【1】 Kafka快速入门-从原理到实践
本文全面深入地介绍了 Kafka 的历史、核心结构、重点概念、使用场景、工作模式以及在 Python 中的使用方法。Kafka 作为一款强大的分布式消息队列系统，在大数据处理、实时流处理、日志收集等众多领域都有着广泛的应用。通过理解其核心原理和掌握 Python 操作 Kafka 的基本方法，开发者
Kafka社区KIP-500中文译文（去除ZooKeeper）
这个KIP为可扩展的、去ZooKeeper的Kafka提供了一个总体愿景。为了从大局分析及宏观叙事，我基本上省略了RPC格式、磁盘格式等细节。我们希望有后续的KIP来更详细地描述每个步骤。这类似于KIP-4，它提出了一个总体愿景，随后的KIP对此进行详细阐述目前，Kafka集群包含多个broker节
从安装到实战：Spring Boot与kafka终极整合指南
Apache Kafka 是一个开源的分布式流处理平台，最初由LinkedIn开发，并在2011年成为Apache软件基金会的一部分。它被广泛用于构建实时数据管道和流应用，以支持大规模的数据流处理。
【Kafka】集成案例：与Spark大数据组件的协同应用
随着大数据技术的不断发展，实时数据处理和分析成为企业数字化转型的关键需求。Apache Kafka 作为一种高吞吐量的分布式消息队列系统，能够高效地处理大量数据流。而 Apache Spark 作为一种通用的大数据处理框架，提供了丰富的数据处理和分析能力。将 Kafka 与 Spark 结合使用，可
kafka中节点如何服役和退役
（3）创建副本存储计划（所有副本存储在 broker0、broker1、broker2、broker3 中）。（7）启动 bigdata01、bigdata02、bigdata03 上的 kafka 集群。（3）创建副本存储计划（所有副本存储在 broker0、broker1、broker2 中）。
Kafka之消费者组与消费者
对Kafka中的消费组和消费者的理解，以及对分区分配、投递方式的实现进行梳理
Python连接Kafka收发数据等操作
Apache Kafka 是一个开源流处理平台，由 LinkedIn 开发，并于 2011 年成为 Apache 软件基金会的一部分。Kafka 广泛用于构建实时的数据流和流式处理应用程序，它以高吞吐量、可扩展性和容错性著称。kafka-python 是一个用 Python 编写的 Apache K
【Kafka系列二-生产者】
Kafka系列第二篇章，生产者详解。我们先从生产者从创建到发送消息到Kafka服务端整体流程为引入，然后详细介绍了生产者的创建，同步发送，异步发送，异步发送之后如何处理成功或者失败的消息，Kafka生产者的各参数含义及序列化器，分区器，并给出了相应的示例代码。读者要理解客户端的消息的发送是按批次发送
【系统设计】提升Kafka系统性能：Spring Boot实现Lag感知的生产者与消费者
本文介绍了如何在Kafka中实现一个Lag Aware的Producer与Consumer，通过监控各分区的Lag值，动态调整消息的生产与消费策略，达到智能的负载均衡效果。具体实现中，Producer在发送消息前会检查各分区的Lag值，并根据Lag情况选择合适的分区进行消息发送；Consumer则在
深入理解 Kafka：分布式消息队列的强大力量
Kafka简介
Kafka相关知识点（上）
使用消息队列的主要目的主要记住这几个关键词:解耦、异步、削峰填谷。在一个复杂的系统中，不同的模块或服务之间可能需要相互依赖，如果直接使用函数调用或者 API 调用的方式，会造成模块之间的耦合，当其中一个模块发生改变时，需要同时修改调用方和被调用方的代码。而使用消息队列作为中间件，不同的模块可以将消息
kafka基本使用及结合Java使用_java kafka
/kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server 服务器IP地址:9093 --describe --group testGroup1* Currennt-offset: 当前消费组的已消费偏移量 \* Log-end-offset: 主题对应分区消息的结束偏
Kafka异常重试方案小记
此外，我们增加了一个Web端的手动重推功能，以便于在需要时手动触发消息的重新处理，若后续异常消息多时可以考虑自动的定时调度。为了进一步增强异常处理能力，我们可以通过自行编码，在消费异常时将相关信息写入日志，或者在消费后立即写入消息，待后续消费成功后再更新其状态。为了解决重平衡期间可能出现的消息丢失问
Kafka Stream实时流式计算
Kafka Stream是Apache Kafka从0.10版本引入的一个新Feature。它是提供了对存储于Kafka内的数据进行流式处理和分析的功能。Kafka Stream的特点如下：Kafka Stream提供了一个非常简单而轻量的Library，它可以非常方便地嵌入任意Java应用中，也可
【大数据学习 | kafka】消费者的分区分配规则
上面我们提到过，消费者有的时候会少于或者多于分区的个数，那么如果消费者少了有的消费者要消费多个分区的数据，如果消费者多了，有的消费者就可能没有分区的数据消费。那么这个关系是如何分配的呢？现在我们知道kafka中存在一个coordinator可以管理这么一堆消费者，它可以帮助一个组内的所有消费者进行分
Kafka 的 Producer 如何实现幂等性
在数学中，幂等性是指一个操作执行多次与执行一次的效果相同。在分布式系统中，幂等性意味着对同一操作的多次重复执行不会产生额外的影响。对于 Kafka 的 Producer 来说，幂等性就是指发送同一条消息多次，Kafka 只会保存一份，不会出现重复消息。Kafka 的幂等性 Producer 为我们提
Kafka篇之清理或创建topic
kafka创建或清理topic
Kafka+RabbitMQ+ActiveMQ看看消息队列设计精要6
消息队列已经逐渐成为企业IT系统内部通信的核心手段。它具有低耦合、可靠投递、广播、流量控制、最终一致性等一系列功能，成为异步RPC的主要手段之一。当今市面上有很多主流的消息中间件，如老牌的ActiveMQ、RabbitMQ，炙手可热的Kafka，阿里巴巴自主开发的Notify、MetaQ、Rocke
KafKa为什么这么快？
在如今的MQ中三分天下性能之王的必然是Kafkka呢，为什么呢？最简单的就是kafka的单机吞吐量在百万级别以上。而RabbitMQ单机吞吐量在10万级别以下，而阿里开源的RocketMQ在二者之间十万到百万级别，那为什么kafka可以这么快呢，我总结了以下几点原因，如下图，我们可以从以下几个角度来
Kafka【九】如何实现数据的幂等性操作
为了解决Kafka传输数据时，所产生的数据重复和乱序问题，Kafka引入了幂等性操作，。注意，。默认幂等性是不起作用的，所以如果想要使用幂等性操作，只需要在生产者对象的配置中开启幂等性配置即可。
