OGG将Oracle全量同步到kafka
详细阐述了使用OGG传统模式将Oracle数据全量同步到kafka
Kafka消费者异常问题解析与解决方案
对于每个问题，提供了相应的解决方案，并给出了一个示例代码，展示了如何创建一个Kafka消费者并处理消息。2.1 消费者组问题：Kafka消费者可以组成一个消费者组，如果多个消费者属于同一个消费者组，它们将共同消费一个主题的消息。如果一个消费者组中的消费者数量超过了主题的分区数量，将会有一些消费者无法
使用Flume-KafkaSource实时采集Avro格式数据
在上面的配置文件中，我们定义了一个名为source1的KafkaSource，它会从指定的Kafka主题（your_topic）中消费Avro格式的数据。在启动Flume Agent后，它将开始从Kafka中消费Avro格式的数据，并将其传输到Sink（这里使用的是logger Sink）进行日志输
kafka 如何保证消息的顺序消费
在分布式消费者的情况下，要确保每个分区只由一个消费者消费，这可以通过控制分区数和消费者数的关系来实现。如果您有多个消费者，您可以将分区数设置为消费者的数量，或者通过手动分配分区给每个消费者来确保分区和消费者的一一对应关系。这可以通过生产者的分区策略来实现。默认情况下，Kafka会使用基于消息键（ke
Kafka KRaft模式探索
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。其核心组件包含Producer、Broker、Consumer，以及依赖的Zookeeper集群。其中Zookeeper集群是Kafka用来负责集群元数据的管理、控制器的选举等。
kafka管理工具之kafka-ui的环境搭建笔记
kafka-ui是一款管理kafka的工具，基于web的模式，一款优秀的开源项目。本文是在搭建kafka-ui的本地环境时，遇到的各种问题，现将其解决办法记录于此。
kafka知识点拓展
kafka知识点扩展，Broker，Producer，Consumer知识点深入学习。
深入理解 Kafka 的 offset、 leo、hw、epoch 概念
Kafka 作为一个分布式的消息中间件，在高性能、高并发、高可用上有杰出的表现，在数据一致性上更是做出了诸多努力
【超级详细】熟悉Kafka的基本使用方法的实验【Windows】
Kafka 是由 Apache 软件基金会开发的一个开源消息队列平台，它是一种高性能、可扩展、分布式的发布-订阅消息系统。Kafka 的架构被设计为高效、低延迟，并具有高吞吐量、持久性和可靠性。在 Kafka 中，生产者将消息发布到主题(topic)中，消费者则从主题中消费消息，使用者可以将其看作一
Kafka - 异步/同步发送API
该方法有两个参数分别是RecordMetadata（元数据信息）和Exception（异常信息）。回调函数callback（）会在producer收到ack时调用，为异步调用。需求：创建Kafka生产者，采用异步的方式发送到Kafka broker。同步发送的意思就是，一条消息发送之后，会阻塞当前线
分享8个分布式Kafka的使用场景
Kafka 最初是为海量日志处理而构建的。它保留消息直到过期，并让消费者按照自己的节奏提取消息。与它的前辈不同，Kafka 不仅仅是一个消息队列，它还是一个适用于各种情况的开源事件流平台。
基于Flume+Kafka+Hbase+Flink+FineBI的实时综合案例(二)数据源
结果：生成模拟数据文件MOMO_DATA.dat，并且每条数据中字段分隔符为\001。删除Flume自带的guava包，替换成Hadoop的。需求：采集聊天数据，实时写入Kafka。需求：采集聊天数据，写入HDFS。测试：每500ms生成一条数据。
参与现场问题解决总结（Kafka、Hbase）
能分析需求。综上所述：Arthas的profile命令主要适用于Java应用程序的CPU性能分析，而Pyroscope是一个更全面的性能分析平台，支持多种编程语言，提供更多的可视化工具和灵活的集成选项。选择哪个工具取决于您的具体需求和应用程序的特点。如果需要跨语言性能分析或更广泛的性能分析功能，Py
Kafka中的生产者如何处理消息发送失败的情况？
通过以上方式，开发者可以对Kafka生产者的消息发送过程进行处理和管理，根据不同的失败情况采取相应的策略，确保消息发送的可靠性和稳定性。请根据具体的需求和业务场景选择适合的处理方式。
基于docker的confluent-kafka搭建及python接口使用
本文介绍基于docker搭建的confluent-kafka及其python接口的使用。
Kafka - 监控工具 Kafka Eagle：实时洞察Kafka集群的利器
Kafka Eagle是一款开源的、高度可定制的监控和告警工具，专门为Apache Kafka设计。它为Kafka集群提供了丰富的实时监控和管理功能，以确保高可用性、性能和数据完整性。Kafka Eagle的核心目标是帮助用户更好地理解和优化他们的Kafka环境，减少潜在问题的风险。
Kafka与MySQL的组合使用
Kafka与MySQL的组合使用ta
Flume采集端口数据kafka消费
flume采集端口
Kafka 知识点学习【Kafka 学习之24问-第二十四刊】
1. 单消息事务（Single Message Transaction）：在单个消息级别上实现事务的一致性。即将消息的生产和消费操作封装在同一个事务中，要么消息被完整地写入Kafka，要么消息不会被写入。2. 批量消息事务（Batch Message Transaction）：将一批消息的生产和消费
Kafka - 3.x offset位移不完全指北
如果需要更精确的offset控制，或者需要在消息处理失败时执行自定义逻辑，消费者也可以选择禁用自动提交，手动管理offset。在手动提交offset的机制中，消费者有更多的控制权和灵活性，可以在确保消息被处理后再提交offset。Kafka的自动提交offset机制是一种用于管理消费者在消费消息时的
