”重置offset“ 的搜索结果

     之前写过两篇关于重置offset的博文，后来使用过程中都有问题。 经过各种尝试，终于找到了解决方案。 直接上代码： # coding=utf8 from confluent_kafka import Consumer, KafkaError, TopicPartition def reset...

     如果使用的自动提交偏移量的模式，偏移量会给到kafka或者zk进行管理，其中kafka的偏移量重置给了重新消费kafka内未过期的数据提供了机会，当消费者出错，比如消费了数据，但是中途处理失败，导致数据丢失，这时候...

     反之，如果你的场景需要较高的吞吐量，但每条消息的处理时间很短，同时你又很在意消息的顺序，此时，Kafka 就是你的首选。有时候你可能会碰到这样的场景：你修改了消费者程序代码，并重启了消费者，结果发现代码有...

     最近在spark读取kafka消息时，每次读取都会从kafka最新的offset读取。但是如果数据丢失，如果在使用Kafka来分发消息，在数据处理的过程中可能会出现处理程序出异常或者是其它的错误，会造成数据丢失或不一致。这个...

     可以直接监听一个消费组，然后给消费组设置多个topic，并且设置里面的分区——>除此之外，可对目标主题里的分区设置offset。MANUAL_IMMEDIATE:消费者消费完消息后再提交offset。MANUAL：消费者消费一条提交一条，...

     如果kafka服务器记录有消费者消费到的offset，那么消费者会从该offset开始消费。如果Kafka中没有初始偏移量，或者当前偏移量在服务器上不再存在(例如，因为该数据已被删除)，那么这时 auto.offset.reset 配置项就会...

     Pulsar 消费重置，移动偏移量有6种方法 设置subscriptionInitialPosition，在创建consume的时候处理。 consumer.seek(messageId)方式。 admin.topics().peekMessages(topicName,subsciptionName,numMessages)方式。...

     offset顾名思义，即偏移量，我们知道消息从生产者发送到kafka的topic之后，是进入到不同的分区，在consumer未对消息进行消费之前，消息是有序存储在各个分区中； offset内部原理 在之前我们了解了kafka的消费者原理...

     配置文件: groupId = new setGroupId = asd topics = kafkaTest1 servers =IP:port,IP:port time=20200714230000 public class SetOffset { private static int partitionNum; ...private static String groupId;...

     Flink手动维护offset 引言 对比spark来说一下，flink是如何像spark一样将kafka的offset维护到redis中，从而保证数据的一次仅一次消费，做到数据不丢失、不重复，用过spark的同学都知道，spark在读取kafka数据后，...

     更新kafka的offset到最新的位置 1.进入docker容器，用来执行kafka相关的更新offset的命令； docker ps | grep kafka | awk '{print $1}' 2.执行如下命令，用来将执行kafka集群中的groupId的offset更新为最新； /opt...

     最近项目出现问题，产生了很多无用的topic消息到kafka集群，需要手动设置某个topic的consumer的Offset。 网上查了查资料，这里记录一下。 Using kafka-consumer-groups.sh With the setup done, you should be ...

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