Kafka数据清理指南
在本文中，我们将介绍如何使用Kafka进行数据清理。当我们在Kafka集群中处理大量的数据时，及时清理过期、无效或不再需要的数据是非常重要的。首先，我们需要了解Kafka中的数据保留策略。Kafka的数据保留策略决定了消息在主题中保留的时间。默认情况下，Kafka会根据时间来保留数据，也可以根据数据
kafka详解(三)
1）查看操作主题命令参数2）查看当前服务器中的所有topic (配置了环境变量不需要写bin/)4）查看first主题的详情5）修改分区数（6）再次查看first主题的详情7）删除topic。
Kafka - 3.x 消费者 生产经验不完全指北
这使得消费者能够以事务的方式处理消息，包括从Kafka中读取消息、处理消息和提交消息的offset。之前，Kafka的消费者通常使用手动提交offset的方式，但这种方式可能导致消息被重复消费或漏消费，特别是在处理消息和提交offset之间发生错误的情况下。：一些Kafka客户端库提供了高性能的消费
SpringBoot使用kafka事务-消费者方
这次，我们使用springboot为我们提供的KafkaListener注解来实现这个功能。在yml配置文件中加入第二个kakfa的连接地址，并且将事务紫隔离级别去掉即可。spring:kafka:consumer:group-id: test_group #默认组id 后面会配置多个消费者组ena
Idea本地跑flink任务时，总是重复消费kafka的数据（kafka-＞mysql）
Idea中执行任务时，没法看到JobManager的错误，以至于我以为是什么特殊的原因导致任务总是反复消费。在close方法中，增加日志，发现jdbc连接被关闭了。重新消费，jdbc连接又启动了。注意，在Flink的函数中，open和close方法只在任务启动和结束的时候执行一次。反之，可以推理出，
保障效率与可用，分析Kafka的消费者组与Rebalance机制
我们上一期从可靠性分析了消息可靠性方面来分析Kafka的机制与原理，知晓了Kafka为了保障消息不丢失、不重复，所作出的种种设计。今天我们来讲关于Kafka在消费端所作出的一些机制与原理
大数据-Storm流式框架（六)---Kafka介绍
默认的消息保留策略是，要么保存一段时间（7天），要么保留消息到一定大小的字节数（1GB）。1、kafka的生产者在发送消息到kafka的时候，如果消息没有指定key，则按照轮询的策略，依次将各个消息发送给不同的主题的分区。最简单的例子，为键生成一个一致性散列值，然后使用散列值对主题分区进行取模，为消
分布式 - 消息队列Kafka：Kafka分区常见问题总结
如果某个 Broker 上的领导者分区数量超过了平均值的 10%，则该 Broker 将不再接受新的领导者分区，直到其他 Broker 上的领导者分区数量增加，使得整个集群的领导者分区数量平衡。比如很多公司使用 Kafka 收集应用服务器的日志数据，这种数据都是很多的，特别是对于那种大批量机器组成的
Kafka常用命令
LAG： LOG-END-OFFSET减去CURRENT-OFFSET的值，表示积压量。--to-latest： 设置到最新处，也就是主题分区HW的位置。--to-earliest： 设置到最早位移处，也就是0。--shift-by NUM： 基于当前位移向前回退多少。--to-offset NUM
flink k8s sink到kafka报错 Failed to get metadata for topics
- 解决方法: consumer的配置中 添加下面参数解决: com.tuya.flink.EnergyMeteringMontior.Drive#buildKafkaProducer。// heartbeat.interval.ms 默认3s。// session.timeout.ms 默认10
Spring Boot配置多个Kafka数据源
Spring Boot配置多个Kafka数据源
大数据中间件——Kafka
Kafka中间件的安装与启动
Kafka3.0.0版本——消费者（消费者组初始化流程图解）
Kafka3.0.0版本——消费者（消费者组初始化流程图解）
Kafka 监听器详解
是一款 Kafka GUI 管理工具——管理Broker,Topic,Group、查看消费详情、监控服务器状态、支持多种消息格式。
Flink 中kafka broker缩容导致Task一直重启
（默认30000），这两个参数来控制kakfa的客户端从服务端请求超时，也就是说每次请求的超时时间是30s，超时之后可以再重试，如果在60s内请求没有得到任何回应，则会报。这里做的事情就是从持久化的State中恢复kafkaTopicOffset信息,我们这里假设是第一次启动。获取到要提交的kafk
Redis----取代RabbitMq 和 Kafka的解决方案
redis中一种特殊的数据结构，zset，消息序列化成一个字符串作为zset的value，消息的到期时间作为他们的score，用多个线程轮询zset获取到期的任务处理。（多个线程保证可用，一个线程挂了还有其他的）已知rabbitmq和kafka作为消息中间件来给程序之间增加异步消息传递功能，这两个中
Spark Streaming 整合 Kafka
同时从输出中也可以看到在程序中指定的 `groupId` 和程序自动分配的 `clientId`。在示例代码中 `kafkaParams` 封装了 Kafka 消费者的属性，这些属性和 Spark Streaming 无关，是 Kafka 原生 API 中就有定义的。在示例代码中，我们实际上并没有指
Kafka 安装部署-单节点
Kafka单节点部署及使用
Kafka消费端concurrency参数
首先说一下结论，这个参数用来增加消费者实例，或者可以理解为@KafkaListener注解实例的数量。当消费者服务数量小于topic的分区数的时候使用此参数可以提升消费能力，spring-kafka在初始化的时候会启动concurrency个Consumer线程来执行里面的方法。用来直接调用kafk
【Docker的使用基础】Mac下利用Docker安装 Kafka
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