快速入门 Kafka 和 Java 搭配使用
Kafka 是一个开源的流处理平台，由 LinkedIn 开发，并作为 Apache 项目的一部分。高吞吐量：能够处理大量数据。可扩展性：支持水平扩展。持久化：数据可以持久化存储。可靠性：通过副本机制确保数据可靠性。高性能：在低延迟情况下处理消息。通过以上步骤，你可以快速入门 Kafka，并结合 J
常用中间件redis，kafka及其测试方法
哨兵是redis官方推荐的集群高可用解决方案它能够自动识别redis集群的健康状态并在master节点异常时将从节点提升为master节点当redis中的某个热key（比如首页广告）过期或者因为某些异常原因导致无法从缓存中读取，导致大量的并发访问数据库而崩溃数据既不存在在缓存中，也不存在在数据库中。
Kafka整合springcloud
7、要是服务异常导致不能消费或者网络波动导致消费消息失败咋办呢？4、编写Kafka配置类，注册消费者在这里。2、pom引入Kafka依赖。
性能工具之 Kafka 快速 BenchMark 测试示例
今天我们一起梳理了 kafka 2.8.1 版本自带的 BenchMark 测试脚本，我们熟悉了常见的性能测试的工具行命令。希望这些命令在工作做 Kafka 集群BenchMark测试有所帮助。
kafka学习笔记（三、生产者Producer使用及配置参数）
生产者就是负责向kafka发送消息的应用程序。消息在通过send()方法发往broker的过程中，有可能需要经过和的一系列作用后才能被真正的发往broker。key用来指定消息的键，不仅是附加消息还可以用来计算分区号而可以让消息发往特定的分区。byte[]
使用kafka-clients依赖 集成kafka
使用kafka-clients依赖 集成kafka，简单但完整地叙述了代码中构建的流程，并学习公司模块化思想，封装函数便于业务调用
Kafka的优点和缺点,以及适用场景
总之，Kafka是一个高性能、可伸缩、可靠的分布式流处理平台，具有广泛的应用场景。但在使用时需要注意其扩容复杂性、对Zookeeper的依赖以及消息顺序性等问题。Kafka作为一个开源的分布式流处理平台，在大数据和实时处理领域具有广泛的应用。三、Kafka的适用场景。一、Kafka的优点。二、Kaf
【数据采集】实验07-Kafka的常用命令及使用
【实验内容】1. 运行Zookeeper2. 运行kafka3. 创建topics4. Kafka与MySQL的组合使用，把JSON格式数据放入Kafka发送出去，再从Kafka中获取并写入到MySQL数据库，p975. Kafka与MySQL的组合使用，把MySQL数据库数据取出，转化为JSON格
大数据的数据采集
大数据采集是指从各种来源收集大量数据的过程，这些数据通常是结构化或非结构化的，并且可能来自不同的平台、设备或应用程序。大数据采集是大数据分析和处理的第一步，对于企业决策、市场分析、产品改进等方面具有重要意义。
Kafka的消费流程
我们接着继续去理解最后这条消息是如何被消费者消费掉的。其中最核心的有以下内容。1、多线程安全问题2、群组协调3、分区再均衡。
Kafka 执行命令超时异常： Timed out waiting for a node assignment
而我的环境是使用了三台虚拟机，分别部署了zookeeper和kafka，所以在没有指定的情况下，默认都是使用localhost，在执行命令的时候，会找不到对应的ip地址。由于刚学习 kafka搭建集群，根据网上教程来，教程中三台kafka都部署在同一台机器上，所以不需要额外指定kafka实力的ip地
Kafka生产者消息异步发送并返回发送信息api编写教程
键入topic名(order)和要发送的信息(“0000”+i)，new Callback（）回车会弹出需要重写的抽象类，补全返回条件、需要返回的信息即可实现抽象类；键入new Properties().var 回车，键入new KafkaProducer(properties).var 回车，选择
SpringBoot项目整合Kafka+es+logstash+kibana日志收集
现在更多项目会把日志整理收集起来，方便客户或者开发查询日志。日志是项目中一个多而且杂的关键组织部分。今天将演示的就是kafka+ELK【elasticSearch+logstash+kibana】组成的日志分析系统。其中kafka起到了异步的作用，最小程度减轻了应用本身的资源压力。
使用 JMX 监控 Kafka 集群性能指标
在大规模的生产环境中，实时监控 Kafka 集群的性能指标是确保系统稳定运行的重要手段。本文将介绍如何使用 JMX（Java Management Extensions）监控 Kafka 集群，并展示一些常用的 JMX 指令和指标。通过使用 JMX 监控 Kafka 集群的性能指标，我们可以更好地了
10分钟了解Flink SQL使用
Flink 是一个流处理和批处理统一的大数据框架，专门为高吞吐量和低延迟而设计。开发者可以使用SQL进行流批统一处理，大大简化了数据处理的复杂性。本文将介绍Flink SQL的基本原理、使用方法、流批统一，并通过几个例子进行实践。
【Kafka专栏 01】Rebalance漩涡：Kafka消费者如何避免Rebalance问题？
Kafka中的Rebalance是消费者组（Consumer Group）内部的一个重要机制，它指的是消费者实例之间重新分配Topic分区（Partition）的过程。在Kafka集群中，Rebalance是为了确保消费者组能够均匀地消费数据而设计的。然而，这个过程在某些场景下，如消费者实例的加入或
【Java面试】十二、Kafka相关
topic分区的消息，只能由消费者组的唯一一个消费者处理，因此，不同的分区分给了不同的消费者，如图，consume1负责P1、P2，consume2负责P3，consume3负责P4分区。分区内部，存储了数据，且是分段存储，segment，每一段，对应三个文件，.index索引文件、.log真正的数
搭建大型分布式服务（三十八）SpringBoot 整合多个kafka数据源-支持protobuf
本插件稳定运行上百个kafka项目，每天处理上亿级的数据的精简小插件，快速上手。< dependency > < groupId > io.github.vipjoey < artifactId > multi-kafka-consumer-starter < version > 最新版本号
kafka如何保证消息不丢失
Kafka发送消息是异步发送的，所以我们不知道消息是否发送成功，所以会可能造成消息丢失。而且Kafka架构是由生产者-服务器端-消费者三种组成部分构成的。要保证消息不丢失，那么主要有三种解决方法。
kafka部署
可见上篇文章，接着做就行（部署所有集群服务器）
