【kafka系列教程33】kafka镜像集群之间的数据

本文介绍Kafka集群间的数据镜像过程,用于在不同数据中心间提供数据副本,提高吞吐量和容错性。文章详细解释了镜像工具的工作原理,包括如何从源集群读取数据并写入目标集群,以及如何通过配置实现特定主题的镜像。

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镜像集群之间的数据

We refer to the process of replicating data betweenKafka clusters "mirroring" to avoid confusion with the replication that happens amongst the nodes in a single cluster. Kafka comes with a tool for mirroring data between Kafka clusters. The tool reads from one or more source clusters and writes to a destination cluster, like this:

我们指的是kafka集群之间复制数据“镜像”,为避免在单个集群中的节点之间发生复制混乱的。kafka附带了kafka集群之间的镜像数据的工具。该工具从一个源集群读取和写入到目标集群,像这样:

A common use case for this kind of mirroring is to provide a replica in another datacenter. This scenario will be discussed in more detail in the next section.

常见的用例是镜像在另一个数据中心提供一个副本。这种方案的将在下一节详细讨论。

 

You can run many such mirroring processes to increase throughput and for fault-tolerance (if one process dies, the others will take overs the additional load).

你可以运行很多这样的镜像进程来提高吞吐和容错性(如果某个进程挂了,则其他的进程会接管)

 

Data will be read from topics in the source cluster and written to a topic with the same name in the destination cluster. In fact the mirror maker is little more than a Kafka consumer and producer hooked together.

数据从源集群中的topic读取并将其写入到目标集群中相名的topic。事实上,镜像制作不比消费者和生产者连接要好。

 

The source and destination clusters are completely independent entities: they can have different numbers of partitions and the offsets will not be the same. For this reason the mirror cluster is not really intended as a fault-tolerance mechanism (as the consumer position will be different); for that we recommend using normal in-cluster replication. The mirror maker process will, however, retain and use the message key for partitioning so order is preserved on a per-key basis.

源和目标集群是完全独立的实体:分区数和offset可以都不相同,就是因为这个原因,镜像集群并不是真的打算作为一个容错机制(消费者位置是不同的),为此,我们推荐使用正常的集群复制。然而,镜像制造将保留和使用分区的消息key,以便每个键基础上保存顺序。

 

Here is an example showing how to mirror a single topic (named my-topic) from two input clusters:

下面是一个示例演示如何从两个输入集群镜像到一个topic(名为:my-topic):

 > bin/kafka-run-class.sh kafka.tools.MirrorMaker
       --consumer.config consumer-1.properties --consumer.config consumer-2.properties 
       --producer.config producer.properties --whitelist my-topic

Note that we specify the list of topics with the--whitelist option. This option allows any regular expression using Java-style regular expressions. So you could mirror two topics named Aand Busing--whitelist 'A|B'. Or you could mirror alltopics using--whitelist '*'. Make sure to quote any regular expression to ensure the shell doesn't try to expand it as a file path. For convenience we allow the use of ',' instead of '|' to specify a list of topics.

注意,我们用 --whitelist 选项指定topic列表。此选项允许使用java风格的正则表达式。所以你可以使用--whitelist 'A|B' ,A和B是镜像名。或者你可以镜像所有topic。也可以使用--whitelist ‘*’镜像所有topic,为了确保引用的正则表达式不会被shell认为是一个文件路径,我们允许使用‘,’ 而不是’|’指定topic列表。

 

Sometime it is easier to say what it is that you don'twant. Instead of using--whitelist to say what you want to mirror you can use--blacklist to say what to exclude. This also takes a regular expression argument.

你可以很容易的排除哪些是不需要的,可以用--blacklist来排除,目前--new.consumer不支持。

 

Combining mirroring with the configuration auto.create.topics.enable=true makes it possible to have a replica cluster that will automatically create and replicate all data in a source cluster even as new topics are added.

镜像结合配置auto.create.topics.enable=true,这样副本集群就会自动创建和复制。


 

### 关于在EMR集群间迁移Kafka数据的方法与最佳实践 当考虑在Elastic MapReduce (EMR) 集群之间迁移Apache Kafka数据时,有几种方法可以实现这一目标。为了确保迁移过程中的高可用性和可靠性,建议采用一些特定的技术和工具。 #### 使用MirrorMaker进行跨集群复制 一种常见的做法是利用Kafka自带的MirrorMaker工具来同步两个不同集群之间的消息流。通过配置源集群作为生产者并将目标集群设置为消费者角色,能够有效地将数据从一个环境迁移到另一个环境中[^1]。 ```bash bin/kafka-mirror-maker.sh \ --consumer.config source-cluster-consumer.properties \ --producer.config target-cluster-producer.properties \ --whitelist ".*" ``` 此命令会启动镜像制造器服务,在两个指定位置之间持续传输新产生的记录。对于大规模部署而言,还可以调整参数以优化性能并减少延迟影响。 #### 实施健壮的数据管道策略 除了简单的直接转移外,构建更加稳健的数据处理管线也是至关重要的一步。这可能涉及到实施故障切换选项以及其他增强措施,从而创建更为可靠的端到端解决方案。 例如,可以通过引入额外的日志收集机制(如Apache Flume),确保即使在网络中断或其他异常情况下也能保持数据的一致性;同时配合使用监控平台实时跟踪整个流程的状态变化情况,以便及时发现问题所在并采取相应行动加以解决。 #### 测试驱动开发与流量分发技术相结合 考虑到实际应用场景下的复杂度以及潜在风险因素,在正式上线前进行全面测试显得尤为重要。这里推荐采纳一种激进的理念——即拥抱诸如生产环境内测验及基于监测导向的发展模式;一旦代码经过初步单元测试验证之后,则可将其部署至部分业务量上观察其表现如何对比先前版本的效果[^2]。 这种渐进式的发布方式不仅有助于降低变更带来的不确定性,而且还能借助已有的负载均衡设施灵活控制访问比例,进而达到平稳过渡的目的。
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