架构设计：系统间通信（28）——Kafka及场景应用（中1）
Apache Kafka的安装过程非常简单。为了节约篇幅我不准备像介绍Apache ActiveMQ那样，专门花费笔墨来介绍它的单机（单服务节点）安装过程和最简单的生产者、消费者的编码过程。而是换一种思路：直接介绍Apache Kafka多节点集群的安装过程，并且在这个Apache Kafka集群中
运维学习————kafka(1)
kafka中文文档kafka是由apache软件基金会开发的一个开源流处理框架，由JAVA和scala语言编写。是一个高吞吐量的分布式的发布和订阅消息的一个系统。Kafka用于构建实时的数据管道和流式的app.它可以水平扩展，高可用，速度快，并且已经运行在数千家公司的生产环境。
阿里云kafka消息写入topic失败
本章主要介绍了一下，本人在工作中遇到的kafka 消息写入主题失败的排查过程
消息队列和KafKa
消息 + 队列 （Message + Queue） 简称MQ。消息队列本质就是个队列，FIFO先入先出，只不过队列中存放的内容是Message，从而叫消息队列。消息队列的主要用途就是在不同的服务、进程、线程之间进行通信。解耦：允许我们独立的扩展或修改队列两边的处理过程。可恢复性：即使一个处理消息的进
Kafka-Go学习
是 Go 语言中用于与 Kafka 进行通信的一个简洁高效的库，提供了生产者、消费者、分区管理、偏移量管理等完整的功能。它的 API 设计简单易用，同时具有较高的性能和扩展性，适合在 Go 应用中集成 Kafka 消息队列。是 Go 语言中一个轻量级、高效的 Kafka 客户端库，提供了简单易用的
深入解析Java中的分布式事件流处理：从Kafka Streams到Apache Flink
事件流处理是一种处理实时数据流的技术，旨在处理从各种数据源（如传感器、社交媒体、交易系统等）不断生成的事件。事件流处理的关键目标是能实时地处理和响应数据流中的事件，而不是像传统批处理那样在固定时间间隔内处理数据。Kafka Streams是一个轻量级的Java流处理库，专为Apache Kafka设
kafka内容整理
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消息中间件：深入理解 Kafka的消息顺序和一致性、可靠性和高可用性 第1版
Kafka 是一种分布式消息中间件，它能够处理大规模的实时数据流，是现代分布式系统中的关键组件。作为高吞吐量、低延迟、强扩展性和高容错的消息系统，Kafka在各种场景中都表现出了卓越的性能。本文将深入探讨 Kafka 的适用场景、消息顺序与一致性保证、高可用性机制等关键知识点。
【转载翻译】消息队列 - ActiveMQ、RabbitMQ、Kafka、ZeroMQ
消息队列是异步服务到服务通信的一种形式。它们对于增强系统的可扩展性、可靠性和可维护性非常重要。异步通信：允许系统的不同部分进行通信，而无需立即响应，从而更有效地使用资源。服务解耦：使服务能够独立运行，降低系统的复杂度，增强可维护性和可扩展性。负载均衡：将消息均匀分布在不同的服务或工作线程之间，有助于
Kafka 面试题
此时会有问题，当消费者刚拿到这个消息准备进行真正消费的时候，突然挂掉了，消息实际上并没有被消费，但是 offset 却被自动提交了。重试机制默认最多重试10次，每次重试的时间间隔为 0，即立即进行重试。：当没有明确指定 Partition 但消息有 key 时，Kafka 会计算 key 的哈希值，
Kafka监控工具大盘点，找到最适合你的那一款
支持根据Topic查看消费者组详细信息支持查看消费者组消费的所有Topic支持查看Topic详细配置支持根据关键词呢搜索消息支持根据offset查看消息支持创建、删除Topic支持查看消费者组信息支持查看Topic组信息支持查看一定时间内消费者消费状态查看Topic信息查看消费者组信息查看集群Met
【kafka-01】kafka安装和基本核心概念
kafka安装和基本核心概念
Kafka：架构与核心机制
Apache Kafka 是一种高吞吐量的分布式消息队列，广泛应用于实时数据流处理和大数据架构中。本文将详细探讨 Kafka 的架构、Replica 管理、消息读取、分区策略、可靠性保障等核心机制。
【大数据】Kafka管理神器Offset Explorer：一键转换消息格式，重置消费点位不再难
Offset Explorer（原名Kafka Tool）是一款用于管理和使用Apache Kafka集群的图形用户界面（GUI）应用程序。它为用户提供了直观的UI界面，方便快速查看Kafka集群中的对象以及集群主题中存储的消息。
大数据新视界 --大数据大厂之 Kafka 性能优化的进阶之道：应对海量数据的高效传输
本文围绕 Kafka 性能优化展开，阐述其在大数据生态中的传输角色，剖析硬件（磁盘 I/O、内存）与配置（消息大小、批次大小）对性能的影响，介绍分区策略、数据压缩等优化策略，结合社交媒体、金融等案例讲述优化效果，还探讨医疗、物流行业应用场景，提及新硬件（如 PMEM）、人工智能（如 ARIMA 模型
图解Kafka：Kafka架构演化与升级！
数据分片存储是一种将大量数据分散存储在多个不同位置或设备上的技术。在数据量庞大的情况下，为了提高数据的存储效率、访问性能和可扩展性，将数据分割成较小的片段，然后分别存储在不同的节点或存储设备中。提高性能：通过将数据分散存储，可以并行地处理数据请求，从而加快数据的读取和写入速度。例如，在一个分布式数据
分布式流处理平台（Apache Kafka）
Apache Kafka：分布式流处理平台，可用于实时数据集成和流数据处理。支持高吞吐量的数据传输和处理，适用于实时数据分析和事件驱动架构。最初由LinkedIn开发并开源，于2011年开始投入使用，后来成为Apache软件基金会的一个顶级项目。其设计初衷是为了满足LinkedIn公司内部对大规模实
Kafka消息积压的典型场景及解决方案
Kafka消息积压的典型场景及解决方案
kafka二进制部署（Kraft方式,SASL认证）
所有节点执行thenfi可以根据实际jvm参数在此处调整。
docker-kafka环境搭建
docker-kafka环境搭建
