【转】解决 Maxwell 发送 Kafka 消息数据倾斜问题

最新推荐文章于 2025-05-11 19:13:06 发布

jcoiwenwfkowe

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文章标签： Kafka

原文链接：https://www.javazxz.com/thread-9229-1-1.html

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【转】解决 Maxwell 发送 Kafka 消息数据倾斜问题

参考文章：

（1）【转】解决 Maxwell 发送 Kafka 消息数据倾斜问题

（2）https://www.cnblogs.com/piperck/p/9531232.html

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7、Maxwell业务数据采集模块

赞的心路历程

09-09

947

Maxwell 是由美国Zendesk公司开源，用Java编写的MySQL变更数据抓取软件。它会实时监控MySQL数据库的数据变更操作（包括insert、update、delete），并将变更数据以 JSON 格式发送给 Kafka、Kinesi等流数据处理平台。

Maxwell 学习总结

lucky_love816的博客

09-03

642

目录下，如果当前尚未对库做任何修改，则 binlog 文件大小一定为 154 字节，每次重启 MySQL 都会生成新的 binlog 文件，mysql-bin.index 文件内记录了当前使用的 binlog 文件名称。此时在数据库中修改的数据，会被 Maxwell 监听到并发送到 Kafka Broker，Kafka 消费者会订阅到所有 Maxwell 发送的内容。可以看到，即便是一条 sql，Maxwell 也将会返回多条 json，每条 json 对应一条记录。，同时多条 json 的。

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【Kafka】Kafka-数据倾斜问题-参考资料-解决方案

weixin_33919941的博客

01-11

4500

Kafka-数据倾斜问题-参考资料-解决方案 Spark Master at spark://node-01:7077kafka 多线程producer 数据不均匀_百度搜索kafka 分片使用不均匀问题如何解决，求救 - OrcHome(1 封私信)kafka的生产者程序是用单例类，还是把KafkaProducer对象声明成static final? - 知乎kafka producer性能...

Maxwell的数据倾斜问题(kafka中partition分配不均)

蒙奇D路飞

01-17

1892

在我的这篇博客中记录了maxwell的使用 https://editor.youkuaiyun.com/md/?articleId=103722587,先对大家说声抱歉,因为我感觉误导了很多初学者,包括我自己也被误导,那就是Maxwell将数据发送到kafka之后导致的数据倾斜问题,下面我来纠正一下我们一般启动maxwell会执行类似的命令 ./maxwell --config ../config.prop...

Kafka topic 中的 partition 数据倾斜问题

最新发布

qq_41893505的博客

05-11

926

某些 Partition 接收到大量消息，而其他 Partition 接收很少甚至没有；导致部分 Kafka Broker 压力过大；消费端负载不均，有的 Consumer 处理不过来，有的却很空闲；严重时会造成消费延迟、系统资源浪费甚至服务不稳定。

数据倾斜

A3301的专栏

11-19

1080

有的时候，我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜，此时Spark作业的性能会比期望差很多。数据倾斜调优，就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题，以保证Spark作业的性能。数据倾斜是多么痛?!!! 如果数据倾斜没有解决，完全没有可能进行性能调优，其他所有的调优手段都是一个笑话。数据倾斜是最能体现一个spark大数据工程师水平的性能调优问题。数据倾斜如果

Kafka数据倾斜到某一个分区解决方案

weixin_36741151的博客

01-19

2641

Kafka数据倾斜到某一个分区解决方案

spark接收kafka的数据运行spark程序节点的task数据倾斜

u013013024的博客

06-09

1498

这是因为你的spark的slave节点和kafka的broker节点重合时，kafka的topic分区不均衡，没有分布在不同节点上，spark拉取数据就近原则，在那里拉取就在该节点计算，你可以建立多个分区均衡在各个节点上。导致这个原因是你的createDirectStream方法导致的，因为这个方法会自己映射你的kafka分区对应spark的分区，如果分区过少就会不均衡。

使用maxwell实时同步mysql数据到消息队列(rabbitMQ)

xiehd313的博客

07-30

9593

maxwell简介 maxwell是一个由Java编写的守护进程，可以实时读取mysql binlog并将行更新以JSON格式写入Kafka，Kinesis，RabbitMQ，Google Cloud Pub / Sub或Redis（Pub / Sub或LPUSH）。（以上内容摘自maxwell官网）。可以想象，有了mysql增量数据流，使用场景就很多了，比如：实时同步数据到缓存，同步数据到El...

