别,但是在没有提交offset情况下,用latest直接会导致无法读取旧数据。
kafka的earliest和latest区别 一、消息传输保障概念 消息中间件的消息传输保障有以下三个层级 ( 1 ) at most once :至多 一次。消息可能会丢失,但绝对不会重复传输。 ( 2) at least once 最少一次。消息绝不会丢失,但可能会重复传输。 (3) exactly once :恰好 一次。每条消息肯定会被传输一次且仅传输一次。
1. 别用Flink的latest消费模式,改用earliest模式会更保险; 2.如果非要用latest模式消费,需要确保程序别挂,或者用spark structured streaming来代替,别用flink。 当然,也不排除另一个可能,那就是我当前的版本组合有问题: 我的对应组件版本为:Flink1.15.3,Hadoop3.1,kafka2.0.0,Doris1.2.3 ...
区别在于第一次启动: 当配置为latest时,第一次启动不会消费旧数据,只消费consumer客户端启动之后,生产者发送的数据; 当配置为earliest时,consumer客户端第一次启动会消费旧数据,即从offset为0(生产者最初发的数据)开始消费 备注:无论latest还是earliest,如果不是第一次启动(即consumer客户端停止后再次启动),都从没...
earliest:从最早的消息开始消费; latest:从上一次消费位置的消息开始消费;(因为消费偏移量会以topic的分区为粒度在消费组中去记录消费位移,比如某个topic有3个分区 topic partition-0:1000 topic partition-1:800 topic partition-2:1200 ),消费者消费一批记录后就会更新对应的消费位移(先读后记)【默认】 ...
它的默认值是 latest,意思指的是,在偏移量无效的情况下,消费者将从最新的记录开始读取数据。另一个值是 earliest,意思指的是在偏移量无效的情况下,消费者将从起始位置处开始读取分区的记录。 enable.auto.commit我们稍后将介绍几种不同的提交偏移量的方式。该属性指定了消费者是否自动提交偏移量,默认值是 true,...
提交过offset,latest和earliest没有区别,但是在没有提交offset情况下,用latest直接会导致无法读取旧数据。 服务的升级还是应该采取保守的方式,不要片面听信某云的理论,人总是会犯错的。比如Kafka磁盘扩容可以把消费服务停止,然后扩容完成再启动消费端,可能就不会触发到Sarama Go客户端的bug了。