如何为Kafka加上账号密码(二)

上篇文章中我们讲解了Kafka认证方式和基础概念,并比较了不同方式的使用场景。我们在《》中集群统一使用PLAINTEXT通信。Kafka通常是在内网使用,但也有特殊的使用场景需要暴漏到公网上,如果未设置认证的Kafka集群允许通过公网访问,或暴漏给全部研发人员是极不安全的方式。本小节我们就为Kafk

MQ面试题之Kafka

本文详细介绍了Kafka核心知识,有利于深入理解消息队列。

Kafka下载(kafka和jdk、zookeeper、SpringBoot的版本对应关系)

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Kafka篇——Kafka集群Controller、Rebalance和HW的详细介绍,保姆级教程!

一、概念在Kafka中,Controller是Kafka集群中的一个角色,负责管理集群的元数据、分区分配、副本管理等功能。Controller的主要职责包括:1. 元数据管理:Controller负责维护Kafka集群的元数据,包括broker的存活状态、分区的分配情况、副本的分配情况等。它通过与Z

认识kafka

kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息消息队列,有如下特性:可扩展性:Kafka可以处理大规模的数据流,并支持高并发的生产和消费操作。它可以水平扩展以适应负载的增长。持久性:Kafka将消息持久化到磁盘,允许消息在发布和消费之间进行持久存储。这使得消费者能够根据自己的节奏处理数据,并且不会因为

kafka入门用这一篇就够了!

kafka是一款分布式、支持分区的、多副本,基于zookeeper协调的分布式消息系统。最大的特性就是可以实时处理大量数据来满足需求。

快速了解 Kafka 基础架构

今天来聊下大数据场景下比较流行的消息队列组件 kafka。本篇文章将主要从理论角度来介绍。kafka 是一款开源、追求高吞吐、实时性,可持久化的流式消息队列,可同时处理在线(消息)与离线应用(业务数据和日志)。在如今火热的大数据时代,得到了广泛的应用。

【Kafka】生产者Producer详解

详细讲解kafka的生产者

Structured_Streaming和Kafka整合

结构化流与Kafka的整合

kafka乱序消费可能的原因和解决方案

分区顺序:Kafka中的消息按照分区进行存储和分发,每个分区内的消息是有序的,但不同分区之间的消息顺序是无法保证的。如果消费者在多个分区上进行并行消费,并且不处理消息的顺序,那么消费顺序可能会混乱。单分区消费:将消费者限制为只消费单个分区,这样可以保证每个分区的消息都是按照顺序来的。消费者并发度:当

【大数据】kafka

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。

Kafka-多线程消费及分区设置

设置kafka消费实例数量,实现多线程消费

亿万级别Kafka演进之路:可靠性+事务+消息中间件+源码+日志

也正是得益于Kafka的消息持久化功能和多副本机制,我们可以把Kafka作为长期的数据存储系统来使用,只需要把对应的数据保留策略设置为“永久”或启用主题的日志压缩功能即可。消息系统: Kafka 和传统的消息系统( 也称作消息中间件)都具备系统解耦、冗余存储、流量削峰、缓冲、异步通信、扩展性、可恢复

Go语言与消息队列:RabbitMQ与Kafka

1.背景介绍1. 背景介绍消息队列是一种在分布式系统中实现解耦的一种方式,它允许不同的系统或服务通过异步的方式传递消息。在现代分布式系统中,消息队列是非常重要的组件,它可以帮助我们实现高可用、高性能和高扩展性。Go语言是一种现代的编程语言,它具有简洁的语法、高性能和易于扩展的特点。在Go语言中,我们

Kafka-实践-数据平台-美团技术团队

海源、仕禄、肖恩、鸿洛、启帆、胡荣、李杰等,均来自美团数据科学与平台部。

Rust消费kafka

【代码】Rust消费kafka。

03、Kafka ------ CMAK(Kafka 图形界面管理工具) 下载、安装、启动

03、Kafka ------ CMAK(Kafka 图形界面管理工具) 下载、安装、启动

kafka客户端生产者消费者kafka可视化工具(可生产和消费消息)

因在工作中经常有用到kafka做消息的收发,每次调试过程中,经常需要查看接收的消息内容以及人为发送消息,从网上搜寻了一下,找到的工具大部分都是Kafka Tool,此工具功能还比较全面,但是操作起来个人认为并不是那么方便,于是,就萌生了自己写一个简单又好用的kafka客户端的想法。

Kubernetes 部署 Kafka 集群

在 Kubernetes 上部署 KRaft 模式 Kafka 集群

实战Flink Java api消费kafka实时数据落盘HDFS

在Java api中,使用flink本地模式,消费kafka主题,并直接将数据存入hdfs中。

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