Kafka （快速）安装部署
进行下载，Scala 2.12 和 Scala 2.13 主要是使用Scala编译的版本不同，两者皆可。接下来我们还需要在每个 zookeeper 节点的数据目录下创建对应的服务id文件与上面配置的。针对每个节点修改主机名称，查看当前主机的ip地址并固定，添加子网掩码，网关，DNS1。Kafka一般
Kafka-基础
也可以根据消息中的某一个关键字来进行区分。每个partition中的消息都有一个唯一的编号，称之为offset，用来唯一标示某个分区中的message。这意味kafka中的consumer对集群的影响是非常小的，添加一个或者减少一个consumer，对于集群或者其他consumer来说，都是没有影响
ApacheKafka中的设计
Kafka 是由 Apache 软件基金会开发的一个开源流处理平台，由 Scala 和 Java 编写。Kafka是一种高吞吐量、低延迟和高可扩展的分布式发布订阅消息系统，它可以收集并处理用户在网站中的所有动作流数据以及物联网设备的采样信息。Kafka 集群由多个 Broker 组成。每个 Brok
【Kafka】分区与复制机制：解锁高性能与容错的密钥
本文深入探讨了Apache Kafka这一分布式流处理平台的核心机制，特别是其消息可靠性、顺序性保证、分区与复制机制。首先，文章从Kafka设计之初的愿景出发，阐述了在大数据和微服务架构日益普及的今天，确保消息传递的可靠性和顺序性对于构建稳定、高效的数据处理系统至关重要。在消息可靠性方面，文章详细解
关于kafka的分区和消费者之间的关系
当生产者向 Topic 写入消息的速度超过了消费者（consumer）的处理速度，导致大量的消息在 Kafka 中淤积，此时需要对消费者进行横向伸缩，用多个消费者从同一个主题读取消息，对消息进行分流。Kafka 的消费者都属于消费者组（consumer group）。一个组中的 consumer 订
使用kafka完成数据的实时同步，同步到es中。(使用kafka实现自动上下架 upper、lower)
公开的同步公开的同步私有的删除。
Kafka【十二】消费者拉取主题分区的分配策略
消费者想要拉取主题分区的数据，首先必须要加入到一个组中。但是一个组中有多个消费者的话，那么每一个消费者该如何消费呢，是不是像图中一样的消费策略呢？如果是的话，那假设消费者组中只有2个消费者或有4个消费者，和分区的数量不匹配，怎么办？当消费者加入群组的时候，会发送一个JoinGroup请求。群主负责给
Debezium+Kafka：Oracle 11g 数据实时同步至 DolphinDB 运维手册
之前为大家介绍了如何通过 Debezium 与 Kafka 的组合实现从 Oracle 11g 到 DolphinDB 的数据同步。由于该过程涉及到多个程序的部署，而且具体的 Source 同步任务和 Sink 同步任务还需要额外管理，在运维上具有一定难度，因此我们推出了续篇，详细介绍该数据同步场景
Kafka消息队列
普通版消息队列说白了就是一个队列,生产者生产多少,放在消息队列中存储,而消费者想要多少拿多少,按序列号消费那么Kafka如何改进普通版的消息队列随着生产者和消费者都变多，我们会发现它们会同时争抢同一个消息队列，抢不到的一方就得等待，这不纯纯浪费时间吗！有解决方案吗？有！首先是对消息进行分类，每一类是
熟悉Kafka组成模块、Kafka消息提交的方式及优缺点
的消息系统，如果按常理来设计，大家是不是把消息发送者的消息直接发送给消息消费者？但Kafka并不是这么设计的，Kafka消息的生产者会对消息进行分类，再发送给中间的消息服务系统，而消息消费者通过订阅某分类的消息去接受特定类型的消息。每一个主题下的消息都需要提交到Broker的磁盘里，假如我们搭建了三
kafka简单使用
kafka的简单使用案例
阿里面试:为什么kafka比RocketMQ吞吐量更高?
RocketMQ 和 Kafka 相比，在架构上做了减法，在功能上做了加法：RocketMQ 简化了协调节点和分区以及备份模型，同时增强了消息过滤、消息回溯和事务能力，加入了延迟队列、死信队列等新特性。凡事皆有代价：RocketMQ 牺牲了一部分性能，换取了比 Kafka 更强大的功能特性。尽管 R
Kafka简介
消息队列—用于存放消息的队列消息队列大多时候用于临时性存储可以用于系统解耦流量削峰消息队列有发布/订阅模型和点对点模型。
ELK+kafka+filebeat企业内部日志分析系统
ELK（Elasticsearch+Logstash+Kibana）+kafka+filebeat
大数据-121 - Flink Time Watermark 详解 附带示例详解
Watermark 是一个特殊的标志，它用于告诉 Flink 数据流中事件的进展情况。简单来说，Watermark 是 Flink 中估计的“当前时间”，表示所有早于该时间戳的事件都已经到达。Flink 认为当前时间在 Watermark 时间戳之前的所有事件已经接收完毕，不再期待有早于该时间戳的事
Kafka
消息中间件是基于队列与消息传递技术，在网络环境中为应用系统提供同步或异步、可靠的消息传输的支撑性软件系统。消息中间件利用高效可靠的消息传递机制进行平台无关的数据交流，并基于数据通信来进行分布式系统的集成。通过提供消息传递和消息排队模型，它可以在分布式环境下扩展进程间的通信。
深度解析提升 Kafka 效率的多种关键手段
过大的 fetch.min.bytes 可能会导致消息延迟增加，过小的 fetch.min.bytes 则无法充分发挥批获取的优势。需要根据实际情况调整 Consumer 的配置参数，例如 fetch.min.bytes、fetch.max.wait.ms、auto.commit.interval.
二百五十九、Java——采集Kafka数据，解析成一条条数据，写入另一Kafka中（一般JSON）
Java——采集Kafka数据，解析成一条条数据，写入另一Kafka中（一般JSON）
什么是 Kafka 的 Topic？
Apache Kafka 是一种分布式流处理平台，专门用于构建实时数据管道和流式应用程序。Kafka 的核心概念之一是 Topic。理解 Topic 对于有效利用 Kafka 进行高效的数据流管理至关重要。Kafka 的架构：Topic 的定义：分区（Partitions）：副本（Replicas）
window上部署kafka3.6.1，并配置sasl认证
1 安装kafka第一步安装kafka,并能成功启动，可参考文章Windows下安装Kafka3-CSDN博客2修改kafka的配置文件server.properties是kafka的主要配置文件，里面有很多参数可以调整。主要修改如下listeners=SASL_PLAINTEXT://127.0.
