【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
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。
