使用 Python 操作 Kafka
Apache Kafka 是一个分布式的流处理平台，它具有高吞吐量、可扩展性和持久性的特点。通过使用 Python 的 kafka-python 模块，我们可以方便地操作 Kafka。通过以上步骤，我们可以方便地使用 Python 操作 Kafka。你可以根据实际需求进行扩展，比如设置消息的键、使用
大数据课程I3——Kafka的消息流与索引机制
比如，在成功消费一条消息后，你又把消费的offset重置到之前的某个offset位置，那么你将收到从那个offset到最新的offset之间的所有消息。想要开启这个特性，获得每个分区内的精确一次语义，也就是说没有重复，没有丢失，并且有序的语义，每个log文件默认是1GB生成一个新的Log文件，比如新
轻松通关Flink第24讲：Flink 消费 Kafka 数据业务开发
这一课时介绍了 Flink 消费 Kafka 的方式，比如从常用的指定单个或者多个 Topic、消息的序列化、分区的动态发现等，还从源码上介绍了 Flink 消费 Kafka 的原理。通过本课时的学习，相信你可以对 Flink 消费 Kafka 有一个较为全面地了解，根据业务场景可以正确选择消费的方
踩坑（5）整合kafka 报错 java.net.UnknownHostException: 不知道这样的主机
整合kafka 报错 java.net.UnknownHostException: 不知道这样的主机
14.Kafka系列之K8S部署集群
Apache Kafka 不依赖 Apache Zookeeper的版本，被社区称之为 Kafka Raft 元数据模式，简称KRaft模式。KRaft运行模式的Kafka集群，不会将元数据存储在 Apache ZooKeeper中。即部署新集群的时候，无需部署ZooKeeper集群，因为Kafka
Apache zookeeper kafka 开启SASL安全认证 —— 筑梦之路
Kafka是一个高吞吐量、分布式的发布-订阅消息系统。Kafka核心模块使用Scala语言开发，支持多语言（如Java、Python、Go等）客户端，它可以水平扩展和具有高吞吐量特性而被广泛使用，并与多类开源分布式处理系统进行集成使用。Kafka作为一款开源的、轻量级的、分布式、可分区和具备复制备份
Kafka 概述
Kafka 是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列（MQ，Message Queue），主要应用于大数据实时处理领域。
Kafka消息传递保障——事务与幂等
消息传递保障对于分布式系统的可靠性至关重要。在分布式系统中消息传递保障是确保系统可靠性的核心问题之一。系统需要确保消息能够按照预期的方式进行传递，以满足业务需求。Kafka是一种分布式的消息队列系统，作为消息中间件常用于实现基于发布/订阅模型的消息传递服务。因此在Kafka中需要提供消息传递保障。
使用Spring Boot和Kafka实现消息发送和订阅
使用spring boot和kafka实现消息订阅和发送
Kafka系列之broker-list,bootstrap-server以及zookeeper
kafak中broker-list和bootstrap-servers
（四）kafka从入门到精通之安装教程
Kafka是一个高性能、低延迟、分布式的分布式数据库，可以在分布式环境中实现数据的实时同步和分发。Zookeeper是一种开源的分布式数据存储系统，它可以在分布式环境中存储和管理数据库中的数据。它的主要作用是实现数据的实时同步和分发，可以用于实现分布式数据库、分布式文件系统、分布式日志系统等。Zoo
kafka部署
在计算机领域中，二进制下载通常指预构建的软件分发包，可以直接安装在系统上并使用"2.12"：这是 Kafka 的 Scala 版本号。Scala 是一种在 Java 虚拟机上运行的编程语言，Kafka 是使用 Scala 编写的"kafka_2.12-2.4.0" 表示 Kafka 使用 Scal
Kafka：硬件配置选择和调优
Kafka：硬件配置选择和调优
kafka-python 消费者消费不到消息
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Java动态创建kafka并保持连接长期可用
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7.kafka+ELK连接
注：在 0.11 版本以前的Kafka，对此是无能为力的，只能保证数据不丢失，再在下游消费者对数据做全局去重。由于生产者生产的消息会不断追加到 log 文件末尾，为防止 log 文件过大导致数据定位效率低下，Kafka 采取了分片和索引机制，将每个 partition 分为多个 segment。to
Docker安装kafka可视化管理工具 - Kafka Eagle
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kafka 分布式的情况下，如何保证消息的顺序消费?
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【FLINK】Kafka数据源通过Flink-cdc进行实时数据同步
通过flink-cdc实现kafka数据源的数据实时同步到目标数据库，并对目标库进行增删改操作
Canal+kafka 配置与部署笔记
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