认识kafka
kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息消息队列，有如下特性：可扩展性：Kafka可以处理大规模的数据流，并支持高并发的生产和消费操作。它可以水平扩展以适应负载的增长。持久性：Kafka将消息持久化到磁盘，允许消息在发布和消费之间进行持久存储。这使得消费者能够根据自己的节奏处理数据，并且不会因为
kafka入门用这一篇就够了!
kafka是一款分布式、支持分区的、多副本，基于zookeeper协调的分布式消息系统。最大的特性就是可以实时处理大量数据来满足需求。
快速了解 Kafka 基础架构
今天来聊下大数据场景下比较流行的消息队列组件 kafka。本篇文章将主要从理论角度来介绍。kafka 是一款开源、追求高吞吐、实时性，可持久化的流式消息队列，可同时处理在线（消息）与离线应用(业务数据和日志)。在如今火热的大数据时代，得到了广泛的应用。
【Kafka】生产者Producer详解
详细讲解kafka的生产者
Structured_Streaming和Kafka整合
结构化流与Kafka的整合
kafka乱序消费可能的原因和解决方案
分区顺序：Kafka中的消息按照分区进行存储和分发，每个分区内的消息是有序的，但不同分区之间的消息顺序是无法保证的。如果消费者在多个分区上进行并行消费，并且不处理消息的顺序，那么消费顺序可能会混乱。单分区消费：将消费者限制为只消费单个分区，这样可以保证每个分区的消息都是按照顺序来的。消费者并发度：当
【大数据】kafka
Kafka 是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列（Message Queue），主要应用于大数据实时处理领域。
Kafka-多线程消费及分区设置
设置kafka消费实例数量，实现多线程消费
亿万级别Kafka演进之路：可靠性+事务+消息中间件+源码+日志
也正是得益于Kafka的消息持久化功能和多副本机制，我们可以把Kafka作为长期的数据存储系统来使用，只需要把对应的数据保留策略设置为“永久”或启用主题的日志压缩功能即可。消息系统： Kafka 和传统的消息系统( 也称作消息中间件)都具备系统解耦、冗余存储、流量削峰、缓冲、异步通信、扩展性、可恢复
Go语言与消息队列：RabbitMQ与Kafka
1.背景介绍1. 背景介绍消息队列是一种在分布式系统中实现解耦的一种方式，它允许不同的系统或服务通过异步的方式传递消息。在现代分布式系统中，消息队列是非常重要的组件，它可以帮助我们实现高可用、高性能和高扩展性。Go语言是一种现代的编程语言，它具有简洁的语法、高性能和易于扩展的特点。在Go语言中，我们
Kafka-实践-数据平台-美团技术团队
海源、仕禄、肖恩、鸿洛、启帆、胡荣、李杰等，均来自美团数据科学与平台部。
Rust消费kafka
【代码】Rust消费kafka。
03、Kafka ------ CMAK（Kafka 图形界面管理工具） 下载、安装、启动
03、Kafka ------ CMAK（Kafka 图形界面管理工具） 下载、安装、启动
kafka客户端生产者消费者kafka可视化工具（可生产和消费消息）
因在工作中经常有用到kafka做消息的收发，每次调试过程中，经常需要查看接收的消息内容以及人为发送消息，从网上搜寻了一下，找到的工具大部分都是Kafka Tool，此工具功能还比较全面，但是操作起来个人认为并不是那么方便，于是，就萌生了自己写一个简单又好用的kafka客户端的想法。
Kubernetes 部署 Kafka 集群
在 Kubernetes 上部署 KRaft 模式 Kafka 集群
实战Flink Java api消费kafka实时数据落盘HDFS
在Java api中，使用flink本地模式，消费kafka主题，并直接将数据存入hdfs中。
Kafka学习
Kafka的消息通过主题（topic）进行分类 主题可以被分为若干个分区（partition），一个分区就是一个提交日志，通过分区来实现数据冗余和伸缩性 消息以追加的方式写入分区，然后以先入先出（FIFO）的顺序读取 无法在整个主题范围内保证消息的顺序，可以保证消息在单个分区内的顺序生产者（发布者，
kafka基本概念
我们小猿在学习到kafka这门技术的时候，相信大家已经学习过其它消息队列中间件，例如RabbitMqRocketMqactiveMq了，对于消息队列的基本概念和作用有了一定的了解。如果没有学习过其它消息队，我们需要了解下消息队列MQ的基本概念。学习消息队里MQ之前需要了解这些。
如何保证Kafka不丢失消息
丢失消息有 3 种不同的情况，针对每一种情况有不同的解决方案。
【Kafka】主题Topic详解
Kafka高级特性：主题
