重庆哪里有卖当归种子的?

小说:重庆哪里有卖当归种子的?作者:成辛公更新时间:2019-05-22字数:64437

李小婉压低声音,道:“方家有可能是隐藏在世间的修真家族。我们特勤局目前只记录了华国十大古武世家的信息,另外还有一些世外高人,但修真一系,却是没有记录。所以对于这个方家,我们也是知之甚少。”

1公分青竹哪里最多?

戴沐白停下脚步,带着朱竹清回头望去,众人一直目送着唐三和小舞的身影消失,这才渐渐回过神来,在分离的伤感中这才悄然离去。
“好吧。”试一下魂力也不会浪费太多时间。一边说着,他将蓝水晶球递到了唐三面前。

几乎是在发出声音同时,身后老者身形从小门窜入,左手闪电般抓出,小狗子虽然不会武功,身体极为灵活,整个人向前一滚,恰好避开。

kafka

kafka的介绍

1.Apache Kafka是一个开源消息系统,由Scala写成。是由Apache软件基金会开发的一个开源消息系统项目。

2. Kafka最初是由LinkedIn开发,并于2011年初开源。2012年10月从Apache Incubator毕业。该项目的目标是为处理实时数据提供一个统一、高通量、低等待的平台。

3.Kafka是一个分布式消息队列:生产者、消费者的功能。它提供了类似于JMS的特性,但是在设计实现上完全不同,此外它并不是JMS规范的实现

4.  Kafka对消息保存时根据Topic进行归类,发送消息者称为Producer,消息接受者称为Consumer,此外kafka集群有多个kafka实例组成,每个实例(server)成为broker。

5. 无论是kafka集群,还是producer和consumer都依赖于zookeeper集群保存一些meta信息,来保证系统可用性

kafka与activeMQ的区别

传统的消息队列基于pub与sub的过程,kafka是一种全新的概念,基于push与pull的过程

 

 

kafka的架构模型

 

Producer :生产者,主要是用于生产我们的数据,与我们activeMQ的生产者类似,数据源主要有flume等

topic:某一类消息的集合,可以总结为这个topic就是我们指定的某一类消息

broker:说白了就是kafka当中的一台台的服务器,叫做broker,也就是我们kafka集群当中一个个的节点

partition:分区的概念,与我们hadoop当中的分区类似,一台服务器存不下我们的所有的消息,所以把消息拆成一个个的分区,分开存放到多台机器上

segment:一个topic有多个分区,一个分区有多个segment,segment就是一个个的日志文件,一个segment由.log于.index两个文件

.log:我们的日志文件

.index:存放我们的偏移量,以及记录我们的消息的信息,索引我们的.log文件,保证我们查找消息快速

zookeeper:主要记录我们kafka集群的一些元数据信息

consumer:消费者,类似于我们activeMQ当中的消费者一样的作用,也是通过指定某一类topic进行消费

kafka当中的消费组的概念

一个partition只能被一个组里面的一个线程消费

一个partition可以被多个组进行消费

offset偏移量:记录我们消费的起始值,也就是说每次我们消费完数据之后,都要更新offset,告诉我们的kafka集群,我消费到哪里来了,下一次来继续上一次的消费,避免造成重复消费的问题

这个offset的记录问题:在kafka当中有两种消费模式,一种是快速消费,这种方式会把我们的offset记录到zookeeper当中去,一种是慢速消费,这种方式会把offset记录到kafka文件当中去,默认使用快速消费

kafka的安装与使用

时间同步:

crontab  -e  

*/1 * * * * /usr/sbin/ntpdate us.pool.ntp.org;

cdh提供了spark版本,但是spark版本被阉割了一部分功能,sparksql给阉割掉了,如果需要用sparkSQL,需要自己重新编译spark的cdh源码

kafka的下载地址

第一步:下载上传kafka压缩包

第二步:解压kafka压缩包

tar -zxvf kafka_2.11-1.0.0.tgz -C ../servers/

第三步:更改kafka的配置

第一台机器更改配置

broker.id=0

num.network.threads=3

num.io.threads=8

socket.send.buffer.bytes=102400

socket.receive.buffer.bytes=102400

socket.request.max.bytes=104857600

log.dirs=/export/servers/kafka2.11/logs

num.partitions=2

num.recovery.threads.per.data.dir=1

offsets.topic.replication.factor=1

transaction.state.log.replication.factor=1

transaction.state.log.min.isr=1

log.flush.interval.messages=10000

log.flush.interval.ms=1000

log.retention.hours=168

log.segment.bytes=1073741824

log.retention.check.interval.ms=300000

zookeeper.connect=node01:2181,node02:2181,node03:2181

zookeeper.connection.timeout.ms=6000

group.initial.rebalance.delay.ms=0

delete.topic.enable=true

host.name=node01

 

