hi
既然你只能消费到一个分区的数据，那么可以肯定的是消费能拿到的只是一个分区的数据，另外看到你说
> 用于本地开发调试 kafka(连到一个堡垒机xxx-b-1,转发 9797 到 xxx-a-1)
建议看看是不是这个转发有问题，只转发了一个节点
Best
zhisheng
Lynn Chen <alynnc...@163.com> 于2020年10月23日周五 上午11:01写道：
>
>
>
> hi, zhisheng:
>
>
> 我解析 json 后:
> (xxx, xxx, xxx, topic, partition, offset)
> =>
>
>
> (false,1603420582310,"INSERT","test3.order",2,75)
> (false,1603421312803,"INSERT","test3.order",2,76)
> (false,1603421344819,"INSERT","test3.order",2,77)
> (false,1603421344819,"INSERT","test3.order",2,78)
>
>
> 我增加十几条数据, 拿到的都是 partition 2 的数据(4 条), 1跟 3 的没有拿到
>
>
> 我的猜想:
>
>
> 我做了一个 9797 外网端口, 用于本地开发调试 kafka(连到一个堡垒机xxx-b-1,转发 9797 到 xxx-a-1)
>
>
> broker1 配置:
>
>
> listeners=PLAINTEXT://xxx-a-1:9092,EXTERNAL://:9797
> advertised.listeners=PLAINTEXT://xxx-a-1:9092,EXTERNAL://:9797
> listener.security.protocol.map=PLAINTEXT:PLAINTEXT,EXTERNAL:PLAINTEXT
> security.inter.broker.protocol=PLAINTEXT
>
>
> broker2 配置:
>
>
> listeners=PLAINTEXT://xxx-a-2:9092,EXTERNAL://:9797
> advertised.listeners=PLAINTEXT://xxx-a-2:9092,EXTERNAL://:9797
> listener.security.protocol.map=PLAINTEXT:PLAINTEXT,EXTERNAL:PLAINTEXT
> security.inter.broker.protocol=PLAINTEXT
>
>
>
>
>
>
>
> broker3 配置:
>
>
> listeners=PLAINTEXT://xxx-a-3:9092,EXTERNAL://:9797
> advertised.listeners=PLAINTEXT://xxx-a-3:9092,EXTERNAL://:9797
> listener.security.protocol.map=PLAINTEXT:PLAINTEXT,EXTERNAL:PLAINTEXT
> security.inter.broker.protocol=PLAINTEXT
>
>
> 本机连接kafka:
> properties.setProperty("bootstrap.servers", "xxx-b-1:9797")
>
>
> 是跟这个配置有关吗?
>
>
>
>
>
>
>
>
>
>
> 在 2020-10-23 08:37:14，"zhisheng" <zhisheng2...@gmail.com> 写道：
> >hi
> >
> >如果是要排查问题的话可以在消费 kafka 的时候通过 JSONKeyValueDeserializationSchema
> >来将数据的元数据（topic/parttion/offset）获取，这样可以排查你的数据到底来自哪些分区，这样你就不会再有困惑了。
> >
> >eg:
> >
> > env.addSource(new FlinkKafkaConsumer011<>(
> >parameters.get("topic"), new
> >JSONKeyValueDeserializationSchema(true),
> >buildKafkaProps(parameters))) .flatMap(new
> >FlatMapFunction<ObjectNode, ObjectNode>() {
> >@Override public void flatMap(ObjectNode jsonNodes,
> >Collector<ObjectNode> collector) throws Exception {
> > System.out.println(jsonNodes.get("value"));
> >System.out.println(jsonNodes.get("metadata").get("topic").asText());
> >
> >System.out.println(jsonNodes.get("metadata").get("offset").asText());
> >
> >System.out.println(jsonNodes.get("metadata").get("partition").asText());
> > collector.collect(jsonNodes);
> > } }) .print();
> >
> >Best
> >
> >zhisheng
> >
> >
> >Lynn Chen <alynnc...@163.com> 于2020年10月23日周五 上午12:13写道：
> >
> >>
> >>
> >>
> >>
> >>
> >>
> >> hi, Qijun Feng:
> >>
> >>
> >> 我也遇到了类似的问题, 请问您后来是怎么解决的哈?
> >>
> >>
> >>
> >>
> >>
> >>
> >>
> >>
> >>
> >>
> >>
> >>
> >>
> >>
> >>
> >>
> >>
> >> 在 2020-04-03 09:27:52，"LakeShen" <shenleifight...@gmail.com> 写道：
> >> >Hi Qijun,
> >> >
> >> >看下 kafka 是不是所有分区都有数据呢，或者在这个时间截后：1585670400000L，后面是不是只有分区3写入数据，个人的想法。
> >> >
> >> >Best,
> >> >LakeShen
> >> >
> >> >Qijun Feng <jun1st.f...@gmail.com> 于2020年4月2日周四 下午5:44写道：
> >> >
> >> >> Dear All，
> >> >>
> >> >> 我的 Kafka cluster 有三个机器，topic 也分了三个 partition， 我用 Flink 读取 Kafka
> >> >> 消息的时候，感觉只从一个 partition 读取了东西， 一开始我的 bootstrap.servers 只写了一个地址，
> >> >> 现在改成了所有地址，也换了 group.id
> >> >>
> >> >>
> >> >> Properties properties = new Properties();
> >> >> properties.setProperty("bootstrap.servers", "10.216.85.201:9092,
> >> >> 10.216.77.170:9092,10.216.77.188:9092");
> >> >> properties.setProperty("group.id", "behavior-logs-aggregator");
> >> >>
> >> >> FlinkKafkaConsumer010<BehaviorLog> kafkaConsumer010 =
> >> >> new FlinkKafkaConsumer010<BehaviorLog>("behavior-logs_dev",
> new
> >> >> BehaviorLogDeserializationSchema(), properties);
> >> >> kafkaConsumer010.setStartFromTimestamp(1585670400000L); //2020/04/01
> >> >>
> >> >> 处理完的数据，写到数据库里，看下了感觉少数据， 从 Log 里看到，也是。。，只有 partition=3， 没有
> partiton=1，或者
> >> 2
> >> >> 的，
> >> >>
> >> >> 2020-04-02 14:54:58,532 INFO
> >> >> org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumerBase -
> >> >> Consumer subtask 0 creating fetcher with offsets
> >> >> {KafkaTopicPartition{topic='behavior-logs_dev', partition=3}=38}.
> >> >>
> >> >>
> >> >> 是哪里有问题吗？
> >> >>
> >> >>
> >>
>
