Kafka学习
Kafka的消息通过主题（topic）进行分类 主题可以被分为若干个分区（partition），一个分区就是一个提交日志，通过分区来实现数据冗余和伸缩性 消息以追加的方式写入分区，然后以先入先出（FIFO）的顺序读取 无法在整个主题范围内保证消息的顺序，可以保证消息在单个分区内的顺序生产者（发布者，
kafka基本概念
我们小猿在学习到kafka这门技术的时候，相信大家已经学习过其它消息队列中间件，例如RabbitMqRocketMqactiveMq了，对于消息队列的基本概念和作用有了一定的了解。如果没有学习过其它消息队，我们需要了解下消息队列MQ的基本概念。学习消息队里MQ之前需要了解这些。
如何保证Kafka不丢失消息
丢失消息有 3 种不同的情况，针对每一种情况有不同的解决方案。
【Kafka】主题Topic详解
Kafka高级特性：主题
kafka本地安装报错
打开 bin/kafka-run-class.sh。#删除-XX:+UseG1GC。#重启kafka集群。
【flink番外篇】15、Flink维表实战之6种实现方式-通过Temporal table实现维表数据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。
搭建kafka测试环境
使用 Docker Compose 的优点之一就是它管理了网络和服务之间的依赖关系，使得整个过程更加简洁和自动化。创建一个Docker Compose 文件，名称为 docker-compose-kafka-dev.yml。在这个命令中，KAFKA_HEAP_OPTS 环境变量用于限制 Kafka
消息中间件（MQ）对比：RabbitMQ、Kafka、ActiveMQ 和 RocketMQ
在构建分布式系统时，选择适合的消息中间件是至关重要的决策。RabbitMQ、Kafka、ActiveMQ 和 RocketMQ 是当前流行的消息中间件之一，它们各自具有独特的特点和适用场景。本文将对这四种消息中间件进行综合比较，帮助您在项目中作出明智的选择。
Kafka入门笔记(一) --kafka概述+kafka集群搭建
kafka概述+kafka 集群搭建
实时计算大作业kafka+zookeeper+storm+dataV
经过进一步的探究，原因是我打包有问题，一开始不清楚该如何打包，我使用的都是传统的打包方式，那种方式只是将java文件编译了一遍放入jar包中，相关的依赖包都没有导入，后来又使用了idea自带的打包方式，也有这种问题。else if (detail.getTrade_platform().equals
【Spring连载】使用Spring访问 Apache Kafka（三）----接收消息
例如，如果你有3个topic，每topic5个分区，你希望使用concurrency=15，但是结果你只能看到5个活跃的consumer，每个consumer分配了每个topic的一个分区，留下10个空闲的consumer。此类采用RecordFilterStrategy的实现，在该实现中，你可以实
【深入浅出RocketMQ原理及实战】「消息队列架构分析」帮你梳理RocketMQ或Kafka的选择理由以及二者PK
RocketMQ定位于非日志的可靠消息传输（日志场景也OK），目前RocketMQ在阿里集团被广泛应用在订单，交易，充值，流计算，消息推送，日志流式处理，binglog分发等场景。RocketMQ的同步刷盘在单机可靠性上比Kafka更高，不会因为操作系统Crash，导致数据丢失。同时同步Replic
Docker搭建Kafka教程（python使用kafka基础用法，生产消费）
图解 kafka 架构与工作原理 - 知乎 (zhihu.com)
Spark与Kafka的集成与流数据处理
通过集成Spark与Kafka，可以充分利用这两个强大的工具来进行流数据处理。本文深入介绍了如何集成Spark与Kafka，并提供了示例代码，以帮助大家更好地理解这一过程。同时，我们也提供了性能优化的建议，以确保在集成过程中获得良好的性能表现。
【flink番外篇】15、Flink维表实战之6种实现方式-完整版（1）
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。
linux 消息发布工具-kafka
rd_kafka_topic_partition_list_new()创建，创建时指定长度，通过rd_kafka_topic_partition_list_add()添加 主题-分区对，用于订阅消息。对消费者来讲，订阅主题,轮询接收消息。Type：RD_KAFKA_PRODUCER是创建生产者类型，
Kafka入门及可视化界面推荐
*死信队列（Dead Letter Queue，简称 DLQ）**是消息中间件中的一种特殊队列。它主要用于处理无法被消费者正确处理的消息，通常是因为消息格式错误、处理失败、消费超时等情况导致的消息被"丢弃"或"死亡"的情况。当消息进入队列后，消费者会尝试处理它。如果处理失败，或者超过一定的重试次数仍
基于scala使用flink将kafka数据写入mysql示例
创建与MySQL连接方法的类。指定kafka数据 并显示。设置flink流处理环境。从kafka源创建数据流。
使用JavaApi获取Kafka的topic、topic的分区数量与副本数量
使用JavaApi获取Kafka的topic、topic的分区数量与副本数量。
centos7 安装部署kafka
kafka 在centos7的单机部署，基本操作