第二台机器更改配置

broker.id=1

num.network.threads=3

num.io.threads=8

socket.send.buffer.bytes=102400

socket.receive.buffer.bytes=102400

socket.request.max.bytes=104857600

log.dirs=/export/servers/kafka_2.11-1.0.0/logs

num.partitions=2

num.recovery.threads.per.data.dir=1

offsets.topic.replication.factor=1

transaction.state.log.replication.factor=1

transaction.state.log.min.isr=1

log.flush.interval.messages=10000

log.flush.interval.ms=1000

log.retention.hours=168

log.segment.bytes=1073741824

log.retention.check.interval.ms=300000

zookeeper.connect=node01:2181,node02:2181,node03:2181

zookeeper.connection.timeout.ms=6000

group.initial.rebalance.delay.ms=0

delete.topic.enable=true

host.name=node02

 

第三台机器更改配置

broker.id=2

num.network.threads=3

num.io.threads=8

socket.send.buffer.bytes=102400

socket.receive.buffer.bytes=102400

socket.request.max.bytes=104857600

log.dirs=/export/servers/kafka_2.11-1.0.0/logs

num.partitions=2

num.recovery.threads.per.data.dir=1

offsets.topic.replication.factor=1

transaction.state.log.replication.factor=1

transaction.state.log.min.isr=1

log.flush.interval.messages=10000

log.flush.interval.ms=1000

log.retention.hours=168

log.segment.bytes=1073741824

log.retention.check.interval.ms=300000

zookeeper.connect=node01:2181,node02:2181,node03:2181

zookeeper.connection.timeout.ms=6000

group.initial.rebalance.delay.ms=0

delete.topic.enable=true

host.name=node03

 

kafka的启动

nohup  bin/kafka-server-start.sh config/server.properties > /dev/null 2>&1 &

nohup  后台启动命令一般与&  搭配使用

/dev/null   linux当中的一个类似于黑洞的东西,任何文件或者数据丢进去都会丢失找不到

2>&1  kafka启动时候的标准日志以及错误日志

kafka当中一些命令行的使用

kafka当中创建topic

./kafka-topics.sh  --create --partitions 3 --replication-factor 2 --topic test --zookeeper node01:2181,node02:2181,node03:2181 

kafka当中生产消息

./kafka-console-producer.sh  --broker-list node01:9092,node02:9092,node03:9092 --topic test

kafka当中的消息的消费

./kafka-console-consumer.sh  --bootstrap-server node01:9092,node02:9092,node03:9092 --from-beginning --topic test

kafka当中的API

第一步:导入jar包的坐标

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.kafka</groupId>
        <artifactId>kafka-clients</artifactId>
        <version>0.11.0.1</version>
    </dependency>
</dependencies>

第二步:生产者实例代码

public class KafkaProducerStudy {
    //psvm  快捷键创建main方法
    
public static void main(String[] args) {
        Properties props = new Properties();  //alt   +  enter  错误提示
        
props.put("bootstrap.servers""node01:9092,node02:9092,node03:9092");
        props.put("acks""all");  //ack的取值,可以有三个 1 ,  0 , -1
        
props.put("retries", 0);
        props.put("batch.size", 16384);
        props.put("linger.ms", 1);
        props.put("buffer.memory", 33554432);
        //如果需要自定义分区,一定要记得手动指定我们的分区类
        
props.put("partitioner.class""cn.itcast.partition.MyOwnPartitioner");
        props.put("key.serializer""org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        props.put("value.serializer""org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<String,String>(props);
        for (int i = 0; i < 100; i++){
            //   new ProducerRecord<String,String>();  //ProducerRecord  有很多构造器,最简单的一个,就是两个参数的,第一个参数表示topic的名字,第二个参数表示我们需要放松的数据
           //
通过指定分区来进行我们的数据划分
          //  ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<String, String>("test", 2, null, i + "helloworld");
            //
注意,如果通过key的hash取值来进行分区,那么key的取值,一定要变动,如果不变动,所有的数据都去了一个分区,就会造成数据倾斜
         //   ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<String, String>("test", "1", i + "helloworld");
            //
没有给定key,也没有指定分区号,通过轮询的方式来进行分区
            
ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<String, String>("test", i + "helloworld");

            producer.send(record);
        }
        producer.close();
    }
}

第三步:消费者实例代码

public class KafkaConsumerStudy {
    public static void main(String[] args) {
        Properties props = new Properties();
        props.put("bootstrap.servers""node01:9092,node02:9092,node03:9092");
        props.put("group.id""yun04");//指定我们的消费组
        
props.put("enable.auto.commit""true");//允许自动提交我们的offset 偏移量   记录我们的消费的数据在哪一条,在kafka当中,先提交offset偏移量,再进行消费
        
props.put("auto.commit.interval.ms""1000");//指定每秒钟提交我们的offset
        
props.put("key.deserializer""org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        props.put("value.deserializer""org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<String,String>(props);
        consumer.subscribe(Arrays.asList("test"));//  定于我们哪一类主题
        
while (true) {
            ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(100);//通过poll主动拉取数据//meiyou pull
            
for (ConsumerRecord<String, String> record : records)
               // System.out.println("offset = %d, key = %s, value = %s%n", record.offset(), record.key(), record.value());
               
System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s%n", record.offset(), record.key(), record.value());
        }
    }

kafka当中的分区策略

第一种分区策略:发送消息的时候没有给定key值,通过手动指定分区号的方式来进行分区

//通过指定分区来进行我们的数据划分
//  ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<String, String>("test", 2, null, i + "helloworld");

第二种分区策略:通过我们的key的hash取值来进行分区

  //注意,如果通过key的hash取值来进行分区,那么key的取值,一定要变动,如果不变动,所有的数据都去了一个分区,就会造成数据倾斜
//   ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<String, String>("test", "1", i + "helloworld");

第三种分区策略:没有指定分区,也没有给key,就直接轮询的方式来进行分区

//没有给定key,也没有指定分区号,通过轮询的方式来进行分区
ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<String, String>("test", i + "helloworld");

第四种:自定义分区策略

第一步:自定义我们的分区类

第二步:再我们生产者当中加上配置

props.put("partitioner.class", "cn.itcast.partition.MyOwnPartitioner");

kafka配置文件的说明

server.proerties的配置文件说明

#broker的全局唯一编号,不能重复

broker.id=0 

#用来监听链接的端口,producer或consumer将在此端口建立连接

port=9092

#处理网络请求的线程数量

num.network.threads=3

#用来处理磁盘IO的线程数量

num.io.threads=8

#发送套接字的缓冲区大小

socket.send.buffer.bytes=102400

#接受套接字的缓冲区大小

socket.receive.buffer.bytes=102400

#请求套接字的缓冲区大小

socket.request.max.bytes=104857600

#kafka运行日志存放的路径

log.dirs=/export/data/kafka/

#topic在当前broker上的分片个数

num.partitions=2

#用来恢复和清理data下数据的线程数量

num.recovery.threads.per.data.dir=1

#segment文件保留的最长时间,超时将被删除

log.retention.hours=1

#滚动生成新的segment文件的最大时间

log.roll.hours=1

#日志文件中每个segment的大小,默认为1G

log.segment.bytes=1073741824

#周期性检查文件大小的时间

log.retention.check.interval.ms=300000

#日志清理是否打开

log.cleaner.enable=true

#broker需要使用zookeeper保存meta数据

zookeeper.connect=zk01:2181,zk02:2181,zk03:2181

#zookeeper链接超时时间

zookeeper.connection.timeout.ms=6000

#partion buffer中,消息的条数达到阈值,将触发flush到磁盘

log.flush.interval.messages=10000

#刷新数据到磁盘上越快,我们消费的数据就会越快

#消息buffer的时间,达到阈值,将触发flush到磁盘

log.flush.interval.ms=3000

#删除topic需要server.properties中设置delete.topic.enable=true否则只是标记删除

delete.topic.enable=true

#此处的host.name为本机IP(重要),如果不改,则客户端会抛出:Producer connection to localhost:9092 unsuccessful 错误!

host.name=kafka01

advertised.host.name=192.168.140.128

producer生产者配置文件说明

#指定kafka节点列表,用于获取metadata,不必全部指定

metadata.broker.list=node01:9092,node02:9092,node03:9092

# 指定分区处理类。默认kafka.producer.DefaultPartitioner,表通过key哈希到对应分区

#partitioner.class=kafka.producer.DefaultPartitioner

# 是否压缩,默认0表示不压缩,1表示用gzip压缩,2表示用snappy压缩。压缩后消息中会有头来指明消息压缩类型,故在消费者端消息解压是透明的无需指定。

compression.codec=none

# 指定序列化处理类

serializer.class=kafka.serializer.DefaultEncoder

# 如果要压缩消息,这里指定哪些topic要压缩消息,默认empty,表示不压缩。

#compressed.topics=

# 设置发送数据是否需要服务端的反馈,有三个值0,1,-1

# 0: producer不会等待broker发送ack

# 1: 当leader接收到消息之后发送ack

# -1: 当所有的follower都同步消息成功后发送ack.

request.required.acks=1

# 在向producer发送ack之前,broker允许等待的最大时间 ,如果超时,broker将会向producer发送一个error ACK.意味着上一次消息因为某种原因未能成功(比如follower未能同步成功)

request.timeout.ms=10000

# 同步还是异步发送消息,默认“sync”表同步,"async"表异步。异步可以提高发送吞吐量,

也意味着消息将会在本地buffer中,并适时批量发送,但是也可能导致丢失未发送过去的消息

producer.type=async

# 在async模式下,当message被缓存的时间超过此值后,将会批量发送给broker,默认为5000ms

# 此值和batch.num.messages协同工作.

queue.buffering.max.ms = 1000

# 在async模式下,producer端允许buffer的最大消息量

# 无论如何,producer都无法尽快的将消息发送给broker,从而导致消息在producer端大量沉积

# 此时,如果消息的条数达到阀值,将会导致producer端阻塞或者消息被抛弃,默认为10000

queue.buffering.max.messages=20000

# 如果是异步,指定每次批量发送数据量,默认为200

batch.num.messages=500

# 当消息在producer端沉积的条数达到"queue.buffering.max.meesages"后

# 阻塞一定时间后,队列仍然没有enqueue(producer仍然没有发送出任何消息)

# 此时producer可以继续阻塞或者将消息抛弃,此timeout值用于控制"阻塞"的时间

# -1: 无阻塞超时限制,消息不会被抛弃

# 0:立即清空队列,消息被抛弃

queue.enqueue.timeout.ms=-1

# 当producer接收到error ACK,或者没有接收到ACK时,允许消息重发的次数

# 因为broker并没有完整的机制来避免消息重复,所以当网络异常时(比如ACK丢失)

# 有可能导致broker接收到重复的消息,默认值为3.

message.send.max.retries=3

# producer刷新topic metada的时间间隔,producer需要知道partition leader的位置,以及当前topic的情况

# 因此producer需要一个机制来获取最新的metadata,当producer遇到特定错误时,将会立即刷新

# (比如topic失效,partition丢失,leader失效等),此外也可以通过此参数来配置额外的刷新机制,默认值600000

topic.metadata.refresh.interval.ms=60000

consumer消费者配置详细说明

# zookeeper连接服务器地址

zookeeper.connect=zk01:2181,zk02:2181,zk03:2181

# zookeeper的session过期时间,默认5000ms,用于检测消费者是否挂掉

zookeeper.session.timeout.ms=5000

#当消费者挂掉,其他消费者要等该指定时间才能检查到并且触发重新负载均衡

zookeeper.connection.timeout.ms=10000

# 指定多久消费者更新offset到zookeeper中。注意offset更新时基于time而不是每次获得的消息。一旦在更新zookeeper发生异常并重启,将可能拿到已拿到过的消息

zookeeper.sync.time.ms=2000

#指定消费

group.id=itcast

# 当consumer消费一定量的消息之后,将会自动向zookeeper提交offset信息

# 注意offset信息并不是每消费一次消息就向zk提交一次,而是现在本地保存(内存),并定期提交,默认为true

auto.commit.enable=true

# 自动更新时间。默认60 * 1000

auto.commit.interval.ms=1000

# 当前consumer的标识,可以设定,也可以有系统生成,主要用来跟踪消息消费情况,便于观察

conusmer.id=xxx

# 消费者客户端编号,用于区分不同客户端,默认客户端程序自动产生

client.id=xxxx

# 最大取多少块缓存到消费者(默认10)

queued.max.message.chunks=50

# 当有新的consumer加入到group时,将会reblance,此后将会有partitions的消费端迁移到新  的consumer上,如果一个consumer获得了某个partition的消费权限,那么它将会向zk注册 "Partition Owner registry"节点信息,但是有可能此时旧的consumer尚没有释放此节点, 此值用于控制,注册节点的重试次数.

