Kafka的分区副本机制
1.自定义分区器@Override@Override// cluster.partitionCountForTopic 表示获取指定topic的分区数量@Override2.在kafka生产者配置中，自定义使用自定义分区器的类名。
TiDB TiCDC Kafka Topic分发规则详解
本文将详细讲解ticdc同步kafka消息topic分发规则
Kafka之Consumer原理
本文主要讲了消费者消费消息的流程，使用offset保证消息消费的正确性，以及offset的存储，offset如果找不到的话的策略配置，还有offset的更新。随后又介绍了消费者组中的消费者和主题中的分区之间的消费策略，最后当消费者数量发生变化，或者分区增加的情况下，kafka采用分区再平衡机制进行维
kafka-消费者服务搭建&配置&简单消费（SpringBoot整合Kafka）
kafka-消费者服务搭建&配置（SpringBoot整合Kafka）
Kafka安装及快速入门教程_Kafka3.5.1_云峦操作系统[KOS]
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是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。这种动作（网页浏览，搜索和其他用户的行动）是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。这些数据通常是由于吞吐量的要求而
Kafka线上集群部署方案怎么做？no.6
最后是社区的支持度。这一点虽然不是什么明显的差别，但如果不了解的话可能比前两个因素对你的影响更大。简单来说就是，社区目前对Windows平台上发现的Kafka Bug不做任何承诺。虽然口头上依然保证尽力去解决，但根据我的经验，Windows上的Bug一般是不会修复的。
【头歌实训】PySpark Streaming 数据源
第1关：MySQL 数据源，第2关：Kafka 数据源，在PySpark中支持通过JDBC的方式连接到其他数据库获取数据生成DataFrame，同样可以使用Spark SQL去读写数据库。除了JDBC 外，还支持ParquetJSONHive等。Kafka 就是一个分布式的用于消息存储的发布订阅模式
实战：部署三台kafka服务集群
这个单元文件配置了Kafka服务，使其在启动时满足依赖关系（网络和远程文件系统），以指定的用户和组身份运行，并通过环境变量配置日志目录、JMX端口和JVM堆内存。启动和停止命令分别通过Kafka自带的脚本执行，并将服务输出重定向到指定的日志文件中。如果服务异常退出，systemd 会自动重启它。通过
Kafka 核心属性速览
Kafka的Broker、partitions、Replicas 是一个什么概念，他们之间是什么关系？
SpringBoot集成系列--Kafka
本文描述了如何在SpringBoot上集成Kafka，包括添加依赖、配置Kafka、创建生产者和消费者，并进行测试，并对遇到的问题进行了分享。
Apache Kafka知识点表格总结
总结并复习一下Kafka知识点，使用表格形式总结，并附上与Spring Boot的整合示例
Kafka批量消费
当批量处理消息时，需要注意的是，一旦消息处理完成且没有错误，应当手动提交偏移量，以确认这些消息已经被成功消费。如果有消息处理失败，则可能需要根据业务需求选择不同的策略，比如重新尝试处理整个批次、跳过错误消息或者记录错误信息稍后处理。注解处理批量信息时，首先需要开启批量监听模式，并配置相应的consu
Kafka：创建主题，查看主题，压力测试，发送和接收数据
在现今的大数据时代，数据流的处理与分析成为了许多企业和组织的核心需求。Apache Kafka作为一个分布式流处理平台，以其高性能、高吞吐量和可靠性在大数据领域崭露头角。它允许在分布式系统中处理和传输实时的数据流，为数据处理提供了全新的解决方案。对于Kafka的初学者和开发者来说，熟练掌握其基础操作
Kafka 清空Topic
topic 清理
Kafka与RocketMq比较
MQ全称 Message Queue，也就是消息队列，是应用程序之间的通信方法。业务异步解耦解耦微服务流量削峰消息分发分布式事务的数据一致性。关于RocketMQ与Kafka从架构设计，数据可靠性，性能对比，消息投递实时性，消费失败重试，严格的信息顺序，定时信息，消息事务，故障恢复，使用场景，十大方
Docker 安装kafka 并创建topic 进行消息通信
Apache Kafka是一个分布式流处理平台，用于构建高性能、可扩展的实时数据流应用程序。本文将介绍如何使用Docker容器化技术来安装和配置Apache Kafka。通过使用Docker容器化技术，我们可以方便地安装和配置Apache Kafka，快速搭建一个可用的Kafka集群。这为我们开发和
Kafka学习笔记
Kafka的架构设计非常注重高吞吐量、低延迟、可扩展性和容错性。以上步骤详细介绍了在本地环境下安装和配置Kafka的过程。通过这些步骤，你可以在本地环境中快速搭建一个Kafka集群，并开始使用Kafka进行消息的生产和消费。如果你需要在生产环境中使用Kafka，还需要进行更多的配置和优化。通过上述步
大数据处理工具及其与 Kafka 的搭配使用
通过上述工具和 Kafka 的搭配使用，可以实现高效的大数据处理和分析。不同工具适用于不同的场景，选择合适的工具组合能够更好地满足业务需求。希望这篇文章能够帮助你了解大数据处理工具及其与 Kafka 的搭配使用方法，并能为你的项目提供一些参考。
Kafka概述
介绍Kafka的起源与历史Kafka在大数据生态系统中的地位和作用基本概念消息队列和流处理的基础Kafka的基本术语：Producer、Consumer、Broker、Topic、PartitionKafka的核心组件及其关系Producer：生成消息的客户端，向Kafka集群中的Topic发送消息
Kafka 基本操作之添加、修改、删除 Topic 及优雅关闭 Kafka
本节将回顾您在 Kafka 集群上执行的常见 Topic 的操作。本节中介绍的所有工具都可以在 Kafka 发行版的 bin/ 目录下使用，如果在没有参数的情况下运行，每个工具都会打印所有可能的命令行选项的详细信息。
