kafka创建topic命令

古送雄3411kafka做消息队列怎么做分布式 -
咎符澜19498172206 ______ Kafka 分布式消息队列 类似产品有JBoss、MQ 一、由Linkedln 开源,使用scala开发,有如下几个特点:(1)高吞吐 (2)分布式 (3)支持多语言客户端 (C++、Java) 二、组成: 客户端是 producer 和 consumer,提供一些API,服务器端...

古送雄3411怎么彻底删除kafka的topic,然后重建 -
咎符澜19498172206 ______ 1. 删除logs下的相关记录; 2. 到zookeeper下的brokers/topics删除相关节点. --------------不好用!! 先逻辑删除(./bin/kafka-run-class.sh kafka.admin.DeleteTopicCommand --topic dnsTopic --zookeeper 10.0.1.44:2181,10.0.1.45:2181,10.0.1.46...

古送雄3411请教java向kafka发消息 -
咎符澜19498172206 ______ 这是我们项目中用到的代码 public class ProducerService { private static Logger log = Logger.getLogger(ProducerService.class); private static Producer producer = null; private static String serviceIp = PropertiesUtils.getValue(＂/epoo.properties＂,...

古送雄3411win7 不安装kafka,可以启动吗 -
咎符澜19498172206 ______ 解压下载的kafkatar -xzf kafka_2.10-0.8.2.2.tgz cd kafka_2.10-0.8.2.23. 启动服务3.1 启动zookeeper 启动zk有两种方式,第一种是使用kafka自己带的一个zk.bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties& 另一种是使用其它的...

古送雄3411kafka中的topic为什么要进行分区 -
咎符澜19498172206 ______ 若没有分区,一个topic对应的消息集在分布式集群服务组中,就会分布不均匀,即可能导致某台服务器A记录当前topic的消息集很多,若此topic的消息压力很大的情况下,服务器A就可能导致压力很大,吞吐也容易导致瓶颈.有了分区后,假设一个topic可能分为10个分区,kafka内部会根据一定的算法把10分区尽可能均匀分布到不同的服务器上,比如:A服务器负责topic的分区1,B服务器负责topic的分区2,在此情况下,Producer发消息时若没指定发送到哪个分区的时候,kafka就会根据一定算法上个消息可能分区1,下个消息可能在分区2.当然高级API也能自己实现其分发算法.

古送雄3411数据为什么要由kafka传送给分布式系统 -
咎符澜19498172206 ______ 主要是为了数据的安全.因为分布式数据库相当于单独存在的个体,一旦发生意外也只影响到局部数据库.另外,当数据传送时,可以减轻中心服务器的压力.具体的看下面: 分布式数据库系统通常使用较小的计算机系统,每台计算机可单独放在一个地方

古送雄3411如何为Kafka集群选择合适的主题和分区数量 -
咎符澜19498172206 ______ 如何决定kafka集群中topic,partition的数量,这是许多kafka用户经常遇到的问题.本文列举阐述几个重要的决定因素,以提供一些参考.分区多吞吐量更高 一个话题topic的各个分区partiton之间是并行的.在producer和broker方面,写不同的分区...

古送雄3411kafka获取数据的几种方式 -
咎符澜19498172206 ______ 一、基于Receiver的方式 这种方式使用Receiver来获取数据.Receiver是使用Kafka的高层次Consumer API来实现的.receiver从Kafka中获取的数据都是存储在Spark Executor的内存中的,然后Spark Streaming启动的job会去处理那些数据. ...

古送雄3411spark 怎么处理kafka中的json的数据 -
咎符澜19498172206 ______ 1、KafkaUtils.createDstream 构造函数为KafkaUtils.createDstream(ssc, [zk], [consumer group id], [per-topic,partitions] ) 使用了receivers来接收数据,利用的是Kafka高层次的消费者api,对于所有的receivers接收到的数据将会保存在spark ...