Apache Kafka系列(七)Kafka Repartition操作

本文详细介绍了如何使用Kafka的重新分区命令增加主题分区数,包括具体操作步骤及配置文件示例。通过实例展示了如何从单一分区扩展到三个分区,并调整了副本集,适合对Kafka分区管理感兴趣的读者。

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Kafka提供了重新分区的命令,但是只能增加,不能减少

我的kafka安装在/usr/local/kafka_2.12-1.0.2目录下面,

[root@i-zk1 kafka_2.12-1.0.2]# bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper localhost:2181 --topic test
Topic:test      PartitionCount:3        ReplicationFactor:3     Configs:
        Topic: test     Partition: 0    Leader: 0       Replicas: 0 Isr: 0

查看当前topic test为一个分区,一个Repli

执行如下

bin/kafka-reassign-partitions.sh --zookeeper localhost:2181 --reassignment-json-file repartion_config/test.json --execute
test.json

其中test.json内容如下

[root@i-zk1 kafka_2.12-1.0.2]# cat repartion_config/test.json 
{"version":1,"partitions":[{"topic":"test","partition":0,"replicas":[0,1,2]},{"topic":"test","partition":1,"replicas":[0,1,2]},{"topic":"test","partition":2,"replicas":[0,1,2]}]}

再次查看test topic如下

[root@i-zk1 kafka_2.12-1.0.2]# bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper localhost:2181 --topic test
Topic:test      PartitionCount:3        ReplicationFactor:3     Configs:
        Topic: test     Partition: 0    Leader: 0       Replicas: 0,1,2 Isr: 0,1,2
        Topic: test     Partition: 1    Leader: 0       Replicas: 0,1,2 Isr: 0,1,2
        Topic: test     Partition: 2    Leader: 0       Replicas: 0,1,2 Isr: 0,1,2

 

转载于:https://www.cnblogs.com/qizhelongdeyang/p/9960093.html

<think>好的,用户想整合多段代码成一个完整的可运行程序。首先,我需要明确用户提供的代码片段来自哪里。根据引用内容,他们提到了Kafka-Spark Streaming整合、PHP微信小程序物业维修报修系统,以及项目开发模式、后台框架搭建等内容。可能用户手头有几个不同部分的代码,比如数据处理、后端逻辑和前端交互,需要将它们连接起来。 接下来,我要考虑如何将这些不同技术的代码整合。比如,Kafka和Spark Streaming处理数据流,PHP处理后端逻辑,微信小程序作为前端。需要确定各部分之间的接口和数据传输方式。比如,Spark处理后的数据存储到数据库,PHP后端从数据库读取数据并提供API给小程序。 然后,检查代码之间的依赖关系。比如,确保Spark Streaming的输出能正确写入数据库,PHP后端能访问同一个数据库,并且小程序通过API调用获取数据。可能需要配置数据库连接信息,设置API端点,处理数据格式转换等问题。 还要考虑环境搭建,比如安装Kafka、Spark、PHP环境、微信小程序开发工具等。用户可能需要指导如何配置这些环境,确保各组件能协同工作。此外,代码中可能有依赖库需要安装,比如Spark的Kafka集成库、PHP的数据库驱动等。 另外,用户提到的毕业设计项目,可能涉及完整的系统流程,从报修提交到处理完成。需要将前端的小程序界面、后端的PHP逻辑和数据处理层的Spark Streaming整合,确保数据流畅通。例如,用户在小程序提交报修请求,PHP后端接收并存入数据库,Spark处理实时数据分析,可能生成统计信息供后端或前端展示。 可能存在的一些问题包括:数据序列化/反序列化、API的安全认证、错误处理、日志记录等。需要确保各部分代码的错误处理机制,比如Kafka消费者重试机制,PHP后端的异常捕获,小程序的网络请求超时处理。 最后,可能需要编写一个主程序或脚本,按顺序启动各组件,比如先启动Kafka和Spark作业,然后启动PHP后端服务,最后部署小程序前端。同时,提供配置文件示例,让用户填写自己的数据库连接、Kafka服务器地址等信息。 总结步骤:确定系统架构,定义接口和数据流,整合代码逻辑,处理依赖和环境配置,测试各组件连通性,编写部署文档。确保用户能按照指导步骤成功运行整个系统。</think>整合多段代码形成完整程序需要遵循以下步骤,以Kafka-Spark Streaming-PHP系统为例: ### 一、系统架构设计 $$系统架构图$$ ![架构图](data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAABAAAAAQCAYAAAAf8/9hAAAABHNCSVQICAgIfAhkiAAAAAlwSFlzAAAOxAAADsQBlSsOGwAAABl0RVh0U29mdHdhcmUAd3d3Lmlua3NjYXBlLm9yZ5vuPBoAAABZSURBVDiN7ZMxCsAgDESz1A7i/Zc4dCgUOhT8xQY/2hCk0MHbHkIeORERd8l1Z8yqCgBm9sU5J0QEIvq8t1prbK0FAPTeH4CqXgBmRkQ459B7DzOLiP8PfgB7nBZUZ3Z5sQAAAABJRU5ErkJggg==) ### 二、代码整合步骤 1. **建立数据通道** ```python # Spark Streaming接收Kafka数据 from pyspark.streaming.kafka import KafkaUtils kafkaStream = KafkaUtils.createDirectStream( ssc, ["topic"], {"metadata.broker.list": "localhost:9092"}) ``` 2. **实现PHP数据接口** ```php // 数据库连接(引用[3]) $conn = new mysqli("localhost", "user", "pass", "property_db"); if ($conn->connect_error) { die("连接失败: " . $conn->connect_error); } // REST API接口(引用[2]) header("Content-Type: application/json"); $result = $conn->query("SELECT * FROM repair_orders"); echo json_encode($result->fetch_all(MYSQLI_ASSOC)); ``` 3. **微信小程序对接** ```javascript // pages/index/index.js wx.request({ url: 'https://domain.com/api.php', success(res) { this.setData({ orders: res.data }) } }) ``` ### 三、完整程序结构 ``` project/ ├── spark/ # 流处理程序(引用[1]) │ └── kafka_processor.py ├── php-api/ # 后台接口(引用[3]) │ ├── api.php │ └── db_connect.php └── wechat-app/ # 小程序前端 └── pages/ └── index/ ├── index.js ├── index.wxml └── index.wxss ``` ### 四、关键整合点 1. **数据格式统一**:使用JSON作为Kafka消息格式 $$JSON结构示例$$ ```json { "order_id": 123, "address": "A栋201", "issue_type": "水电维修" } ``` 2. **环境配置同步** - Kafka主题分区设置需与Spark并行度匹配[^1] - PHP接口需配置CORS支持小程序跨域访问[^3] - 数据库字符集统一为utf8mb4 3. **异常处理机制** ```python # Spark容错处理 kafkaStream.foreachRDD(lambda rdd: rdd.filter(lambda x: validate(x)) .repartition(3) .saveToPhoenix(...)) ``` ### 五、运行验证 1. 启动顺序: ```bash zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties kafka-server-start.sh config/server.properties spark-submit --packages org.apache.spark:spark-streaming-kafka-0-8_2.11:2.4.0 spark/kafka_processor.py php -S localhost:8000 -t php-api/ ``` 2. 测试流程: ``` 小程序提交报修 → Kafka接收数据 → Spark清洗存储 → PHP接口返回 → 小程序展示 ```
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