大数据-64 Kafka 高级特性 分区 分区重新分配 实测
上节研究Kafka的分区相关副本机制、同步节点、宕机恢复、Leader选举过程等。本节上机实际测试 分区重新分配的 全流程过程。向已经部署好的Kafka集群里添加机器，我们需要从已经部署好的Kafka节点中复制相应的配置文件，然后把里边的 BrokerID 修改为全局唯一的，最后启动这个节点即可让它
大数据-69 Kafka 高级特性 物理存储 实机查看分析 日志存储一篇详解
上节我们研究了Kafka的物理存储，日志存储的概述，日志切分文件，索引切分文件。本节继续研究Kafka的物理存储，日志存储模块，实机查看分析。如果是CreateTime则无法保证顺序。在偏移量索引文件索引中，索引数据都是顺序记录Offset，但时间戳索引文件中每个追加的索引时间戳必须大于之前追加的索
ELK+Kafka+Filebeat日志分析系统详细！！！
ElasticSearch是一个基于Lucene的开源分布式搜索服务。只搜索和分析日志特点：分布式，配置简洁，自动发现，索引自动分片，索引副本机制，多数据源等。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎。Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是第二
大数据-73 Kafka 高级特性 稳定性-事务 相关配置 事务操作Java 幂等性 仅一次发送
上节研究Kafka事务配置，事务语义、事务协调器等内容，本节继续研究Kafka高级事务，事务操作Java调用，实现生产者仅发送一次消息。只要Producer生产消息，这种场景需要事务的介入消费消息和生产消息并存，比如Consumer&Producer模式，这种场景是一般Kafka项目中比较常见的模式
使用 bend-ingest-kafka 将数据流实时导入到 Databend
bend-ingest-kafka 作为一个强大的工具，为 Databend 用户提供了从 Kafka 实时导入数据的能力。通过本文的介绍，用户应该能够快速上手并利用这个工具来实现实时数据处理的需求。
实时数据处理：Apache Kafka 和 Apache Flink 的比较
1.背景介绍实时数据处理在大数据时代已经成为了企业和组织中不可或缺的技术手段。随着互联网、物联网、人工智能等领域的快速发展，实时数据处理技术的需求也越来越高。Apache Kafka 和 Apache Flink 是两款流行的开源实时数据处理框架，它们各自具有独特的优势，并在不同的场景下发挥着重要作
Kafka 的零拷贝（Zero Copy）
零拷贝（Zero Copy）是一种计算机操作系统中的技术，用于减少数据在内存中的拷贝次数，从而提高数据传输的效率。传统的数据传输过程中，数据通常需要从磁盘读取到内核缓冲区，再从内核缓冲区拷贝到用户空间缓冲区，最后从用户空间缓冲区拷贝到网络缓冲区进行发送。这个过程中涉及多次数据拷贝，消耗了大量的 CP
kafka详解及应用场景介绍
Kafka架构，由多个组件组成，如下图所示：主要会包含：Topic、生产者、消费者、消费组等组件。Broker是Kafka集群中的一个节点，每个节点都是一个独立的Kafka服务器。它负责存储和处理发布到Kafka的消息，消息以主题（topic）的形式进行分类和组织。如下图所示：每个Broker可以承
大数据-74 Kafka 高级特性 稳定性 - 控制器、可靠性 副本复制、失效副本、副本滞后 多图一篇详解
上节研究了Kafka的事务相关配置、幂等性、Java实现仅保证一次发送的方案等等。本节我们研究Kafka稳定性-控制器、可靠性 副本复制、失效副本、副本滞后内容。Kafka集群包含若干个Broker，broker.id 指定broker的编号，编号不要重复。Kafka集群上创建的主题，包含若干个分区
69、Flink 的 DataStream Connector 之 Kafka 连接器详解
Flink 的 DataStream Connector 之 Kafka 连接器详解
Kafka基本讲解
Kafka是，主要设计用于高吞吐量的数据处理和消息传输，适用于日志处理、实时数据管道等场景。，用于收集、缓存和分发实时数据流，支持复杂的实时数据处理，实时需求分析，实时报表等应用。
【ELK+Kafka+filebeat分布式日志收集】分布式日志收集详解
分布式日志收集是一种用于在分布式系统中收集、聚合、存储和分析日志数据的技术。随着系统规模的扩大和分布式架构的普及，单节点的日志收集和处理方案已经难以满足需求。因此，分布式日志收集系统应运而生。
Kafka Client客户端操作详解
Kafka 客户端详细属性介绍
【Linux】Docker安装kafka教程（超详细保姆篇）
docker exec：这是Docker的一个命令，用于在运行的Docker容器中执行命令。 - -it：这是两个选项的组合。-i 选项让Docker的输入保持打开，-t 选项让Docker分配一个伪终端（pseudo-tty）。 kafka：这是你要在其中执行命令的Docker容器的名称。 /bi
kafka 由浅入深
kafka从浅入深讲解原理
腾讯资深技术官23天手撸笔记，全新演绎“Kafka部署实战”，已开源下载
为什么我不完全主张自学？①平台上的大牛基本上都有很多年的工作经验了，你有没有想过之前行业的门槛是什么样的，现在行业门槛是什么样的？以前企业对于程序员能力要求没有这么高，甚至十多年前你只要会写个“Hello World”，你都可以入门这个行业，所以以前要入门是完全可以入门的。②现在也有一些优秀的年轻大
关于KafkaTemplate与 @KafkaListener生产者与消费者功能的实现
Kafka 是一个流行的分布式流处理平台，广泛用于构建实时数据管道和流应用程序。在 Java 应用程序中，Spring Framework 提供了对 Kafka 的集成支持，通过 spring-kafka 模块实现。KafkaTemplate 和 @KafkaListener 是 Spring Ka
从 MySQL 到 ClickHouse 实时数据同步 —— Debezium + Kafka 表引擎
使用 Debezium + Kafka 表引擎方案从 MySQL 到 ClickHouse 实时同步数据
zookeeper+kafka消息队列群集部署
了解消息队列，zookeeper和kafka群集部署。
大数据-70 Kafka 高级特性 物理存储 日志存储 日志清理: 日志删除与日志压缩
上节完成Kafka的日志索引文件的解析，包含物理存储、消息偏移、偏移量存储的内容。本节研究物理存储中日志存储的：日志清理中的日志删除和日志压缩的方式。比如，我们在Spark、Flink中做实时计算时，需要在内存中维护一些数据，这些数据可能是通过聚合了一天或者一周的日志得到的，这些数据一旦由于异常（内
