如何学习Kafka：糙快猛的大数据之路（快速入门到实践）
在这个"糙快猛"的Kafka学习之旅中，我们从基础概念出发，逐步深入到高级特性和实战应用。我们探讨了Kafka的核心组件、工作原理、生产者-消费者模型，以及与大数据生态系统的集成。我们还深入研究了Kafka的高级特性，如事务、幂等性和位移管理，同时学习了性能调优的技巧。通过实际案例，我们看到了Kaf
Kafka Producer之幂等性
幂等性通过消耗时间和性能的方式，解决乱序和重复问题。但是只能保证。
zookeeper和Kafka消息队列群集部署
Kafka是一种高吞吐量的分布式发布/订阅消息系统kafka是Apache组织下的一个开源系统可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景。
kafka生产者
生产者调用方法。ProducerRecord 是 Kafka 中的一个核心类，它代表了一组 Kafka 需要发送的 key/value 键值对，它由记录要发送到的主题名称（Topic Name），可选的分区号（Partition Number）以及可选的键值对构成。然后经过拦截器 -》 序列化器(k
Kafka 简单介绍
Kafka 是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列（MQ，Message Queue），主要应用于大数据实时处理领域。
Kafka-exporter监控消费速度与生产速度差异规则
PromQL实现检测Kafka消费者组的消费进度，确保它们没有落后太多，并且在积极地消费消息。
获取kafka中topic偏移量和消费偏移量
2、这部分测试代码和真正的消费端不在一个程序内，连接kafka时随便配置了一个groupId，然后kafkaConsumer.committed(topicAndPartition)一直为null。后来groupId改成和消费者一致时能成功查到。
Zookeeper与kafka
Kafka 是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列（MQ，Message Queue），主要应用于大数据实时处理领域。
中间件——Kafka
Kafka——生产者、消费者、高可用机制、备份机制、消息可靠性
kafka SASL/SCRAM安全认证配置及GBase 8a相关功能的使用
首先确认一下使用的版本是否有gbase_kafka_auth_mode参数，如果有的话，将它设置成’SCRAM-SHA-512’或’SCRAM-SHA-256’，然后正确配置gbase_kafka_username和gbase_kafka_password。SCRAM-SHA-512和SCRAM-S
kafka-Stream详解篇（附案例）
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，也可以任意方式打包和部署除了Kafka外
Kafka简单入门
介绍什么是事件流式处理以及kafka中的概念、术语和能力
摸鱼大数据——Kafka——Kafka的shell命令使用
Kafka本质上就是一个消息队列的中间件的产品，主要负责消息数据的传递。也就说学习Kafka 也就是学习如何使用Kafka生产数据，以及如何使用Kafka来消费数据。
6.Kafka Acks详解
本文对 `kafka` 的一些核心概念进行解释，也是 `kafka` 需要调优的一些地方。
Java增加线程后kafka仍然消费很慢
概念：max.poll.interval.ms是Kafka消费者端的一个配置参数，用于设置消费者在轮询过程中处理消息的最大时间间隔。根据实际业务需求和消息处理的复杂性，设置合理的max.poll.interval.ms值，以确保消费者有足够的时间来处理消息。考虑到网络延迟和消息处理的时间，建议将ma
kafka与zookeeper的SSL认证教程
setAcl / ip:127.0.0.1:cdrwa,auth:kafka:kafka@123:cdrwa #(设置可以登陆的IP和用户账号密码，admin是上面的zk的配置文件里面定义的管理员，Kafka用户是/asop/kafka/kafka_2.11-2.1.0/config/kafk
Kafka - 生产者
kafka生产者
kafka-高可用设计详解（集群架构、备份机制、消费者组、重平衡）
当消费者组中重新加入消费者 , 或者消费者组中有消费者宕机 , 这个时候Kafka会为消费者组中的消费者从新分配消费分区的过程就是再均衡。再均衡就是指 当消费者组中的消费者发生变更的时候(新增消费者, 消费者宕机) , 重新为消费者分配消费分区的过程。同一个分区只能被一个消费者组中的一个消费者消费
动态地控制kafka的消费速度，从而满足业务要求
如果设置得太小，则 消费者可能会频繁地请求数据，这可能会影响消费速度。如果设置得太大，则当Kafka中有数据可用时，消费者可能会等待太长时间。在实际应用中，我们需要动态控制kafka消费速度，以便处理数据流的速率能够满足系统和业务的需求。如果设置得太小，则消费者可能会经常请求数据，这可能会影响消费速
Kafka学习之：mac 上基础使用 python 来使用 kafka 的生产者和消费者进行数据处理
python 中 kafka 的基础用法，基于 macbook m1 芯片