Maxwell数据库数据采集-大数据week12-DAY1-Maxwell

qq_43058317的博客

05-28

1788

文章目录前言Maxwell 数据库数据实时采集1、Maxwell 简介2、Mysql Binlog介绍2.1 Binlog 简介2.2 Binlog 的日志格式3、Mysql 实时数据同步方案对比4、开启Mysql的Binlog5、Maxwell安装部署6、kafka介绍和使用6.1 Kafka简介6.2 Kafka特性6.3 Kafka集群架构6.4 Kafka集群安装部署6.5 kafka集群启动和停止6.6 kafka命令行的管理使用7、Maxwell实时采集mysql表数据到kafka总结前言

sparkstreaming+Kafka性能优化

cico

04-10

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（一）sparkstreaming参数理解使用SparkStreaming集成kafka时有几个比较重要的参数：（1）spark.streaming.stopGracefullyOnShutdown （true / false）默认fasle 确保在kill任务时，能够处理完最后一批数据，再关闭程序，不会发生强制kill导致数据处理中断，没处理完的数据丢失（2）spark.strea...

解决Spark数据倾斜（DataSkew）的N种姿势

01-27

对Spark/Hadoop这样的大数据系统来讲，数据量大并不可怕，可怕的是数据倾斜。何谓数据倾斜？数据倾斜指的是，并行处理的数据集中，某一部分（如Spark或Kafka的一个Partition）的数据显著多于其它部分，从而使得该部分的处理速度成为整个数据集处理的瓶颈。在Spark中，同一个Stage的不同Partition可以并行处理，而具体依赖关系的不同Stage之间是串行处理的。假设某个SparkJob分为Stage0和Stage1两个Stage，且Stage1依赖于Stage0，那Stage0完全处理结束之前不会处理Stage1。而Stage0可能包含N个Task，这N个

mysql 数据倾斜_【转】解决Maxwell发送Kafka消息数据倾斜问题

weixin_36284062的博客

02-07

393

最近用Maxwell解析MySQL的Binlog，发送到Kafka进行处理，测试的时候发现一个问题，就是Kafka的Offset严重倾斜，三个partition，其中一个的offset已经快200万了，另外两个offset才不到两百。Kafka数据倾斜的问题一般是由于生产者使用的Partition接口实现类对分区处理的问题，一般是对key做hash之后，对分区数取模。当出现数据倾斜时，小量任务耗时...

flink-cdc1.13.6读取mysql-binlog写入kafka出现数据倾斜

weixin_43525585的博客

02-24

2068

一、flink-cdc读取数据写入kafka出现了数据倾斜

Kafka中的数据本身就是倾斜的，使用FlinkSQL该如何处理

淡定一生2333的博客

06-23

868

又是经历了一段不太平的变动，最近算是稳定了点，工作内容又从后端开发转换成了sql boy，又要开始搞大数据这一套了。不同的是之前写实时任务的时候都是用的java代码，新环境却更加偏向与使用flink sql 解决，所以记录下使用flink sql 的一些感悟和遇到的问题吧。

KAFKA数据倾斜查看offset脚本

wqy55621594的博客

03-23

1015

KAFKA集群数据倾斜导致的某一个节点磁盘写满了,为了检查每个topic下分区得offset,使用kafka-run-class kafka-tools-getoffset查询第一步首先使用 kafka-topics --list --zookeeper 127.0.0.1:2181 复制所有的topic到文件夹kafka_topic中第二步 #!/bin/bash for i in cat /root/wqy_test/kafka_topic do echo '----------------

Kafka集群消息积压问题及处理策略

我是Mark

11-28

2385

通常情况下，企业中会采取轮询或者随机的方式，通过Kafka的producer向Kafka集群生产数据，来尽可能保证Kafk分区之间的数据是均匀分布的。在分区数据均匀分布的前提下，如果我们针对要处理的topic数据量等因素，设计出合理的Kafka分区数量。对于一些实时任务，比如Spark Streaming/Structured-Streaming、Flink和Kafka集成的应用，消费端不存在长时间"挂掉"的情况即数据一直在持续被消费，那么一般不会产生Kafka数据积压的情况。但是这些都是有前提的，

kafka（一：分区数据不均衡（数据倾斜），分区分配策略）

weixin_43446246的博客

11-07

2930

可以设置一个新的列，根据这个列进行hash。

大数据面试必备：Kafka如何处理数据倾斜问题：优化手段与负载均衡策略

qq_58299462的博客

04-05

650

Kafka处理数据倾斜问题主要是从均衡数据分区和优化生产者、消费者策略来进行的。有几种主要的优化手段：