kafka连接图形化工具（Offset Explorer和CMAK）
kafka连接图形化工具（Offset Explorer和CMAK）
Kafka安装部署+go整合
Kafka安装部署+go整合
使用 Docker-Compose 部署 ZooKeeper + Kafka + Kafka-UI
使用 Docker-Compose来部署 Kafak + Zookeeper，有密码与无密码配置，使用 Kafka-UI 来连接 Kafak 集群；
zookeeper+kafka消息队列群集部署
消息(Message)是指在应用间传送的数据。消息可以非常简单，比如只包含文本字符串，也可以更复杂，可能包含嵌入对象。消息队列(Message Queue)是一种应用间的通信方式，消息发送后可以立即返回由消息系统来确保消息的可靠传递。消息发布者只管把消息发布到MQ中而不用管谁来取，消息使用者只管从M
Kafka的Offset（偏移量）详解
Kafka的Offset（偏移量）详解
Kafka 中 Broker 与 Topic 的关系
Broker（代理）定义：Kafka Broker 是 Kafka 集群中的一个服务器节点，负责存储和处理消息数据。每个 Broker 可以独立运行，多个 Broker 组成一个 Kafka 集群。作用：Broker 接收生产者发送的消息，将其存储在磁盘上，并提供给消费者进行读取。Broker 还负
大数据-103 Spark Streaming Kafka Offset管理详解 Scala自定义Offset
上节研究了Spark Streaming 与Kafka的关系，研究了08、10版本的不同的，研究了Producer、KafkaDStream，并且附带实例代码。在 DStream 初始化的时候，需要指定每个分区的Offsets用于从指定位置读取数据读取并处理消息处理完之后存储结果数据用虚线存储和提交
Kafka
不同分区之间：不同分区之间的消息传递不涉及多播，它们是独立的，用于实现并行处理和负载均衡。多播：多播是通过消费者组来实现的，一个主题中的消息可以被多个消费者组独立消费。在Apache Kafka中，不同分区之间的消息传递并不直接涉及多播的概念。为了更好地理解这个问题，我们需要明确Kafka的分区和多
深入理解 Kafka 的 ConsumerRebalanceListener
是 Kafka 提供的一个回调接口，用户可以实现该接口来监听分区重新平衡（partition rebalance）事件。当消费者组中的分区分配发生变化时，Kafka 会触发重新平衡操作。：在重新平衡操作期间，当消费者需要放弃一些分区时调用。：在分区重新分配完成并且消费者开始获取数据之前调用，并且只有
大数据-104 Spark Streaming Kafka Offset Scala实现Redis管理Offset并更新
上节研究了SparkStreaming Kafka的Offset管理，同时使用Scala实现了自定义的Offset管理。本节继续研究，使用Redis对Kafka的Offset进行管理。Redis 作为一个高效的内存数据库，常用于存储 Spark Streaming 中的 Kafka 偏移量。通过手动
源码讲解kafka 如何使用零拷贝技术（zero-copy）
本文详细讲解零拷贝技术，以及kafka如何使用零拷贝及它的应用场景
RAG与LLM原理及实践（14）---- Python + MinIO + Kafka进阶
之后，kafka 会告诉你一个用于连接meta data 的 ip 与 port，其实就是告诉你，你想和我通信要数据，我已经把ip port 发给你了，你后面就用它和我联系吧。理论上是可行的，但是很不幸，因为可能没有做地址映射，虽然在同一网络中，我实践的结果还是不行。因为我没有使用 coker ho
KafkaQ - 好用的 Kafka Linux 命令行可视化工具
鉴于并没有在网上找到比较好的linux平台的kafka可视化工具，今天为大家介绍一下自己开发的在 Linux 平台上使用的可视化工具KafkaQ。* 搜索版本支持上述3种查询之外，增加关键词搜索，即在分片中搜索指定关键词的message。* 普通版本支持上述3种查询。
部署zookeeper+kafka
简述二进制和docker的方式部署zookeeper+kafka.
Python 全栈系列264 使用kafka进行并发处理
暂时考虑的场景是单条数据处理特别复杂和耗时的场景。场景如下：要对一篇文档进行实体处理，然后再对实体进行匹配。整个处理包成了服务，在单线程处理增量的时候非常正常，但尝试进行并行调用的时候出现了问题。每次报错的时候都是显示,感觉像是服务端连接的问题。由于每一部分都可能是瓶颈，我没(时间)法准确定位问题所
RabbitMQ、Kafka对比（超详细），Kafka、RabbitMQ、RocketMQ的区别
RabbitMQ、Kafka对比（超详细），Kafka、RabbitMQ、RocketMQ的区别，设计目标、适用场景、吞吐量、消息存储和持久化、可靠性、集群负载均衡
被问到MQ消息已丢失，该如何处理？
在分布式系统中，消息中间件（如 RabbitMQ、RocketMQ、Kafka、Pulsar 等）扮演着关键角色，用于解耦生产者和消费者，并确保数据传输的可靠性和顺序性。尽管我们通常会采取多种措施来防止消息丢失，如消息持久化、手动确认机制和重试机制等，但如果消息已经丢失了这种情况，当丢失已经发生又应
Java Kafka消费者组位移重设深度解析与实践
在现代的分布式系统中，消息队列扮演着至关重要的角色。Apache Kafka，以其高吞吐量、高可靠性和优秀的容错性，成为了众多企业的首选消息系统。在使用Kafka过程中，消费者组位移的管理是一个常见且关键的议题。本文将深入探讨Kafka消费者组位移的概念、重要性以及如何通过Java API和命令行工
[个人感悟] 消息队列应该考察哪些问题?
消息队列. 不论是Java内部提供的LinkedBlockingQueue, 还是当下主流的中间件RabbitMQ, Kafka, RockMQ. 其本质上都是一个削峰填谷的工具.我们都知道, 请求和流量都有可能瞬间很高, 或者很低. 所以, 很多时候, 我们需要请求存储起来, 或者使用异步的方式,
性能测试之中间件：什么是 kafka 和 MQ ？
kafka的诞生，是为了解决linkedin的数据管道问题，起初linkedin采用了ActiveMQ来进行数据交换，大约是在2010年前后，那时的ActiveMQ还远远无法满足linkedin对数据传递系统的要求，经常由于各种缺陷而导致消息阻塞或者服务无法正常访问，为了能够解决这个问题，linke
