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
Kafka - 消费进度监控（Consumer Lag）
Kafka - 消费进度监控（Consumer Lag）
揭秘 Kafka 高性能之谜：一文读懂背后的设计精粹与技术实现
kafka的性能很高，这使其应用广泛，但是你这道高性能的背后，kafka做了哪些工作吗？
Kafka用法总结
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。
RocketMQ和Kafka的区别，以及如何保证消息不丢失和重复消费
4）unclean.leader.election.enable = false 当leader副本发生故障时不会从followers副本中和leader副本同步程度达不到要求的副本中选出leader，降低了消息丢失的可能性。但是这样也会带来重复消费的情况，比如，消费了一半还没提交offset突然挂
38、Flink 的CDC 格式：canal部署以及示例
Canal是一个 CDC（ChangeLog Data Capture，变更日志数据捕获）工具，可以实时地将 MySQL 变更传输到其他系统。Canal 为变更日志提供了统一的数据格式，并支持使用 JSON 或protobuf序列化消息（Canal 默认使用 protobuf）。Flink 支持将
Kafka为什么高吞吐量
Kafka为什么高吞吐量
消息队列之王——Kafka
Kafka 是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列（MQ，Message Queue），主要应用于大数据领域的实时计算以及日志收集。
消息中间件：Kafka
消息中间件：Kafka
删除Kafka的Topic（提示：marked for deletion）
kafka存储目录由"server.properties"文件中的"log.dirs"参数指定，默认为"/tmp/kafka-logs"。删除topic时标记删除marked for deletion但未真正的删除。4.继续操作，通过zookeeper客户端zkCli.sh删除。5.查看topics
Python网络爬虫实战——实验8：Python爬虫项目部署与kafka消息队实战
根据环境变量 ‘django_env’ 的值选择 Kafka 服务器地址，如果 ‘django_env’ 的值为’production’，则使用 192.168.0.151:9092否则，使用 192.168.0.228:9092。连接成功后，点击Mappings配置路径映射，local path
kafka的基本使用--学习笔记
kafka基本使用，消息队列解释，以及使用kafka写入数据的方式
kafka开启SSL认证（包括内置zookeeper开启SSL）
zookeeper和kafka的SSL开启都可独立进行。
记一次Flink通过Kafka写入MySQL的过程
这个方法是测试成功了，但是跑了一会儿就出现数据的积压和内存oom了，因为我设定的是1毫秒生产一条数据，写入kafka也需要一定的时间，加上电脑内存不足，有点卡，这个方案也被pass了。总体思路：source -->transform -->sink ,即从source获取相应的数据来源，然后进行数据
Kafka（四）【Kafka 消费者】
Kafka 消费者
kafka集群和Filebeat+Kafka+ELK
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，
提炼设计框架，一文搞懂Redis/MySQL/Kafka为什么这样设计
大家好，我是东邪狂想，本文是Redis、MySQL、Kafka系列第一篇。，最终被塑造成这样一个“有血有肉”的系统在学习MySQL、Redis、Kafka的过程中，发现了它们之间其实存在一定的共性，在设计之初，均考虑过相同的问题，在《Designing Data-Intensive Applicat
Kafka中的Topic
在Kafka中，Topic是消息的逻辑通道，生产者将消息发布到Topic，而消费者从Topic订阅消息。每个Topic可以有多个分区（Partitions），每个分区可以在不同的服务器上，以实现横向扩展。Kafka的Topic是构建实时流数据处理系统的核心组件之一。通过深入了解Topic的创建、配置
