prometheus监控kafka
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Kafka外网访问
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接收Kafka数据并消费至Hive表
将Kafka中的数据消费到Hive可以通过以下简单而稳定的步骤来实现。这里假设的数据是以字符串格式存储在Kafka中的。创建Hive表：编写Kafka消费者脚本：Hive JDBC客户端：运行消费者脚本：这是一个基本的、简单的方式来实现从Kafka到Hive的数据流。这里的示例假设数据是以逗号分隔的
Kafka怎么保证消息发送不丢失
这意味着当 Consumer 完成对一条消息的处理后，会向 Kafka 提交消息的偏移量（offset），告知 Kafka 这条消息已被成功处理。LEO 的大小相当于当前日志分区中最后一条消息的offset值加1.分区 ISR 集合中的每个副本都会维护自身的 LEO ，而 ISR 集合中最小的 LE
Kafka客户端程序无法连接到Kafka集群的解决方法
在排查问题时，首先确保网络配置正确，然后检查配置文件是否正确，确保依赖版本与Kafka集群兼容，并处理证书配置问题。如果你的客户端程序使用了Kafka相关的依赖库，确保这些依赖库的版本与你的Kafka集群版本兼容。不同版本的Kafka之间可能存在API的变化，如果依赖库的版本与Kafka集群不兼容，
Kafka的分区和副本机制
Kafka的分区和副本机制是分布式消息系统中的重要概念，它们在数据一致性和容错方面起到了关键作用。下面我将详细介绍这两个机制的工作原理和底层实现思路，并通过Java源码示例和分析来加深理解。
kafka操作的一些坑
【代码】kafka操作的一些坑。
【kafka】记录用-----------1
后台同步任务是 Kafka 内部自动管理的，不需要人为干预。Kafka 设计了一些后台任务来确保副本之间的同步和数据的一致性，以提高整个系统的可用性和可靠性。滞后主要指的是追随者在处理消息时相对于领导者的位置较远，即它的日志文件中的消息相对较旧。这是通过追随者的日志文件中的偏移量（offset）来衡
Ubuntu 环境安装 Kafka、配置运行测试 Kafka 流程笔记
Kafka 是一个由 Apache 软件基金会开发的开源流式处理平台。它被设计用于处理大规模数据流，提供高可靠性、高吞吐量和低延迟的消息传递系统。Kafka 可以用于构建实时数据管道和流式应用程序，让不同应用、系统或者数据源之间能够高效地进行数据交换和通信。消息: Kafka 是基于发布/订阅模式的
【Kafka每日一问】kafka三种压缩方式差别?
根据压缩的特性和业务场景，可以选择最适合的压缩算法。如果需要更快的速度和更少的资源消耗，可以选择 LZ4。：GZIP 压缩比最高，DEFLATE 算法，但压缩和解压缩速度相对较慢；Snappy 压缩比次之，但压缩和解压缩速度非常快；压缩效率：GZIP 压缩效率最高，但需要较高的 CPU 和内存资源；
为什么 Kafka 这么快？它是如何工作的？
随着数据以指数级的速度流入企业，强大且高性能的消息传递系统至关重要。Apache Kafka 因其速度和可扩展性而成为热门选择，但究竟是什么让它如此之快？在本期中，我们将探讨：Kafka 的架构及其核心组件，如生产者、代理和消费者Kafka 如何优化数据存储和复制这些优化使 Kafka 能够实现令人
Kafka 的未来：为何我们要抛弃 ZooKeeper？
为此，Kafka 引入了位移主题（如 “__consumer_offsets”），将位移的提交和获取作为消息处理，存储在日志中，从而避免了频繁访问 ZooKeeper 的性能问题。因此，元数据的存储和之前的位移存储一样，通过现有的消息存储机制进行了一些改造，实现了所需功能，非常巧妙！而在控制器集群（
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
