【Kafka】 幂等和事务详解
Kafka幂等和事务详解
Kafka 实战 - 指定分区和偏移量，时间消费
总结来说，通过上述方法，Kafka 消费者可以在实战中灵活指定分区、偏移量或基于时间戳进行消息消费，以满足各种复杂的应用场景需求。在实际操作时，需要根据业务特点、数据一致性要求以及 Kafka 集群配置进行合理选择和调整。在 Apache Kafka 中，消费者可以通过指定分区和偏移量来精确控制消息
【MongoDB 新搭档 Kafka】
对于做过数据处理，使用过消息队列的小伙伴 ，Kafka可以算是老朋友了，但是最近一个场景下，新的用法，让其变为了MongoDB的新搭档。。。MongoDB配合Kakfa，在有些场景下，十分有益。但这种做法其实优缺点也比较明显，优点 ，减轻数据库负担，订阅容量增大， 横向扩容能力变强。缺点，也显而易见
一条指令，解决外网无法访问云服务器Kafka容器问题
在上一篇跟着官方文档使用docker，在云服务器上搭建了一个单节点的Kafka集群，在云服务器上连接成功，当我在笔记本上使用Spark尝试连接的时候，无法消费到数据。从上图可以看出，我在consumer config中明明将设置成了弹性公网IP，而且在笔记本上Telnet连接Kafka网络也是通的。
从0开始带你成为Kafka消息中间件高手---第四讲
接着follower再次发送fetch请求过来，自己的LEO = 1，leader发现自己LEO = 1，follower LEO = 1，所以HW更新为1，同时会把HW = 1带回给follower，但是此时follower还没更新HW的时候，HW还是0。我们生产环境遇到的一些问题，kafka，机
聊聊 Kafka：编译 Kafka 源码并搭建源码环境，2024年最新关于小程序的毕业设计
年进入阿里一直到现在。**
剖析 Kafka 消息丢失的原因
Kafka消息丢失的原因通常涉及多个方面，包括生产者、消费者和Kafka服务端（Broker）的配置和行为。下面将围绕这三个关键点，详细探讨Kafka消息丢失的常见原因，并提供相应的解决方案和最佳实践。总的来说，Kafka消息丢失是一个涉及多个环节的问题，需要从生产者、Broker和消费者三个层面综
Offset Explorer SASL/PLAIN和SASL/SCRAM方式连接kafka
SASL/PLAIN SASL/SCRAM
Spring Boot 项目中集成 Kafka 和 Flink：构建实时数据流处理系统
通过本文的介绍，您应该已经了解了如何在 Spring Boot 项目中集成 Kafka 和 Flink 流处理框架，实现实时数据处理和分析。在实际应用中，根据您的需求选择合适的 Kafka 和 Flink 配置，并正确使用它们，可以确保您的数据处理任务能够高效地完成。
【linux-centos】Canal和Kafka实现mysql的binlog
需要安装php-rdkafka扩展，安装方式：https://www.cnblogs.com/shixiangqian/p/14856009.html。tar -zxvf canal.deployer-1.1.4.tar.gz -C ./canal-1.1.4 解压到canal-1.1.4目录。ca
Kafka消费者
消费者组内的消费者负责消费不同的分区，一个分区只能由组内一个消费者消费。手动提交offset：每次消费完数据之后由消费者自己提交offset信息，分为同步提交（阻塞当前线程，提交offset成功后才消费下一波数据，并且会有失败重试）和异步提交（发送了提交请求之后不管成功，直接消费下一波数据）。自动提
深入了解Apache Kafka：分布式流处理平台的详细介绍
Apache Kafka 是一个功能强大的分布式流处理平台，具有高吞吐量、低延迟、高可扩展性、持久性、容错性和多种消费模式等优点。它可以用于构建各种数据密集型应用程序，例如实时数据管道、网站活动跟踪、日志聚合、流处理等。随着大数据和实时分析需求的不断增长，Kafka 的应用将会越来越广泛
windows 下 Python 配置kafka,发送数据
安装库：kafka-python3=3.0.0、gssapi=1.8.3（如果安装错误的话，下载编译版本.whl）(gssapi 依赖先安装： decorator=4.4.2，six=1.16.0)注意： 上面的kinit认证，只需要认证成功一种就可以任意访问Hadoop所有服务了，上面只是针对ki
Kafka Connect
Kafka Connect 是 Apache Kafka® 的一个免费开源组件，可作为集中式数据中心，用于在数据库、键值存储、搜索索引和文件系统之间进行简单的数据集成。您可以使用 Kafka Connect 在 Apache Kafka 和其他数据系统之间流式传输数据，并快速创建用于将大型数据集移入
Kafka高频面试题整理
Kafka 是一个分布式流处理平台，最初由Linkedln开发并开源，后来成为Apache软件基金会的一个顶级项目。它被设计用于高吞吐量、持久性、分布式的数据流处理。
【CS.SE】使用 docker pull confluentinc/cp-kafka 的全面指南
本文详细介绍了使用 Docker 拉取并运行镜像的步骤，包括准备工作、实际操作、配置及常见问题解决。通过这些步骤，可在本地快速搭建一个 Kafka 环境，用于开发和测试。
消息队列kafka中间件详解：案例解析(第10天)
本文主讲述了 消息队列，Kafka的架构，Kafka的相关使用和常用shell命令，Kafka的Python API的操作；
kafka进阶核心原理详解：案例解析(第11天)
本文通过案例的方式详解kafka进阶核心原理：副本机制，数据位移，分发策略，负载均衡，数据积压等问题
【Kafka】SpringBoot整合Kafka详细介绍及代码示例
Apache Kafka是一个分布式流处理平台。它最初由LinkedIn开发，后来成为Apache软件基金会的一部分，并在开源社区中得到了广泛应用。Kafka的核心概念包括Producer、Consumer、Broker、Topic、Partition和Offset。Producer：生产者，负责将
Kafka SASL认证与ACL配置
SASL/PLAIN，这种方式其实就是一个的认证方式，不过它有很多缺陷，比如用户名密码是存储在文件中，等等！建议大家用SASL/SCRAM的方式 ，这种方式 用户名/密码是存储在zookeeper中，能够。该种认证方式还会使用sha256或sha512对，安全性相对会高一些。本文主要介绍SASL/P
