kafka查看当前偏移量对应的时间

你可以使用 Kafka 提供的命令行工具 `kafka-run-class.sh` 来查看当前偏移量对应的时间。具体步骤如下：

1. 使用以下命令行工具查找分区的最新偏移量：

kafka-run-class.sh kafka.tools.GetOffsetShell \
  --broker-list <kafka_broker_list> \
  --topic <topic_name> \
  --time -1

其中，`<kafka_broker_list>` 是你 Kafka 集群的 broker 列表，`<topic_name>` 是你要查询的主题名称。

2. 将上一步中获取到的偏移量作为参数，使用以下命令行工具查找对应的时间戳：

kafka-run-class.sh kafka.tools.GetOffsetShell \
  --broker-list <kafka_broker_list> \
  --topic <topic_name> \
  --time <offset>

其中，`<offset>` 是上一步中获取到的偏移量。

执行以上命令，Kafka 会输出对应的时间戳。注意，这里的时间戳是以毫秒为单位的 UNIX 时间戳，需要进行转换才能得到人类可读的时间。

相关问题

如何查看kafka里面有没有对应数据

要查看Kafka中是否有对应的数据，您可以通过以下几种方式来进行确认：

1. 使用命令行工具：
Kafka提供了命令行工具，比如`kafka-console-consumer`，通过这个工具可以订阅特定的Topic来查看其中的消息。使用以下命令可以查看Topic中的消息：

   kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server <kafka-broker-list> --topic <topic-name> --from-beginning

这个命令会连接到Kafka集群的broker，并订阅指定的Topic，`--from-beginning`参数会从该Topic的最早消息开始消费。如果命令行开始显示消息，说明Topic中有数据。

2. 使用Kafka Manager或Kafka Control Center：
这些是Kafka的图形化管理工具，可以帮助您更直观地查看Kafka集群的状态。通过这些工具，您可以查看Topic的分区、副本、当前的偏移量等信息，也可以直接查看Topic中的数据。

3. 编写消费者程序：
您可以使用Kafka的客户端库编写消费者程序，通过代码订阅Topic并消费消息。以下是一个使用Java编写的简单消费者示例：

   Properties props = new Properties();
   props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
   props.put("group.id", "test-group");
   props.put("enable.auto.commit", "true");
   props.put("auto.commit.interval.ms", "1000");
   props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
   props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");

   KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);
   consumer.subscribe(Arrays.asList("topic_name"));

   while (true) {
       ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(100);
       for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
           System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s%n", record.offset(), record.key(), record.value());
       }
   }

如果程序能够打印出消息，则说明Topic中有数据。

flink从自定义的偏移量开始消费

在 Flink 中，可以通过实现自定义的 SourceFunction 来控制消费偏移量的起始位置。下面是一个简单的示例：

public class MySource implements SourceFunction<String> {
    
    private String[] data = {"a", "b", "c", "d", "e"};
    private int offset;
    
    @Override
    public void run(SourceContext<String> ctx) throws Exception {
        while (offset < data.length) {
            ctx.collect(data[offset]);
            offset++;
        }
    }
    
    @Override
    public void cancel() {}
}

在上面的示例中，我们通过实现 SourceFunction 接口来生成一组数据。其中，我们维护了一个偏移量 offset，表示当前应该从哪个位置开始消费数据。在 run 方法中，我们不断地从 data 数组中取出数据，并将其发送给 Flink 系统。这样，我们就可以通过控制 offset 的值来指定从哪个位置开始消费数据。

在使用该 SourceFunction 时，我们可以通过 Flink 的 API 来指定起始偏移量。例如，下面的代码将从第三个元素开始消费数据：

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

DataStreamSource<String> source = env.addSource(new MySource())
        .setParallelism(1)
        .setStartingOffsets(StartingOffsets.fromSpecificOffsets(Collections.singletonMap(new TopicPartition("topic", 0), 2L)));

source.print();

env.execute("My Source Demo");

在上面的代码中，我们通过 `setStartingOffsets` 方法来指定起始偏移量。其中，`fromSpecificOffsets` 方法可以接受一个 Map 对象作为参数，其中的 Key-Value 对应着 Kafka 的 TopicPartition 和对应的偏移量。这样，我们就可以在 Flink 中从指定的位置开始消费数据了。