自定义kafka客户端消费topic
使用自定义的KafkaConsumer给spring进行管理，之后在注入topic的set方法中，开单线程主动订阅和读取该topic的消息。
Spring Boot整合Kafka
Kafka作为一款分布式流处理平台，具有高吞吐量、持久性、容错性等特点，适用于构建大规模的实时数据管道。Spring Boot作为快速开发框架，提供了简化开发和部署的能力，使得与Kafka的整合变得更加容易。通过将Spring Boot与Kafka进行整合，具有以下优势异步消息处理：Kafka可以作
24 | Kafka的协调服务ZooKeeper：实现分布式系统的“瑞士军刀”
上节一起学习了 RocketMQ NameServer 的源代码，RocketMQ 的 NameServer 虽然设计非常简洁，但很好地解决了路由寻址的问题。而 Kafka 却采用了完全不同的设计思路，它选择使用 ZooKeeper 这样一个分布式协调服务来实现和 RocketMQ 的 NameSe
springcloud架构图及讲解，kafka常见的面试问题
现在正是金三银四的春招高潮，前阵子小编一直在搭建自己的网站，并整理了全套的**【一线互联网大厂Java核心面试题库+解析】：包括Java基础、异常、集合、并发编程、JVM、Spring全家桶、MyBatis、Redis、数据库、中间件MQ、Dubbo、Linux、Tomcat、ZooKeeper、N
【flink番外篇】13、Broadcast State 模式示例-广播维表（2）
系统介绍某一知识点，并辅以具体的示例进行说明。1、Flink 部署系列本部分介绍Flink的部署、配置相关基础内容。2、Flink基础系列本部分介绍Flink 的基础部分，比如术语、架构、编程模型、编程指南、基本的datastream api用法、四大基石等内容。3、Flik Table API和S
Docker for windows 下 Kafka(kraft模式) 安装部署
KAFKA_KRAFT_CLUSTER_ID=iZWRiSqjZAlYwlKEqHFQWI #哪一，三个节点保持一致。# 定义kafka服务端socket监听端口（Docker内部的ip地址和端口）#定义外网访问地址（宿主机ip地址和端口。# 设置broker最大内存，和初始内存。# 标红处修改为自
电商风控系统（flink+groovy+flume+kafka+redis+clickhouse+mysql）
需要使用的编写 然后其它技术进行各种数据的 存储及处理。
Kafka connect
注：这里的topic 是提前创建好的student-student,也可以不创建，他自己生成，但指定的时候只能去指定前缀。，这里用的mysql 8.0.26 、ojdbc8-23.3.0.23.09,注： 这里窗口会被占用，不想被占用,用 nohup 启动。启动zookeeper 、 kafka
kafka三节点集群2.8.0平滑升级到3.4.0过程指导
Apache Kafka作为常用的开源分布式流媒体平台，多用于作为消息队列获取实时数据，构建对数据流的变化进行实时反应的应用程序，已被数千家公司用于高性能数据管道、流分析、数据集成和任务关键型应用程序。
SpringBoot Kafka生产者 多kafka配置
二、KafkaConfig。
深入了解Kafka的文件存储原理
Kafka最初由Linkedin公司开发的分布式、分区的、多副本的、多订阅者的消息系统。它提供了类似于JMS的特性，但是在设计实现上完全不同，此外它并不是JMS规范的实现。kafka对消息保存是根据Topic进行归类，发送消息者称为Producer；消息接受者称为Consumer；此外kafka集群
【数仓】kafka软件安装及集群配置
Kafka集群的配置涉及多个方面，包括broker、Zookeeper、producer和consumer的配置。不过，通常我们主要关注的是broker和Zookeeper的配置，因为它们是构成Kafka集群的基础。以上只是Kafka配置的一部分，实际上Kafka的配置项非常多，可以根据具体的需求和
实时Flink的数据库与Kafka集成优化案例
1.背景介绍在现代数据处理系统中，实时数据处理和分析是至关重要的。Apache Flink是一个流处理框架，可以用于实时数据处理和分析。在许多场景下，Flink需要与数据库和Kafka等消息系统进行集成，以实现更高效的数据处理。本文将讨论Flink与数据库和Kafka集成的优化案例，并提供实际示例和
【Java】SpringBoot快速整合Kafka
Kafka是一个开源的流式平台，用于构建实时数据流应用程序和实时数据管道。Kafka旨在处理大规模的数据流，具有高吞吐量、可扩展性、持久性和容错性的特点。
15:Zookeeper高可用集群｜分布式消息队列Kafka｜搭建高可用Hadoop集群
Kafka角色与集群结构NameNode高可用想实现Hadoop高可用就必须实现NameNode的高可用，NameNode是HDFS的核心，HDFS又是Hadoop核心组件，NameNode在Hadoop集群中至关重要。NameNode宕机，将导致集群不可用，如果NameNode数据丢失将导致整个集
为何Kafka在2.8版本开始会“抛弃”Zookeeper？
Kafka被官方定义为分布式流式处理平台，因为具备高吞吐、可持久化、可水平扩展等特性而被广泛使用。
【Spring底层原理高级进阶】Spring Kafka：实时数据流处理，让业务风起云涌！️
Spring Kafka 是 Spring Framework 提供的一个集成 Apache Kafka 的库，用于构建基于 Kafka 的实时数据流处理应用程序。Apache Kafka 是一个高性能、分布式的流数据平台，广泛用于构建可扩展的、实时的数据处理管道。
【flink番外篇】8、flink的Checkpoint容错机制（配置、重启策略、手动恢复）介绍及示例 - 完整版
一、Flink 专栏Flink 专栏系统介绍某一知识点，并辅以具体的示例进行说明。1、Flink 部署系列本部分介绍Flink的部署、配置相关基础内容。2、Flink基础系列本部分介绍Flink 的基础部分，比如术语、架构、编程模型、编程指南、基本的datastream api用法、四大基石等内容。
详解如何保证消息队列不丢失消息（以kafka为例）
综上所述，消息队列通过持久化存储、消息确认机制、事务机制、数据备份与复制以及消息过期机制等手段，保证了消息在传递过程中不丢失。在设计分布式系统时，合理选择并配置这些机制可以有效地提高消息队列的可靠性和稳定性。
centos7-dmhs同步kafka搭建部署（保姆级）
所需空间: 1869M请选择安装目录 [/home/dmdba/dm/dmdbms]:
