java使用kafka-clients集成0.10.0.0版本kafka（一）
参考博客: https://blog.csdn.net/marquis0/article/details/126525221。测试在生产者命令窗口发布消息，发现消费者命令窗口打印显示，并且项目main方法调用执行消费者后，也会收到消息。2.10标识编译kafka集群的scala版本号，kafka
基于Flume+Kafka+Hbase+Flink+FineBI的实时综合案例(五)FineBI可视化
将创建好的refresh.js文件放至 FineBI 安装目录%FineBI%/webapps/webroot中。官方文档：https://help.fanruan.com/finebi/doc-view-363.html。：将jar包放入FineBI安装目录的 webapps\webroot\W
60道KafKa高频题整理（附答案背诵版）
Kafka的Broker是一个独立的Kafka服务器，它负责接收来自生产者的消息并将其存储在Kafka集群中的一个或多个主题中，同时也负责从Kafka集群中的一个或多个主题中检索消息并将其发送给消费者。物理上来说，不同的 Topic 的消息是分开存储的，每个 Topic 可以有多个生产者向它发送消息
微服务集成Windows版kafka
Windows环境下微服务集成kafka
Kafka安全认证机制详解之SASL_SCRAM
SASL/SCRAM 通过将认证用户信息保存在 ZooKeeper 的方式，避免了动态修改需要重启 Broker 的弊端。在实际使用过程中，可以使用 Kafka 提供的命令动态地创建和删除用户，无需重启整个集群。因此，如果打算使用 SASL/PLAIN，不妨改用 SASL/SCRAM 试试。不过要注
关于Kafka事务处理的详细讲解
producer可能给多个topic，多个partition发送消息，这些消息组成一个事务，这些消息需要对consumer同时可见或者同时不可见。Kafka事务需要在producer端处理，consumer端不需要做特殊处理，跟普通消息消费一样。
Kafka学习笔记1（千峰教育）
这个主题用来存放消费者消费某个主题的偏移量，因为每个消费者都会自己维护消费的主题的偏移量，也就是说每个消费者会把消费的主题的偏移量自主上报给kafka中的默认主题：consumer_offsets。集群中有多个broker，创建主题时可以指明主题有多个分区（把消息拆分到不同的分区中存储），可以为分区
聊聊kafka client性能调优及kafka最佳实践
其实可以看到producer的batch.size和linger.ms就是借鉴了tcp/ip的网络发送算法。tcp/ip的Nagle算法大致的规则如下如果包长度达到MSS，则允许发送如果包含FIN，则允许发送如果设置了TCP_NODELAY，则允许发送未设置TCP_CORK选项时，若所有发出去的小数
kafka下载与安装教程
kafka、zookeeper下载与安装教程.
【Kafka架构及应用】
总之，Kafka在大数据中的应用非常广泛，它为实时数据流处理、消息传递、日志收集和分析等场景提供了强大的支持。配置Kafka：在配置Kafka之前，需要了解和确定一些关键参数，如Kafka集群的名称、端口、数据存储目录等。通过将数据复制到多个Kafka集群中的主题，可以实现数据的冗余存储和容错性。选
【Flink-Kafka-To-Hive】使用 Flink 实现 Kafka 数据写入 Hive
需求描述：1、数据从 Kafka 写入 Hive。2、相关配置存放于 Mysql 中，通过 Mysql 进行动态读取。3、此案例中的 Kafka 是进行了 Kerberos 安全认证的，如果不需要自行修改。4、Flink 集成 Kafka 写入 Hive 需要进行 checkpoint 才能落盘至
Kafka的简介及架构
消息队列是指数据在一个容器中,从容器中一端传递到另一端过程;Kafka是一款消息队列中间件产品,来源于领英公司,后期贡献给了Apache,目前是Apache旗下的顶级开源项目,采用语言是Scala;本文介绍了Kafka的的基本架构,以及Kafka使用中的常用shell命令,以及Kafka的Pytho
Kafka中的max-poll-records和listener.concurrency配置
Kafka中的max-poll-records和listener.concurrency配置
kafka发送大消息
此为 Kafka 中端到端的块压缩功能。如果启用，数据将由 producer 压缩，以压缩格式写入服务器，并由 consumer 解压缩。压缩将提高 consumer 的吞吐量，但需付出一定的解压成本。压缩就是用时间换空间，其基本理念是基于重复，将重复的片段编码为字典，字典的 key 为重复片段，v
kafka下载安装部署
Apache kafka 是一个分布式的基于push-subscribe的消息系统，它具备快速、可扩展、可持久化的特点。它现在是Apache旗下的一个开源系统，作为hadoop生态系统的一部分，被各种商业公司广泛应用。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
ClickHouse Kafka 引擎教程
ClickHouse 可以使用 Kafka 表引擎和物化视图直接从 Kafka 主题读取消息，该视图获取消息并将其推送到 ClickHouse 目标表。在此示例中，“kafka”是服务器的 DNS 名称。正如这篇博客文章所展示的，Kafka 表引擎提供了一种简单而强大的方法来集成 Kafka 主题和
五分钟，Docker安装kafka 3.5，kafka-map图形化管理工具
在开启一个新的终端，一个作为生产者，一个作为消费者。在消费者页面查看，可见内容。
【数据采集与预处理】数据接入工具Kafka
Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。本文主要介绍Kafka以及安装配置。
深度解析：Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ的区别与比较
适用于大规模数据流处理，日志收集等场景。适用于JMS标准，中小规模系统，要求易用性和灵活性的场景。适用于灵活的路由机制，对消息传递有较高要求的场景。适用于对事务性和有序性要求较高的场景，如电商支付等。Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ都有各自的特点和优势，选择合适的消息
Kafka与RabbitMQ的区别
Apache Kafka是一个开源流处理平台，由Scala和Java编写，由Apache软件基金会开发。它是一个高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决。对于像Hadoop一样的日志数据和离线分析系统，但又
