记录一次kafka创建主题失败

最新推荐文章于 2025-03-31 10:17:17 发布
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在尝试创建Kafka主题时遇到错误，问题在于zookeeper.connect配置中包含了/kafka_root路径。解决方法是确保启动kafka-topics.sh命令时也包含此路径。验证步骤通过zkCli.sh检查znode，确认broker id与server.property配置一致。

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报错信息

Error while executing topic command : Replication factor: 3 larger than available brokers: 0.
[2021-06-29 13:10:38,512] ERROR org.apache.kafka.common.errors.InvalidReplicationFactorException: Replication factor: 3 larger than available brokers: 0.
 (kafka.admin.TopicCommand$)

#也就是说没有可用的broker，对于消息队列或者订阅消费的组件来说，broker是核心

查看配置文件

cat $KAFKA_HOME/config/server.property
在这里插入图片描述

解决方法

因为配置的zooke

最低0.47元/天 解锁文章
Kafka命令行创建Topic失败
程序猿的日常笔记
03-25 2024
刚安装了 Kafka，验证一下是否安装成功。想要在 Kafka 上创建一个 Topic，因为没有安装管理界面所以只能尝试登录服务器用命令行创建。在使用创建Topic的命令的过程中反复失败。
一次Kafka调优总结
youyou263的博客
11-21 2168
一般来说，一个kafka集群中，总的partitions数不应该超过3000，针对大流量的topic，建议一个消费组对应一个topic，而partition至少保证一个磁盘上放一个partition，比如12块盘，那就创建12个partition的topic，kafka会自动将parition目录均匀分配到各个磁盘，前提是kafka配置了多目录挂载多磁盘。，默认10 sec）。3、磁盘是否足够，若磁盘大小或磁盘IO满足不了流量要求，会造成io等待时延，从而影响kafka的处理速度，客户端会出现超时的报错。
kafka创建主题出错：kafka.zookeeper.ZooKeeperClientTimeoutException
qq_39536393的博客
05-09 2295
按教程Kafka Stream操作时，创建第一个主题后，可以查询、生产和消费，然后关了生产者消费者，创建第二个主题，加了–config cleanup.policy=compact命令，要过一会儿才输出信息，报错，说超时了： swhua@swhua:~/Desktop/kafka_2.13-2.7.0$ bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:9092 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic.
本地Kafka命令行创建topic时报错Connection to node -1 (localhost/127.0.0.1:9092) could not be established
最新发布
zcyf0809的博客
03-31 977
使用./zkServer start启动，发现是找不到zoo.cfg，我的这个配置文件是在/opt/homebrew/etc/zookeeper，将文件复制到/opt/homebrew/Cellar/zookeeper/3.9.3/libexec/etc/zookeeper，重新启动就好了。之前一直是直接使用项目上的Kafka，这次打算正式学习一下，所以在本地安装了Kafka，按照教程创建topic时出问题。3）使用lsof -i:9092查看也有内容了。4）新建一个终端，启动生产者。
单机Kafka创建topic时报错
weixin_47916959的博客
09-13 2439
创建topic需要使用最新的kafka创建方式：需要把--zookeeper改为--bootstrap-server，且把端口号改为Kafka的端口号9092。
kafka创建topic报错
鸭梨的博客
12-30 1663
kafka创建topic报错 kafka-topics.sh \ --zookeeper mypc01:2181,mypc02:2181,mypc03:2181/kafka-2020 \ --create \ --topic news203 \ --partitions 1 \ --replication-factor 1 InvalidReplicationFactorException: Replication factor: 1 larger than available brokers: 0.
Kafka启动后创建主题失败：replication factor: 1 larger than available brokers: 0
Chrogean的博客
02-27 2180
创建kafka主题时，报错： ERROR org.apache.kafka.common.errors.InvalidReplicationFactorException: Replication factor: 2 larger than available brokers: 0. 创建语句如下： /opt/apps/kafka_2.11-1.1.1/bin/kafka-topics.sh -...
Flink借助Kafka实现端到端精准一次_flink 如何保障数据一致性
2301_77033583的博客
04-29 1741
检查点保存的启动，标志着我们进入了两阶段提交协议的“预提交”阶段。但此时现在还没有具体提交的数据。jobManager 通知各个 TaskManager 启动检查点保存，Source 任务会将检查点分界线（barrier）注入数据流。这个 barrier 可以将数据流中的数据，分为进入当前检查点的集合和进入下一个检查点的集合。
用pyspark把数据从kafka的一个主题用流处理后再导入kafka的另一个主题的有关报错
11-14
在使用PySpark进行实时数据处理时，常常需要从一个Kafka主题读取数据流，执行必要的数据转换或处理，并将结果写入另一个Kafka主题。这个过程涉及到了分布式计算与消息队列的协同工作。报错信息通常涉及到环境配置、...
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02-15 1193
你的Kafka连不上、Topic创建不了？可能是这些参数没设置对！ Kafka作为一种分布式流处理平台，其配置选项非常多，尤其是在网络通信方面。`listeners`、`advertised.listeners`、`listener.security.protocol.map`、`inter.broker.listener.name`这四个配置项是Kafka中非常重要的网络配置，它们控制着Kafka集群如何与外部应用进行通信以及集群内部如何互相通信。理解这些配置项的关联性、使用场景和重要性，对于确保Kafk
本地连接k8s中的kafka报错
qq_42150559的博客
07-05 3655
报错内容 error connecting to node 0 at kafka-0.kafka-headless.local:9092 其实就是没有连接上kafka 我是把svc作为nodeport暴露端口出来，去连接这个端口然后报错了。 遇到这种情况，不要怀疑自己，一定是kafka的配置问题。 kafka默认配置是不允许外部连接访问的，只允许localhost，部署的时候一定要修改配置 两种解...
Kafka2.4.1使用自带zookeeper创建主题时报错：Unreasonable length
weixin_40268154的博客
06-30 1783
错误原因： 引用了错误的参数，将zookeeper地址写成了bootstrap-server地址。 解决方案： 将：kafka-topics.bat --create --bootstrap-server localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test 改为：kafka-topics.bat --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --p
常见Kafka错误整理
xinkuaile的专栏
11-11 1928
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kafka创建topic抛出： Replication factor: 3 larger than available broker:2
m0_66384724的博客
07-11 844
kafka创建topic抛出：Error while executing topic command : Replication factor: 3 larger than available broker:2
kafka创建topic报错ERROR org.apache.kafka.common.errors.InvalidReplicationFactorException
weixin_42507750的博客
03-03 9516
kafka创建topic报错ERROR org.apache.kafka.common.errors.InvalidReplicationFactorException 在kafka创建topic中输入以下命令 bin/kafka-topics.sh --zookeeper node01:2181 --create --replication-factor 3 --partitions 1 --topic first 报错 ERROR org.apache.kafka.common.errors
（十）kafka常见问题汇总
weixin_43930865的博客
08-31 7973
1：kafka问题总结 1：消费者消费消息失败 查看topic的副本同步机制是否一致 kafka-topics.sh --describe --zookeeper hdp01:2181,hdp02:2181,hdp03:2181 --topic kafka_test HW俗称高水位，HighWatermark的缩写，取一个partition对应的ISR中最小的LEO作为HW，consumer最多只能消费到HW所在的位置。 另外每个replica都有HW,leader和follower各自负责更新自己的HW
Error while executing topic command : replication factor: 3 larger than available brokers: 2
weixin_33994444的博客
12-14 1010
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
Kafka:Error while executing topic command : Replication factor: 1 larger than available brokers: 0
默主归沙的博客
04-25 3830
目录 背景 解决 背景 我每次装kafka如何报了错，都是这个错误 Kafka:Error while executing topic command : Replication factor: 1 larger than available brokers: 0 当你把kafka装好之后，如果开启zookeeper和kafka都有进程，但是创建kafka主题就失败。那应该就是配置文件配置错了。 解决 基于这点，一定要去看一下server.properties consumer.
kafka消费失败
03-08
### Kafka 消费消息失败的解决方案 #### 调整消费者配置参数 为了应对消费速度跟不上生产速度的问题，可以调整消费者的配置参数来提高吞吐量。增加`max.poll.interval.ms`可以让消费者有更多时间处理每批次的消息而不被视作失效[^2]。 #### 扩展消费者实例数量 如果单个消费者无法及时处理所有消息，则可以通过扩展更多的消费者实例加入相同的消费者组共同分担工作负载。这有助于减少每个消费者负责的数据量并加快整体处理速率[^3]。 #### 实现幂等性和事务支持 针对可能存在的重复消费现象，启用Kafka的幂等性功能或利用事务机制能够有效防止因网络波动等原因造成的重复提交问题。对于重要操作，在应用层面上也应设计成可重试且无副作用的形式[^5]。 #### 合理设置主题分区数 适当规划topic下的partition数目不仅有利于水平拓展集群规模，还能够在一定程度上缓解由于个别热点key导致的部分节点压力过大状况。确保相同业务逻辑的消息尽可能落入同一partion之中以便维持局部有序性[^4]。 ```java // Java示例：创建具有幂等性的KafkaProducer Properties props = new Properties(); props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092"); props.put("acks", "all"); props.put("retries", 0); props.put("batch.size", 16384); props.put("linger.ms", 1); props.put("buffer.memory", 33554432); props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); // 开启幂等性 props.put("enable.idempotence", true); KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props); ``` #### 设置合理的Offset管理策略 当遇到异常断连等情况时，默认情况下Kafka会在下次重启后继续从未完成的位置读取新记录；然而有时也可能因为某些原因使得offset未能成功提交从而引发重复消费事件的发生。通过自定义commit方式以及合理设定自动提交间隔(`auto.commit.interval.ms`)等措施可以在不影响正常流程的前提下降低此类风险。
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