flink sql + kafka + mysql 如何构建实时数仓
Kafka：作为流数据平台，负责接收和传输来自不同源系统（如应用日志、传感器数据、交易系统等）的数据。Flink SQL：使用 Apache Flink 提供的 SQL 引擎进行流式数据处理、转换、聚合和窗口计算等操作。Flink SQL 使得实时数据流的处理变得更简单。MySQL：作为下游持久化存
Kafka 到 Kafka 数据同步
使用 CloudCanal 进行 Kakfa 到 Kafka 数据同步，助力企业快速构建数据管道，增强数据分析能力。
Flume+Kafka+StructuredStreaming(pyspark)+Mysql分布式采集与微批处理
下面根据数据流向逐一介绍 Flume -> Kafka -> StructuredStreaming -> Mysql1. Flume Watch the specified files, and tail them in nearly real-time once detecte
Kylin Server V10 下自动安装并配置Kafka
介绍了如何在 Kylin Server V10 环境下编写 Kafka 离线自动安装脚本，解决了在 Kylin Server V10下安装的疑难问题。
使用docker-compose运行kafka及验证（无需zookpeer）
使用docker-compose安装kafka（无需zookpeer），镜像版本：apache/kafka:3.8.0
kafka夺命三十问——16-22问
kafka夺命三十问——16-22问
kafka管理工具
一个好的界面管理工具可以使得开发效率更为高效，因kafka本身没有自研的管理工具！于是尝试安装市面上的一些辅助工具。Conduktorkafka-maneger(已更名cmak)
kafka集群升级新策略，Cloudera专家来揭秘：助你轻松应对大数据挑战
我们团队负责维护的 Kafka 集群承载了公司大部分实时数据的收集与传输任务。然而，目前存在一些问题，严重影响了集群的稳定性、用户体验以及管理员的运维效率：当前集群版本较低，且低版本的 bug 频繁出现，导致集群稳定性受到威胁。例如，violet 集群最近因触发 bug 而出现不可用的情况。多个集群
Kafka 之批量消息发送消费
前面我们分享了 Kafka 的一些基础知识，以及 Spring Boot 集成 Kafka 完成消息发送消费，本篇我们来分享一下 Kafka 的批量消息发送消费。
使用Debezium、Kafka实现Elasticsearch数据同步
能够监控各种数据库（如 MySQL、PostgreSQL、Oracle 等）的事务日志（如 MySQL 的 Binlog、PostgreSQL 的 WAL）。Debezium 将数据库中的数据更改事件（例如插入、更新、删除操作）转换为事件流消息，这些消息可以被发送到消息队列（通常是 Kafka）中。
【kafka-02】kafka集群搭建
kafka集群搭建
kafka3.8+zookeeper3.9集群自动化部署、sasl+acl配置、kafka connect配置部署
kafka,sasl,acl,kafka connect
kafka ，RabbitMQ ，EMQX 的区别
是一个分布式流处理平台，主要用于高吞吐量和低延迟的消息传递，最初由 LinkedIn 开发并贡献给 Apache 软件基金会。Kafka 适合于处理大量数据流，特别是在需要实时数据处理的应用场景中。RabbitMQ是一个开源的消息队列系统，基于AMQP（高级消息队列协议）开发，广泛用于企业级消息传递
Spring Boot整合Kafka，实现单条消费和批量消费，示例教程
如果在BatchConsumer.java和SingleConsumer.java中设置autoStartup = "true"，Kafka会随机选择消费者组里的一个消费者进行消费，所有可以会导致其中一个消费者没有消费信息。在SingleConsumer.java中设置autoStartup = "
flume对kafka中数据的导入导出、datax对mysql数据库数据的抽取
抽取trans_info.json的数据到kafka上，对其中的tr_flag=0的数据进行过滤抛弃，只保留正常的状态数据在pom.xml中放入依赖包：使用java代码，自定义拦截器：@Override@Overridetry {// 获取事件体中的数据（假设数据是JSON格式存储在事件体中）//
SpringBoot集成kafka
/</</</
Kafka Stream实战教程
Kafka Streams 是 Kafka 生态中用于 处理实时流数据 的一款轻量级流处理库。它利用 Kafka 作为数据来源和数据输出，可以让开发者轻松地对实时数据进行处理，比如计数、聚合、过滤等操作。Kafka Streams 的一个显著特点是其设计简洁，帮助我们快速构建和部署实时流处理应用，而
Kafka怎么发送JAVA对象并在消费者端解析出JAVA对象--示例
消费者value的序列化器用org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer即可。这里的生产者value的序列化器用org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer。（这里不需
Kafka-创建topic源码
从源码中我们可以看到，Controller这端会不断的将新的topic以及其下的topic_id、adding_replicas、removing_replicas、partitions 信息加载到缓存，并使用它们的状态机将它们更新至可用状态。并剔除掉删除的topic。》中当一个broker当选为C
Kafka 与 RabbitMQ 的联系
Apache Kafka 与 RabbitMQ 是两种强大的消息中间件，各有其优势和适用场景。Kafka 以其高吞吐量、顺序写入和分布式架构成为流式处理平台的佼佼者，尤其适合处理大规模实时数据流。RabbitMQ 则更适合复杂路由和任务队列的应用场景。了解 Kafka 和 RabbitMQ 的区别与
