39、Flink 的CDC 格式：maxwell部署以及示例
Maxwell是一个CDC（Changelog Data Capture）工具，可以将MySQL中的数据变化实时流式传输到Kafka、Kinesis和其他流式连接器中。Maxwell为变更日志提供了统一的格式模式，并支持使用JSON序列化消息。Flink支持将Maxwell JSON消息解释为INS
Kafka——MirrorMaker详解
对于Kafka企业级用户而言，一个常见的痛点就是跨机房或跨数据中心(data center,DC)的数据传输。大型企业通常在多个数据中心部署Kafka集群。.这里的数据中心可能是企业拥有的自建机房，也可能是公有云厂商的不同机房。在多个机房部署Kafk集群的优势如下。实现灾备。较近的地理位置可缩短延时
kafka入门
2.在resources下创建文件application.yml。生产者发送消息，多个消费者只能有一个消费者接收到消息。（1）创建kafka-demo项目，导入依赖。生产者发送消息，多个消费者都可以接收到消息。1.导入spring-kafka依赖信息。（2）生产者发送消息。（3）消费者接收消息。
Kafka入门二——SpringBoot连接Kafka示例
本文介绍了Spring Boot集成Kafka的基本示例，包括生产者发送消息和消费者接收消息的主要概念。生产者负责创建和发送消息到Kafka主题，而消费者从订阅的主题中拉取并处理这些消息。文中简要概述了这两个组件的工作流程，为深入理解Kafka与Spring Boot的集成提供了基础。
kafka-splunk数据通路实践
鉴于目前网络上没有完整的kafka数据投递至splunk教程，通过本文操作步骤，您将实现kafka数据投递至splunk日志系统。
Kafka的核心原理
Kafka核心原理介绍
Windows安装和使用kafka
由于kafka依赖jdk和zookeeper，安装kafka之前需要先安装jdk和zookeeper，也可以使用kafka自带的zookeeper。，此处使用kafka自带的zookeeper，不单独安装。下面在Windows系统中安装kafka时使用的ip地址是192.168.10.188，这是我
Flink与Kafka集成
1.背景介绍Flink与Kafka集成是一种常见的大数据处理技术，它可以帮助我们实现实时数据处理和分析。Flink是一个流处理框架，可以处理大量数据并提供实时分析功能。Kafka是一个分布式消息系统，可以用于构建实时数据流管道。在本文中，我们将深入了解Flink与Kafka集成的背景、核心概念、算法
Kafka：kafka的技术架构？ ①
6）Partition：为了实现扩展性，一个非常大的topic可以分布到多个broker（即服务器）上，一个topic可以分为多个partition，每个partition是一个有序的队列。kafka只保证按一个partition中的顺序将消息发给consumer，不保证一个topic的整体（多个p
高性能 Kafka 及常见面试题
本文主要讲述Kafka的基础架构、优点及应用场景和常见的Kafka面试题。Kafka 是一种分布式的，基于发布/订阅的消息系统，原本开发自 LinkedIn，用作 LinkedIn 的事件流（Event Stream）和运营数据处理管道（Pipeline）的基础。
Kafka 集群部署
Kafka_集群部署：搭建ZooKeeper集群、搭建Kafka集群、测试Zookeeper和Kafka集群
【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。