rebalance.max.retries=5

# 获取消息的最大尺寸,broker不会像consumer输出大于此值的消息chunk 每次feth将得到多条消息,此值为总大小,提升此值,将会消耗更多的consumer端内存

fetch.min.bytes=6553600

# 当消息的尺寸不足时,server阻塞的时间,如果超时,消息将立即发送给consumer

fetch.wait.max.ms=5000

socket.receive.buffer.bytes=655360

# 如果zookeeper没有offset值或offset值超出范围。那么就给个初始的offset。有smallest、largest、anything可选,分别表示给当前最小的offset、当前最大的offset、抛异常。默认largest

auto.offset.reset=smallest

# 指定序列化处理类

derializer.class=kafka.serializer.DefaultDecoder

kafka当中的ack机制

在kafka当中,我们可以通过配置ack保证我们的生产者的数据不丢失

request.required.acks=0

这个配置有三个取值:

0:消息发送没有确认机制

1:如果配置成1表示主节点确认保存好了消息

-1: 如果配置成-1,表示主节点和从节点都保存好了消息才会继续发送

 

kafka为什么那么快

第一点:顺序读写文件

第二点:pageCache页缓存

kafka与flume的整合

第一步:flume下载地址

http://archive.apache.org/dist/flume/1.8.0/apache-flume-1.8.0-bin.tar.gz

第二步:上传解压flume

第三步:配置flume.conf

#为我们的source channel  sink起名

a1.sources = r1

a1.channels = c1

a1.sinks = k1

#指定我们的source收集到的数据发送到哪个管道

a1.sources.r1.channels = c1

#指定我们的source数据收集策略

a1.sources.r1.type = spooldir

a1.sources.r1.spoolDir = /export/servers/flumedata

a1.sources.r1.deletePolicy = never

a1.sources.r1.fileSuffix = .COMPLETED

a1.sources.r1.ignorePattern = ^(.)*\.tmp$

a1.sources.r1.inputCharset = GBK

#指定我们的channel为memory,即表示所有的数据都装进memory当中

a1.channels.c1.type = memory

#指定我们的sink为kafka  sink,并指定我们的sink从哪个channel当中读取数据

a1.sinks.k1.channel = c1

a1.sinks.k1.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink

a1.sinks.k1.kafka.topic = test

a1.sinks.k1.kafka.bootstrap.servers = node01:9092,node02:9092,node03:9092

a1.sinks.k1.kafka.flumeBatchSize = 20

a1.sinks.k1.kafka.producer.acks = 1 

启动flume

bin/flume-ng agent --conf conf --conf-file conf/flume.conf --name a1 -Dflume.root.logger=INFO,console

kafka如何保证数据的不丢失

生产者如何保证数据的不丢失:

分为两种模式,同步模式与异步模式

同步模式:配置ack,发送一条确认一条,然后再发送下一条数据

异步模式:配置ack,发送一批,确认一批,如果哪一条数据出问题,再单独重新发发送这一条数据即可

broker如何保证数据不丢失:数据备份,副本机制

consumer如何保证数据不丢失:offset,配置offset提交的时间长短,offset数据量的大小,记录了我们每次消费到了哪一条数据来了,下一次过来接着上一次的消费记录进行消费即可

kafkaManager监控工具的安装与使用

第一步:上传压缩包并解压

unzip kafka-manager-1.3.3.7.zip -d ../servers/

第二步:更改application.conf配置里面的zk连接地址

kafka-manager.zkhosts="node01:2181,node02:2181,node03:2181"

第三步:启动kafkaManager

nohup ./kafka-manager  -Dconfig.file=/export/servers/kafka-manager-1.3.3.7/conf/application.conf -Dhttp.port=8070  >/dev/null 2>&1 &

第四步:webUI页面访问

http://192.168.52.200:8070/

 

编辑:文纯帝平

发布:2019-05-22 05:29:22

当前文章:http://scycxh.com/list_60316.html

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17541 20854 20162 41692 78975 21551 40098 56706 29148 67159 59948 78610 77787 61048 51696 96780 43556 10079 70882 23387

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