kafka如何保证消息不被重复消费
（1）kafka有个offset的概念，当每个消息被写进去后，都有一个offset，代表他的序号，然后consumer消费该数据之后，隔一段时间，会把自己消费过的消息的offset提交一下，代表我已经消费过了。下次我要是重启，就会继续从上次消费到的offset来继续消费。但是当我们直接kill进程了
Kafka消息队列中关于消息的实现原理
一个业务Topic中保存了100条消息数据，消费者1从Topic中消费消息数据，同时会定期将消费数据的偏移量写入到kafka内部的Consumer_offset主题上，如果消费者1在消费到第50条消息数据时，异常宕机不可用，此时消费者2启动后，就可以通过消费者1写入到Consumer_offset主
Springboot配置kafka用户名密码
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Docker 安装Kafka
第一步：查看本地镜像、检索Kafka镜像和下载Kafka 镜像# 查看本地镜像docker images# 检索Kafka镜像docker search kafka# 下载Kafka 镜像指定版本docker pull wurstmeister/kafka:latest第二步：启动Zookeeper
Kafka消息队列实现消息的发送和接收
消息生产者Producer产生消息数据，发送到Kafka消息队列中，一台Kafka节点只有一个Broker，消息会存储在Kafka的Topic（主题中），不同类型的消息数据会存储在不同的Topic中，可以利用Topic实现消息的分类，消息消费者Consumer会订阅消息存储的Topic，从Topic
kafka删除topic
1. 首先需要在config/server.properties中添加 delete.topic.enable=true 属性。2. 用topic list找到想要删除的topic名称。
Kafka3.3.1最新版安装教程（无需zookeeper）
kafka最新版3.3.1安装教程
spring boot配置双Kafka方法
关于spring boot整合Kafka实现双Kafka配置
Kafka三节点集群搭建
可以看到集群中zookeeper-1节点是Follower角色，zookeeper-2节点是Leader角色，zookeeper-3节点是Follower角色，正就验证了我们起那么说的那句话，当ServerID大并且投票超过半数则当选Leader节点，zookeeper-2节点启动后，ServerI
SeaTunnel本地运行以及kafka发送到redis说明
Seatunnel2.3.1源码Idea中的目录结构通过maven进行代码编译编译命令mvn编译单个模块命令mvn编译完通过类来运行这样就运行成功啦附上配置文件样例env {source {Jdbc {sink {Redis {运行结果。
Kafka生产经验
Kafka生产经验
Kafka消息队列面临的优化问题
在防止消息丢失的方案中，如果生产者发送完消息后，因为网络的波动，没有收到Kafka返回的ACK确认收到信息，但是实际上Broker已经收到了该消息，此时生产者就会重新发送消息数据，进行重试，于是Broker就会收到多条相同的消息数据，从而造成消费者的重复消费。所谓顺序消费指的是：消息一条条被消费，例
Kafka详解(一)
目前企业中比较常见的消息队列产品主要有Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ等。② 在大数据场景主要采用Kafka作为消息队列② 在JavaEE开发中主要采用ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQKafka存储数据，且保证数据一致性，存取速度都很快！
flink-sql对kafka数据进行清洗过滤
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kafka单独设置topic过期时间
kafka 查看单个topic过期时间
Spark大数据技术与应用期末总结大题
PySpark启动以Local,yarn,standalone,mesos2、控制日志级别，有效的日志级别包括：ALL, DEBUG, ERROR, FATAL, INFO, OFF, TRACE, WARN控制日志输出内容的方式有两种log4j.rootCategory=INFO, console
Kafka可视化平台EFAK搭建及使用
EFAK的前身就是Kafka-eagle，新版本的Kafka-eagle都称之为EFAK（Eagle For Apache Kafka）。EFAK是开源可视化和管理软件。它允许您查询、可视化、提醒和探索您的指标，无论它们存储在哪里。用简单的英语，它为您提供了将您的 Kafka集群数据转换为漂亮的图形
Kafka 批量消费
业务背景项目有个需求需要统计IM聊天相关数据，原设计思想是在聊天产生时通过消息队列进行数据记录，利用rocketMQ实现。上线后发现由于内部IM活跃用户量级较大，MQ生产者生产消息过多，消费者实时消费会造成服务器CPU和硬盘读写压力，在改不了硬件配置的情况下，笔者通过了解到kafka批量消费的实现可
kafka消费者的group id从哪里获取
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【Spring Boot+Kafka+Mysql+HBase】实现分布式优惠券后台应用系统（附源码）
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