【架构】Kafka 核心全面总结，高可靠高性能核心原理
为了实现强可靠的 kafka 系统，我们需要设置 Request.required.acks= -1，同时还会设置集群中处于正常同步状态的副本 follower 数量 min.insync.replicas>2，另外，设置 unclean.leader.election.enable=false 使
RocketMQ与Kafka深度对比：特性与适用场景解析
在分布式系统中，消息队列作为解耦、缓冲和异步通信的关键组件，其选择对于系统的性能和稳定性至关重要。本文将详细对比RocketMQ与Kafka在数据可靠性、实时性、队列数与性能、消息顺序性、适用场景等方面的差异，帮助读者根据实际需求做出更明智的选择。而对于处理海量数据流的场景，Kafka则更具优势。这
大数据技术之 Kafka
大数据技术之 Kafka文章目录大数据技术之 Kafka第 1 章 Kafka 概述1.1 定义1.2 消息队列1.2.1 传统消息队列的应用场景1.2.2 消息队列的两种模式1.3 Kafka 基础架构第 2 章 Kafka 快速入门2.1 安装部署2.1.1 集群规划2.1.2 集群部署2.1.
【Kafka】消息重复场景及解决
Kafka消息重复场景及解决
22 | Kafka和RocketMQ的消息复制实现的差异点在哪？
这节课我们主要来讲了一下，消息复制需要面临的问题以及 RocketMQ 和 Kafka 都是如何应对这些问题来实现复制的。RocketMQ 提供新、老两种复制方式：传统的主从模式和新的基于 Dledger 的复制方式。传统的主从模式性能更好，但灵活性和可用性稍差，而基于 Dledger 的复制方式，
Kafka的ACK应答级别
在 Kafka 中，ACK（Acknowledgement）应答级别是一个重要的概念，它决定了消息发送到 Kafka 集群后如何确认消息的成功存储。生产者可以根据需要设置不同的 ACK 级别，以在数据可靠性和传输效率之间做出权衡。选择哪个 ACK 级别取决于具体的应用场景和对数据可靠性与处理吞吐量的
Kafka消息流转的挑战与对策：消息丢失与重复消费问题
这一节关于kafka消息中间件出现重复消费和消息丢失的场景和原因进行了分析，你学会了吗？
通过kafka学习数据一致性
Kafka通过分区与副本机制、ISR机制、消息提交确认、原子性操作和容错处理等手段，确保数据一致性。这些设计使得Kafka能够在分布式环境中实现高吞吐量、持久化存储、可扩展性和高可靠性等特性从而满足各种复杂场景下的数据一致性需求。
Kafka_04_Topic和日志
Topic和日志
探究Kafka原理-5.Kafka设计原理和生产者原理解析
如果将 retries 参数配置为非零值，并且 max .in.flight.requests.per.connection 参数配置为大于 1 的值，那可能会出现错序的现象：如果批次 1 消息写入失败，而批次 2 消息写入成功，那么生产者会重试发送批次 1 的消息，此时如果批次 1 的消息写入成功
Linux安装zookeeper&kafka
此文基于debian12，centos也适用 因为zookeeper依赖jdk环境 预先安装好jdk。
kafka监控工具Kafka-eagle安装
在开发工作中，当业务前提不复杂时，可以使用Kafka命令来进行一些集群的管理工作。但如果业务变得复杂，例如：我们需要增加group、topic分区，此时，我们再使用命令行就感觉很不方便，此时，如果使用一个可视化的工具帮助我们完成日常的管理工作，将会大大提高对于Kafka集群管理的效率，而且我们使用工
kafka教程
Topic（主题）是消息的逻辑分类或通道。它是Kafka中用于组织和存储消息的基本单元。一个Topic可以被看作是一个消息发布的地方，生产者将消息发布到一个特定的Topic，而消费者则订阅一个或多个Topic以接收消息。
Kafka 之 生产者（Producer） 配置
Kafka Producer 是 Kafka 集群的发送消息的客户端，主要就是向某个 Topic 的某个分区发送一条消息。Partitioner 决定向哪个分区发送消息。用户指定 Key，默认的分区器会根据 Key 的哈希值来选择分区，如果没有指定 Key 就以轮询的方式选择分区。也可以自定义分区策
kafka的安装，用于数据库同步数据
如果说 Specified-Offset 策略要求你指定位移的绝对数值的话，那么 Shift-By-N 策略指定的就是位移的相对数值，即你给出要跳过的一段消息的距离即可。有时候你可能会碰到这样的场景：你修改了消费者程序代码，并重启了消费者，结果发现代码有问题，你需要回滚之前的代码变更，同时也要把位移
深入学习Kafka之概念解析
在 Kafka 集群中会有一个或多个 broker，其中有一个 broker 会被选举为控制器( Kafka Controller)，它负责管理整个集群中所有分区和副本的状态。生产者（Producers）将消息发布到特定的Topic，而消费者（Consumers）则订阅感兴趣的Topic以消费其中的
【大数据面试题】007 谈一谈 Flink 背压
在流式处理框架中，如果下游的处理速度，比上游的输入数据小，就会导致程序处理慢，不稳定，甚至出现崩溃等问题。
Kafka 记录
在一个Kafka集群中，每增加一个代理就需要为这个代理配置一个与该集群中其他代理不同的id, id值可以选择任意非负整数即可，只要保证它在整个Kafka集群中唯一，这个id就是代理的名字，也就是在启动代理时配置的broker.id对应的值。同时与传统消息系统不同的是，Kafka并不会立即删除已被消费
Kafka 入门介绍
Kafka 最初由 Linkedin 公司开发，是一个分布式、支持分区的（Partition）、多副本的（Replica），基于 Zookeeper 协调的分布式消息系统，它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景，比如基于 Hadoop 的批处理系统、低延迟的实时系统、Storm/
