storm读kafka数据源保证消息不丢失的方法

最新推荐文章于 2025-06-04 22:10:34 发布
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#storm #kafka

本文详细探讨了如何在使用Storm处理Kafka数据源时，通过配置和最佳实践确保消息不丢失。内容涵盖了消费者组管理、检查点机制、故障恢复策略等关键点，旨在提供一种可靠的实时数据流处理解决方案。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

ack设置成-1 unclean设置为false就不丢数了，除非所有集群都同时挂，磁盘缓存没刷新
再设置个mini isr=2更大保证一下
如果你们ack设置的默认为1，那么切换leader的时候丢数很正常
看你们的需求了，吞吐量跟性能做个平衡
还有topic级别两个配置
ack是生产者的
unclean、mini isr是topic的
记一次kafka数据丢失问题的排查
qq_33160722的博客
10-23 1万+
数据丢失为大事，针对数据丢失的问题我们排查结果如下。 第一：是否存在数据丢失的问题？     存在，且已重现。 第二：是在什么地方丢失的数据，是否是YDB的问题？     数据丢失是在导入阶段，数据并没有写入到Kafka里面，所以YDB也就不会从Kafka里面消费到缺失的数据，数据丢失与延云YDB无关。 第三：是如何发现有数据丢失？     1.测试数据会一共创建365个分区，
kafka丢数据和数据重复
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首先这个是我的原创文章,也参考了网络上的各位大神的文章加上自己的总结,欢迎各位大神指出错误!我们共同进步！ 1.kafka的数据交换是在哪里完成？ kafka设计的初衷是尽一切努力在内存中完成数据交换,无论是对外的系统,或是内部存底层的操作系统的交互.如果Producer和Consumer之间生产和消费进度上配合得当，完全可以实现数据交换零I/O,但是这个几乎 不可能 2.kafka缓
Kafka是怎么保证消息不丢失的?
最新发布
mountain9527的博客
06-04 494
阶段机制作用Produceracks=all + retries + 幂等性避免生产消息丢失、重复Broker多副本同步 + 持久化 + 禁止脏选主保证消息可靠落盘Consumer手动提交 offset + 幂等处理避免消费丢失/重复。
Twitter Storm是如何保证数据不丢失的？
Mac Track
12-04 2636
Twitter Storm一个很好的功能就是保证数据不丢失，下面就看一下它是如何保证的呢。 A Storm topology has a set of special "acker" tasks that track the tree of tuples for every spout tuple. When an acker sees that a tree is complete,
storm的ack消息不丢失机制
努力赚钱就可以住更好的养老院
09-17 867
1：ack是什么 ack 机制是storm整个技术体系中非常闪亮的一个创新点。 通过Ack机制，spout发送出去的每一条消息，都可以确定是被成功处理或失败处理， 从而可以让开发者采取动作。比如在Meta中，成功被处理，即可更新偏移量，当失败时，重复发送数据。 因此，通过Ack机制，很容易做到保证所有数据均被处理，一条都不漏。 另外需要注意的，当spout触发fail动作时，不会自动重...
Twitter Storm如何保证消息不丢失
竹叶青 的专栏
11-24 5105
转载自：徐明明的博客，查看原文 本文翻译自： https://github.com/nathanmarz/storm/wiki/Guaranteeing-message-processing   storm保证从spout发出的每个tuple都会被完全处理。这篇文章介绍storm是怎么做到这个保证的，以及我们使用者怎么做才能充分利用storm的可靠性特点。 一个tuple被”完全处理”
storm_Kafka_demo
12-13
KafkaSpout能保证消息的可靠处理，即使在故障恢复后也能确保不丢失任何数据。开发者需要配置KafkaSpout以指向正确的Zookeeper集群（用于Kafka的协调），并指定要消费的Kafka主题。 接下来，我们关注Bolts。在这个...
storm之集成kafka操作示例代码.zip
12-28
同时，Kafka的消息持久化特性也保证了数据不会丢失。 9. **优化与性能**：在实际部署中，我们还需要考虑性能优化，如调整Kafka的分区数量、Storm的worker和executor数量，以及Spout和Bolt的并行度，以达到最佳的...
Storm从Kafka集群高效读取数据处理指南
5. 实现ack()和fail()方法用于消息确认机制，确保数据不丢失。 6. 在Storm拓扑中添加这个KafkaSpout作为数据源。 三、从Kafka中读取数据 从Kafka集群读取数据是Storm与Kafka整合的关键环节。这一步骤涉及到从Kafka...
Storm与Kafka整合教程及代码实现
将Storm与Kafka整合，主要是利用Kafka作为数据源，由Kafka提供稳定的、有序的数据流，然后通过Storm来进行实时处理。例如，用户行为日志可以被写入Kafka，然后Storm拓扑从Kafka中读取这些日志并进行实时分析，如计数...
Storm与Kafka整合源码实践教程
在Storm中使用KafkaSpout的好处在于，可以利用Kafka的高可用性和消息可靠性，保证了数据不会丢失。 **配置和调用方法**: 在Storm的Topology定义中，配置KafkaSpout通常包括指定连接到Kafka集群的配置参数，如服务器...
storm利用ack保证数据的可靠性源码
10-10
storm利用ack保证数据的可靠性，发送失败时进行重发，保证数据不丢失。
storm 0.10.0 kafkaSpout 总是读取旧消息 offset丢失问题
马农里奥
12-10 6520
Storm开发免不了本地测试，storm 0.9.6的版本一切正常，升级到0.10.0本地localCluster运行出现了问题。 kafkaSpout每次启动读取消息都是from-beginning。 经过各种测试，普通的kafka消费者没有这个错误，而且提交到集群也没问题。网上大量查找解决办法，终于找到了原文地址：http://www.bubuko.com/infodetail-672915
storm-kafka数据读取问题
sundujing的博客
08-24 4006
在storm的bolt中，接受kafka会出现数据读不到的问题： 控制台不报错，但是有如上的提示，提醒有Fetched 31 messages from:和 Added 31 messages from:，但是并未对数据进行处理和接受。产生的原因是这样的，下面分两种情况讨论： 1.bolt只接受一个spout： 如：builder.setSpout("readlog", new KafkaSpo
kafka：发现kafka丢消息后的排查
不花的花和尚的博客
10-05 3686
背景：       最近在用kafka做消息中间件，producer从hive中读取消息发送到kafka，后端storm对消息分类发送到elasticsearch建立索引。 问题：       hive表中总共350万数据，当时整个全量索引结束后发现，最后索引条数总共310万左右。storm日志没有任何错误日志。 排查：       首先排查storm consumer的问题，由于发现s...
storm从kafka消息队列读取数据进行读写操作
湖人•总冠军
01-02 1万+
业务场景： storm+kafka 作为经典组合，storm的作用主要是进行流式计算，对于源源不断的均匀数据流流入处理是非常有效的，而现实生活中大部分场景并不是均匀的数据流，而是时而多时而少的数据流入，这种情况下显然用批量处理是不合适的，如果使用storm做实时计算的话可能因为数据拥堵而导致服务器挂掉，应对这种情况，使用kafka作为消息队列是非常合适的选择，kafka可以将不...
Storm系列三： Storm消息可靠性保障
weixin_30735745的博客
04-11 165
Storm系列三： Storm消息可靠性保障 在上一篇 Storm系列二： Storm拓扑设计 中我们已经设计了一个稍微复杂一点的拓扑。 而本篇就是在上一篇的基础上再做出一定的调整。 在这里先大概提一下上一篇的业务逻辑， 我们会不断收到来自前端的消息，消息包含消息的发送时间，消息内容，结束标识， 消息的发送者， SessionId等其他信息， 我们需要做的事情是当接收到消息之后，根据Sessio...
Storm消费Kafka值得注意的坑
gmHappy
04-25 7639
问题描述：　　kafka是之前早就搭建好的，新建的storm集群要消费kafka的主题，由于kafka中已经记录了很多消息，storm消费时从最开始消费问题解决：　　下面是摘自官网的一段话：How KafkaSpout stores offsets of a Kafka topic and recovers in case of failuresAs shown in the above Kafk...
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