Flink Flink数据写入Kafka
flink官方集成了通用的 Kafka 连接器，使用时需要根据生产环境的版本引入相应的依赖。通过socket模拟数据写入Flink之后，Flink将数据写入Kafka。
深入了解Kafka的数据持久化机制
本文将带领读者深入研究Apache Kafka中的数据持久化，通过实例和详细解释，揭示持久化在消息传递中的关键作用。从磁盘存储到日志段管理再到数据恢复，我们将探索Kafka数据的永久之道，带你穿越信息的持久化之旅。
Kafka入门与安装
基于磁盘的数据存储，换句话说，Kafka的数据天生就是持久化的。高伸缩性，Kafka一开始就被设计成一个具有灵活伸缩性的系统，对在线集群的伸缩丝毫不影响整体系统的可用性。高性能，结合横向扩展生产者、消费者和broker，Kafka可以轻松处理巨大的信息流（LinkedIn公司每天处理万亿级数据），同
Kafka-消费者-KafkaConsumer分析-offset操作
commitOffsetsSync()方法与commitOffsetsAsync()方法的实现类似，也是调用sendOffsetCommitRequest()方法创建并缓存OffsetCommitRequest,使用OffsetCommitResponseHandler处理OffsetCommitR
kafka如何保证消息顺序性?
kafka架构如下：Kafka 保证消息顺序性的关键在于其分区（Partition）机制。在 Kafka 中，每个主题（Topic）可以被分割成多个分区，消息被追加到每个分区中，并且在每个分区内部，消息是有序的。但是，Kafka 只保证单个分区内的消息顺序，而不保证跨分区的消息顺序。
Kafka的使用（Windows中）
在（第三个窗口）中输入.\bin\windows\kafka-topics.bat --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic topic_test001然后回车。在第三个命令窗口
Kafka 3.x（上）
线性增长的、不可变的提交日志消息Record 以键值对的形式进行存储：如果key不指定则默认为空#，此时生产者会以轮询的方式把消息写到不同的队列中。有key的话生产者借助于分区器来分区，key同分区同。
Kafka重复消费、Dubbo重复调用问题排查
本业务为车机流量充值业务，大致流程为：收到微信、支付宝端用户支付成功回调后，将用户订单信息发送至kafka中；消费者接收到kafka中信息后进行解析，处理用户订单信息，为用户订购相关流量包（调用电信相关接口），订购成功/失败后会通过MQTT发送订购成功/失败消息至车机端，若订购失败则为用户退款。
51、Flink的管理执行（执行配置、程序打包和并行执行）的介绍及示例
调用打包后程序的完整流程包括两步：搜索 JAR 文件 manifest 中的 main-class 或 program-class 属性。如果两个属性同时存在，program-class 属性会优先于 main-class 属性。对于 JAR manifest 中两个属性都不存在的情况，命令行和 w
Kafka生产者相关概念
启用幂等性，即在Producer的参数中设置enable.idempotence=true即可，Kafka的幂等性实现实际是将之前的去重操作放在了数据上游来做，开启幂等性的Producer在初始化的时候会被分配一个PID，发往同一个Partition的消息会附带Sequence Number，而Br
kafka知识补充
kafka知识补充
消息队列-kafka
Spring Kafka提供了许多配置选项，你可以根据需要进行配置，例如设置消费者组、自定义序列化器等。文件中添加Spring Kafka的依赖。在Spring Boot项目的。文件中配置Kafka的连接信息。来发送消息到Kafka主题。
深入剖析Apache Kafka Partition：结构、策略与影响
Apache Kafka Partition的设计深刻体现了分布式系统的设计哲学，通过合理的分区策略，Kafka既能提供高效的并行处理能力，又能确保一定程度的消息顺序性。更多的Partition意味着更大的并发处理能力，可以根据系统吞吐量的需求动态增加Partition数量，从而实现水平扩展。：每个
Kafka Stream入门
Kafka Streams是Apache Kafka的一个库，用于构建流式处理应用程序和微服务。它允许你以高吞吐量、可伸缩、容错的方式处理实时数据流。Kafka Streams专为易用性设计，可以直接在你的应用程序中嵌入使用，不需要单独的处理集群。它提供了一种简洁的方式，使得处理数据流和变换数据流变
Kafka问题纪要
和 MQ TT 的事务定义一样都是 3 种。（1）最多一次: 消息不会被重复发送，最多被传输一次，但也有可能一次不传输（2）最少一次: 消息不会被漏发送，最少被传输一次，但也有可能被重复传输.（3）精确的一次（Exactly once）: 不会漏传输也不会重复传输,每个消息都传输被一次而且仅仅被传输
【Kafka】Kafka消息乱码解决
【案例】【Kafka】Kafka消息乱码解决
kafka常用命令
说明：在${KAFKA_HOME}/config/server.properties中配置 delete.topic.enable 为 true，这样才能生效，删除指定的 topic主题。参数 --topic 指定 Topic 名，–partitions 指定分区数，–replication-fac
本地idea连接Centos7kafka操作
搭建完kafka，一般都是使用本地来链接虚拟机的，初次链接会出现各种神奇的问题，特此记录一下。首先，请先对生产者，消费者，topic有一个大概的认识。
Kafka安全模式之身份认证
SASL-PLAIN方式是一个经典的用户名/密码的认证方式，其中用户名和密码是以明文形式保存在服务端的JAAS配置文件中的，当客户端使用PLAIN模式进行认证时，密码是明文传输的，因此安全性较低，但好处是足够简单，方便我们对其进行二次开发，在0.10版本引入。在kafka身份认证的过程中，需要的pr
Kafka是如何保证消息不丢失
Apache Kafka通过多种机制来确保消息不丢失，包括数据复制（Replication）、持久化（Persistence）、确认机制（Acknowledgments）、幂等生产者（Idempotent Producer）、事务性发送（Transactional Messaging）等。以下是这些
