Scala编程 读取Kafka处理并写入Redis
Scala还提供了许多高级特性，如高阶函数、模式匹配、类型类等，使得编写高效、简洁、可重用的代码变得更加容易。由于其高性能、灵活性和丰富的功能，Redis被广泛应用于各种场景，如缓存加速、实时计数、排行榜、消息队列等。同时，Kafka还提供了丰富的API和生态系统，使得开发者可以方便地构建基于Kaf
Kafka在美团数据平台的实践
基于Kafka的应用层去实现，具体就是Kafka的数据按照时间维度存储在不同设备上，对于近实时数据直接放在SSD上，针对较为久远的数据直接放在HDD上，然后Leader直接根据Offset从对应设备读取数据。这种方案的优势是它的缓存策略充分考虑了Kafka的读写特性，确保近实时的数据消费请求全部落在
Fink CDC数据同步（四）Mysql数据同步到Kafka
这里指定的Kafka topic会自动创建，也可以预先自行创建。将下列依赖包放在flink/lib。创建upsert-kafka 表。创建MySQL映射表。
Kafka连接zookeeper超时
配置文件检查好几遍没有错，防火墙也没有开，zookeeper正常启动，配置的都是内网。终于，也是瞎猫碰死耗子，修改了kafka连接zookeeper的超时时间，然后居然启动了！一个头疼的事：kafka和zookeeper，部署在一台服务器，zookeeper正常启动，配置也没任何问题。但是kafka
08、Kafka ------ 消息存储相关的配置--＞消息过期时间设置、查看主题下的消息存活时间等配置
Kafka ------ 消息存储相关的配置-->消息过期时间设置、查看主题下的消息存活时间等配置
58、Flink维表的实战-6种实现方式维表的join
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。
Java技术栈 —— Kafka入门（一）
Kakfa介绍与安装
基于华为MRS3.2.0实时Flink消费Kafka落盘至HDFS的Hive外部表的调度方案
该需求为实时接收对手Topic，并进行消费落盘至Hive。在具体的实施中，基于华为MRS 3.2.0安全模式带kerberos认证的Kafka2.4、Flink1.15、Hadoop3.3.1、Hive3.1，调度平台为开源dolphinscheduler。本需求的完成全部参考华为官方MRS3.2.
[AIGC 大数据基础] 大数据流处理 Kafka
Kafka是一种开源的分布式流处理平台，由Apache软件基金会开发和维护。它最初是由LinkedIn开发的，并在2011年成为开源项目。Kafka提供了高吞吐量、可持久化的数据流处理能力，可以处理大规模的实时数据流。它的设计目标是提供一个快速、可扩展、持久化的消息队列系统，使流数据可以在多个系统之
Zookeeper+Kafka集群
此次投票结果：服务器1为0票，服务器2为0票，服务器3为3票。如果是非leader节点故障，直接替换新的节点继续做follower，与现存的leader连接并同步数据，如果是leader节点故障，则需要重新选举新的leader，先比较每个存活节点的epoch（参与选举的次数），如果有最大的则直接当选
Kafka安全认证机制详解之SASL_PLAIN
上面配置是新增了两个用户，admin和tly，这两个用户都是普通用户，KafkaServer中的username、password配置的用户和密码，是用来broker和broker连接认证。在本例中，admin是代理broker间通信的用户。这个时候使用auth.conf已经不能创建topic了，使
【Kafka-3.x-教程】-【一】Kafka 概述、Kafka 快速入门
Kafka 是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列（Message Queue），主要应用于大数据实时处理领域。缓冲/消峰：有助于控制和优化数据流经过系统的速度，解决生产消息和消费消息的处理速度不一致的情况。解耦：允许你独立的扩展或修改两边的处理过程，只要确保它们遵守同样的接口约束。异步通信：允
kafkak集群的安装部署
1. 三台主机都需要安装好jdk2. 三台主机都要配置好zookeeper3. 准备好kafka压缩包二、kafka集群的安装1. 上传压缩包2. 解压3. 创建消息目录4.修改server.properties文件5. 分发 kafka安装目录6. 修改HadoopSlave01,HadoopSl
10款优秀的Kafka管理工具分享
它提供了全面的集群管理功能，包括主题和分区的创建、消费者组的监控和管理，以及实时的指标和日志分析。它提供了灵活的数据模型和强大的查询语言，可以帮助您收集、存储和分析Kafka集群的指标数据。它提供了一个直观的用户界面，可以让您轻松地查看主题、分区和消费者组的状态，创建和修改主题，以及监控消息的生产和
docker搭建kafka集群并测试完整版
关于如何在windows上搭建docker kafka集群虚拟环境
Kafka(二）原理详解
在Kafka集群中会有一个或者多个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。：leader副本出现故障时，选举新的leder；检测到某个分区的ISR发生变化时，通知所有borker更新元数据；分区数量发生变化时
【分布式技术】消息队列Kafka
主要原因是由于在高并发环境下，同步请求来不及处理，请求往往会发生阻塞。比如大量的请求并发访问数据库，导致行锁表锁，最后请求线程会堆积过多，从而触发 too many connection 错误，引发雪崩效应。我们使用消息队列，通过异步处理请求，从而缓解系统的压力。消息队列常应用于异步处理，流量削峰，
kafka权限认证 topic权限认证 权限动态认证-亲测成功
1、Kafka的权限分类身份认证（Authentication）：对client 与服务器的连接进行身份认证，brokers和zookeeper之间的连接进行Authentication（producer 和 consumer）、其他 brokers、tools与 brokers 之间连接的认证。上
37、Flink 的CDC 格式：debezium部署以及mysql示例（2）-Flink 与Debezium 实践
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
【中间件】消息中间件之Kafka
Kafka的核心概念、安装部署、基本使用、常用命令、应用场景、常见问题及解决方案以及注意事项
