Kafka从指定时间开始消费数据

需求-故障定位:flink消费kafka数据,某个时间点漏数据

  • 背景:kafka数据保留3天,如果第二天,发现程序异常导致数据丢失,需要定位是topic源头无数据,还是程序处理出现异常。
bash 复制代码
# 1, 设置一个新的group,重置offset为某个时间,格式为'YYYY-MM-DDTHH:mm:SS.sss'
[root@kafka01 ~]# ./bin/kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server kafka01:9092 \
    --group t1 --topic topicTest:2,1,0 --reset-offsets \
    --to-datetime '2024-11-27T00:00:00.000' --execute
GROUP                          TOPIC                  PARTITION  NEW-OFFSET
t1                             topicTest                  2          23227
t1                             topicTest                  1          12819
t1                             topicTest                  0          187
[root@kafka01 ~]#  ./bin/kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server kafka01:9092 \
     --describe --group t1
GROUP           TOPIC      PARTITION  CURRENT-OFFSET  LOG-END-OFFSET  LAG             CONSUMER-ID     HOST            CLIENT-ID
t1              topicTest   2          23227           27151           3924            -               -               -
t1              topicTest   1          12819           14781           1962            -               -               -
t1              topicTest   0          187             187             0               -               -               -


# 2, 使用该group,开始消费数据 (如下演示:消费7条数据,消费offset从 23227 --变为23234 )
[root@kafka01 ~]# ./bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server kafka01:9092 \
       --topic topicTest  --group t1 |head -n 2
#.....打印具体日志...
#Unable to write to standard out, closing consumer.
#Processed a total of 7 messages
[root@kafka01 ~]#  ./bin/kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server kafka01:9092 \
      --describe --group t1
GROUP           TOPIC      PARTITION  CURRENT-OFFSET  LOG-END-OFFSET  LAG             CONSUMER-ID     HOST            CLIENT-ID
t1              topicTest   2          23234           27151           3917            -               -               -
t1              topicTest   1          12819           14781           1962            -               -               -
t1              topicTest   0          187             187             0               -               -               -
相关推荐
heimeiyingwang5 小时前
【架构实战】分布式事务:从CAP定理到Seata实战,一文讲透跨服务数据一致性
分布式·架构
lakernote9 小时前
图解 Kafka Consumer 常用 API:poll、seek、pause、wakeup 到底在控制什么?
分布式·kafka·linq
lazy H12 小时前
不同的消息队列有什么区别?Kafka、RabbitMQ、RocketMQ、Pulsar、ActiveMQ 选型对比
后端·中间件·kafka·rabbitmq·rocketmq
数据库小学妹13 小时前
集群与分布式啥区别?从主从集群到分布式实战
分布式·分布式数据库·数据库架构·集群·分库分表·主从集群·集群与分布式
江畔柳前堤13 小时前
AgentScope 设计与原理全解:从消息原语到分布式智能体工程底座
大数据·人工智能·分布式·目标检测·机器学习·语言模型·架构
萧瑟余晖13 小时前
Java深入解析篇三十四之分布式事务
java·开发语言·分布式
零域码客13 小时前
Redis 双刃剑:缓存与分布式锁的本质区别
redis·分布式·缓存·并发控制·后端架构
hopsky15 小时前
kafka 对发送端的容错处理
数据库·分布式·kafka
ltl1 天前
3D 并行深度:数据 / 张量 / 流水 / 序列 / ZeRO
分布式
FserSuN1 天前
回顾Spark的概念与应用
大数据·分布式·spark