Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Apache Kafka: получение метаданных темы с идентификатором корреляции 0

Я отправил одно сообщение своей Кафке, используя следующий код:

 def getHealthSink(kafkaHosts: String, zkHosts: String) = {
    val kafkaHealth: Subscriber[String] = kafka.publish(ProducerProperties(
      brokerList = kafkaHosts,
      topic = "health_check",
      encoder = new StringEncoder()
    ))
    Sink.fromSubscriber(kafkaHealth).runWith(Source.single("test"))
  }
  val kafkaHealth = getHealthSink(kafkaHosts, zkHosts)

и я получил следующее сообщение об ошибке:

ОШИБКА kafka.utils.Utils$ при получении метаданных темы для тем [Set(health_check)] от брокера [ArrayBuffer(id:0,host:****,port:9092)] не удалось kafka.common.KafkaException: получение метаданных темы для темы [Set (health_check)] от брокера [ArrayBuffer (id: 0, host: ****, порт: 9092)] не удалось

Вы хоть представляете, в чем может быть проблема?

apache-kafka
01.09.2016

Ответы:


1

Сообщение об ошибке невероятно неясно, но в основном «Извлечение метаданных темы» — это первое, что делает производитель, а это означает, что именно здесь он впервые устанавливает соединение с Kafka.

Есть большая вероятность, что либо брокер, к которому вы пытаетесь подключиться, не работает, либо есть другая проблема с подключением (порты, брандмауэры, DNS и т. д.).

Из несвязанных новостей: похоже, вы используете старый и устаревший производитель Scala. Мы рекомендуем перейти на нового производителя Java (org.apache.kafka.clients.KafkaProducer).

02.09.2016
  • Спасибо. Это вопрос подключения с машины VM. Что касается Кафки, я вижу в Интернете много теоретического материала. Тем не менее, существует недостаточно примеров кода или руководств о том, как писать код, взаимодействующий с сервером, управляемым Kafka. Можете ли вы дать несколько хороших ссылок, которые могут дать хорошее руководство для этой цели? 02.09.2016
    • Новые материалы
    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..