【大数据工具】Kafka伪分布式、分布式安装和Kafka-manager工具安装与使用
管理多个 Kafka 集群便捷的检查 Kafka 集群状态（topic，broker，备份分布情况，分区分布情况）选择要运行的副本基于当前分区状况进行可以选择 topic 配置并创建 topic（0.8.1.1 和 0.8.2 的配置不同）删除 topic（只支持 0.8.2 以上的版本并且要在 b
kafka-2.12使用记录
kafka-ui-lite是一个开源的kafka监控项目，可以在gitee下载.提供了对kafka 、zookeeper 、redis的监控和管理功能，支持在线浏览和管理kafka的 topic主题/kafka集群/group分组支持在线发送kafka消息。
Kafka：什么是kafka？ ①
kafka是一种分布式的，基于发布/订阅的消息系统。它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。这种动作(网页浏览，搜索和其他用户的行动)是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决。
kafka常用命令
bin/kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server $nodes --group $groupname --reset-offsets --all-topics --to-earliest --execute # 重设消费者组位移(待验证)bin/kafk
kafka实现消息接受和发送
kafka实现消息接受和发送
kafka 安装快速入门
1、service.properties (添加)进入到config文件夹里面，找到zookeeper.properties文件，进行编辑，找到。kafka 集成了 zookeeper 的软件包，不需要安装，配置就好。直接上干货，我们公司最近要进行消息推送指定软件kafka,直接走起。完成启动就可以
分布式 - 消息队列Kafka：Kafka 消费者消息消费与参数配置
01. 创建消费者在读取消息之前，需要先创建一个KafkaConsumer对象。创建KafkaConsumer对象与创建KafkaProducer对象非常相似——把想要传给消费者的属性放在Properties对象里。为简单起见，这里只提供4个必要的属性：bootstrap.servers、key.d
kafka常用命令
【代码】kafka常用命令。
你在项目中是如何使用kafka的？
较少的分区数可能会限制并行性能，而较多的分区数可能会增加系统管理的复杂性。较少的分区数可能会导致消息处理能力不足，而较多的分区数则会增加系统的管理复杂性。通过合理设置分区数、优化生产者端性能和进行消费者组管理，可以充分发挥Kafka的优势，并构建可靠的消息传递系统。另一方面，如果订单数据的有序性对业
Kafka入门到精通
buffer.memory它代表缓冲区内存的大小，默认为32M，batch.size代表消息批次的大小，默认为16kb，在BufferPool中，batch.size其实就是代表一个ByteBuffer的大小，因为BufferPool只管理batch.size大小的ByteBuffer，在kafka
大数据-玩转数据-FLINK-从kafka消费数据
运行本段代码，等待kafka产生数据进行消费。
【Kafka】Kafka consumer lag 为负数
最近对Kafka 集群部署了监控，并集成了granfana图标展示。发现有时候为负数。于是进行一番查询，并总结整理下。
Kafka消息监控管理工具Offset Explorer的使用教程
Offset Explorer是一款用于监控和管理Apache Kafka集群中消费者组偏移量的开源工具。它提供了一个简单直观的用户界面，用于查看和管理Kafka消费者组偏移量的详细信息。
谈谈 Kafka 的幂等性 Producer
使用消息队列，我们肯定希望不丢消息，也就是消息队列组件，需要保证消息的可靠交付。消息交付的可靠性保障，有以下三种承诺：最多一次、至少一次和精确一次。
kafka基本概念及操作
kafka基本概念及操作
在Spring Boot微服务集成Kafka客户端(spring-kafka)操作Kafka
记录：457场景：在Spring Boot微服务集成Kafka客户端spring-kafka-2.8.2操作Kafka。使用Spring封装的KafkaTemplate操作Kafka生产者Producer。使用Spring封装的@KafkaListener操作Kafka的消费者Consumer。
Kafka入门,保姆级教学
producer：发布消息的对象称之为主题生产者（Kafka topic producer）topic：Kafka将消息分门别类，每一类的消息称之为一个主题（Topic）consumer：订阅消息并处理发布的消息的对象称之为主题消费者（consumers）broker：已发布的消息保存在一组服务器中
kafka:消费者从指定时间的偏移开始消费(二)
但这个方案需要使用不常用的AdminClient类，而且如果该主题如果是第一次被消费者拉取消息时，因为得不到消费者的消费偏移，最后的结果，就是从0偏移开始拉取所有消息。并不能真正实现忽略上线之前所有消息的目的。为了忽略忽略掉上线之前的所有消息，从获取指定主题的所有消费者的消费偏移并计算出最大偏移来解
分布式 - 消息队列Kafka：Kafka消费者和消费者组
在Kafka中，一个消费者组中的每个消费者会消费主题下不同分区的消息，而不同消费者组中的消费者则可以同时消费相同分区的数据。在这些情况下，单个消费者无法跟上数据生成的速度，因此可以增加更多的消费者来分担负载，让每个消费者只处理部分分区的消息，这是横向扩展消费者的主要方式。消费者组是一个逻辑上的概念，
2023-07-10：Kafka如何做到消息不丢失？
当Follower副本与Leader副本之间出现落后时，Kafka会将Follower副本从ISR（In-Sync Replicas）中移除。只有当Follower副本与Leader副本之间的差距不大时，才会将Follower副本重新加入ISR，以确保消息不丢失。如果Follower副本成功复制了消
