kafka配置多个消费者groupid kafka多个消费者消费同一个partition（java）
kafka在一个消费者组内设置多个消费者
Canal+Kafka实现MySQL与Redis数据同步（一）
在很多业务情况下，我们都会在系统中加入redis缓存做查询优化。如果数据库数据发生更新，这时候就需要在业务代码中写一段同步更新redis的代码。这种数据同步的代码跟业务代码糅合在一起会不太优雅，能不能把这些数据同步的代码抽出来形成一个独立的模块呢，答案是可以的。
kafka（一：分区数据不均衡（数据倾斜），分区分配策略）
可以设置一个新的列，根据这个列进行hash。
【Kafka-3.x-教程】-【五】Kafka-监控-Eagle
Kafka-Eagle 框架可以监控 Kafka 集群的整体运行情况，在生产环境中经常使用。1）MySQL 环境准备Kafka-Eagle 的安装依赖于 MySQL，MySQL 主要用来存储可视化展示的数据。如果集群中之前安装过 MySQL 可以跨过该步。
深入理解Spring Kafka中@KafkaListener注解的参数与使用方式
Apache Kafka作为一个强大的消息代理系统，与Spring框架的集成使得在分布式应用中处理消息变得更加简单和灵活。Spring Kafka提供了注解，为开发者提供了一种声明式的方式来定义消息监听器。在本文中，我们将深入探讨注解的各种参数以及它们的使用方式，帮助读者更好地理解和使用Spring
Kafka入门基本概念（详细）
Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统（消息引擎系统），它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。这种动作（网页浏览，搜索和其他用户的行动）是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。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
使用 Kafka 和 CDC 将数据从 MongoDB Atlas 流式传输到 SingleStore Kai
在本文中，我们将了解如何将 Apache Kafka 代理连接到 MongoDB Atlas，然后使用 CDC 解决方案将数据从 MongoDB Atlas 流式传输到 SingleStore Kai。我们还使用 Metabase 创建了一个快速的可视化仪表板，以帮助我们深入了解我们的广告活动。为了
Flink系列之：Upsert Kafka SQL 连接器
更准确地说，数据记录中的 value 被解释为同一 key 的最后一个 value 的 UPDATE，如果有这个 key（如果不存在相应的 key，则该更新被视为 INSERT）。总之，这段代码的作用是通过Kafka连接器创建两个表，并将"pageviews"表中的数据计算出每个地区的pv和uv，并
wsl kafka的简单应用
本文介绍了wsl下jdk、kafka的安装过程，并演示了主题，生产者，消费者的创建
消息队列选型：Kafka 如何实现高性能？
在分布式消息模块中，我将对消息队列中应用最广泛的 Kafka 和 RocketMQ 进行梳理，以便于你在应用中可以更好地进行消息队列选型。另外，这两款消息队列也是面试的高频考点。所以，本文我们就一起来看一下，Kafka 是如何实现高性能的。
Kafka中的enable-auto-commit和auto-commit-interval配置
Kafka中的enable-auto-commit和auto-commit-interval配置
ELK+kafka+filebeat企业内部日志分析系统
是一个基于Lucene的搜索服务器。提供搜集、分析、存储数据三大功能。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎。设计用于云计算中，能够达到实时搜索，
【Kafka-3.x-教程】-【七】Kafka 生产调优、Kafka 压力测试
那么当生产者向一个未创建的主题发送消息时，会自动创建一个分区数为 num.partitions（默认值为1）、副本因子为 default.replication.factor（默认值为 1）的主题。：默认是 none，不压缩，但是也可以使用 lz4 压缩，效率还是不错的，压缩之后可以减小数据量，提升
【Kafka】Suppressed: java.nio.file.AccessDeniedException问题的解决
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Kafka（二）【文件存储机制 & 生产者】
Kafka 文件存储机制、生产者发送数据、分区、数据的容错与一致性保证
kafka处理大量消息积压tips —— 筑梦之路
场景：1. 如果是Kafka消费能力不足，则可以考虑增加 topic 的 partition 的个数，同时提升消费者组的消费者数量，消费数 = 分区数 （二者缺一不可）2. 若是下游数据处理不及时，则提高每批次拉取的数量。批次拉取数量过少（拉取数据/处理时间 < 生产速度），使处理的数据小于生产的数
阿里技术官亲笔：Kafka限量笔记，一本书掌握Kafka的精髓
我们常常仰望那些大厂的大神们，但要知道，他们也不过是平凡的人，只是比菜鸟程序员多付出了几分心思。如果你不努力，差距只会越拉越大。作为程序员，充实自己的知识和技能是至关重要的。在我看来，付出的努力和回报是成正比的。学习Kafka并不难，这份Kafka限量笔记的内容将会对你的学习大有裨益。如果你想要这份
【flink番外篇】9、Flink Table API 支持的操作示例（8）- 时态表的join（scala版本）
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
Kafka学习笔记三(生成数据发送与分区)
分区器相比会减少时延。即使在linger.ms为0并立即发送的情况下，也可以看到StickPartitioner会减少时延。发送一系列batches后，粘性分区将发生更改。随着时间的推移，记录应该均匀地分布在所有分区中。
Golang中常用的kafka库
golang中常用的kafka库
