Kafka实时数据同步

支持Oracle、DB2、SQL Server、MySQL、达梦等交易数据库实时数据捕获(日志解析),支持SAP Hana、GreenPlum、ClickHouse、Hbase、Hive等分析数据库批量数据写入。支持实时捕获业务系统变化数据并将其发步到Kafka,也支持从Kafka订阅实时数据并写入

Kafka消息的压缩机制

大纲Kafka支持的消息压缩类型什么是 Kafka 的消息压缩消息压缩类型何时需要压缩如何开启压缩在 Broker 端开启压缩compression.type 属性broker 和 topic 两个级别broker 级别topic 级别在 Producer 端压缩compression.type 属

【Kafka】【十九】新消费组的消费offset规则

新消费组中的消费者在启动以后,默认会从当前分区的最后⼀条消息的offset+1开始消费(消费新消息)。可以通过以下的设置,让新的消费者第⼀次从头开始消费。之后开始消费新消息(最后消费的位置的偏移量+1)

kafka命令之消费者组

kafka消费者组命令

kafka使用

Kafka是最初由Linkedin公司开发,是一个分布式、支持分区的(partition)、多副本的 (replica),基于zookeeper协调的分布式消息系统,它的最大的特性就是可以实时的处理 大量数据以满足各种需求场景:比如基于hadoop的批处理系统、低延迟的实时系统、 Storm/Spa

kafka—消费者

1.消费者工作流程2.消费者组

Apache Kafka - 重识消费者

Kafka是一个分布式的消息队列系统,它的出现解决了传统消息队列系统的吞吐量瓶颈问题。Kafka的高吞吐量、低延迟和可扩展性使得它成为了很多公司的首选消息队列系统。在Kafka中,消息被分成了不同的主题(Topic),每个主题又被分成了不同的分区(Partition)。生产者(Producer)将消

华为大数据HCIP认证(HCIP-Big Data Developer V2.0) 考试大纲

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kafka如何保证数据不丢失

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Flink 定时加载数据源

flink 自定义实时数据源使用流处理比较简单,比如 Kafka、MQ 等,如果使用 MySQL、redis 批处理也比较简单如果需要定时加载数据作为 flink 数据源使用流处理,比如定时从 mysql 或者 redis 获取一批数据,传入 flink 做处理,如下简单实现注意 flink 好多包

Kafka集群搭建

介绍了kafka集群的搭建

C++实现kafka的生产者客户端

一、Kafka 生产者的逻辑。二、Kafka 的C++ API。三、Kafka 生产者客户端开发。

Kafka极客 - 15 重设消费者位移 Offset

反之,如果你的场景需要较高的吞吐量,但每条消息的处理时间很短,同时你又很在意消息的顺序,此时,Kafka 就是你的首选。有时候你可能会碰到这样的场景:你修改了消费者程序代码,并重启了消费者,结果发现代码有问题,你需要回滚之前的代码变更,同时也要把位移重设到消费者重启时的位置,那么,Current 策

Python通过kafaka发送数据

使用Python实现通过kafaka发送数据

Kafka-Kraft 模式架构部署

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centos7系统安装kafka

一、准备确保服务器上已经搭建完成JDK,zookeeper服务;

zookeeper集群搭建

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kafka消费、生产性能问题分析及优化方法

这是一篇关于我个人遇到的kafka性能问题分析与解决方案,欢迎大家阅读和积极提提意见!

Kafka如何彻底删除topic及数据

server.properties文件log.dirs配置(CDH中查找配置log.dirs),默认为 /app/kafka/data 相关topic的数据目录,如果kafka 有多个 broker,需要删除每个broker 的数据盘的topic的所有分区数据。原文链接:https://blog.c

flink kafka scan =.startup.mode的几个选项

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