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
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
