Flink任务开发：从代码编写到集群提交
通过本文的介绍，我们了解了Flink任务开发的基本流程，包括使用DataStream API进行编码、打包上传以及提交任务的两种方式。在实际应用中，可以根据具体的业务需求，灵活运用Flink的各种功能和特性，构建高效、可靠的大数据处理应用。同时，需要注意Flink版本的兼容性以及相关依赖的管理，以确
kafka-console-ui的简介及安装使用
kafka-console-ui 是一款轻量级的kafka可视化管理平台，安装、配置特别简单，一般来说只需要配置一个kafka集群地址启动即可。为了开发的省事，没有国际化支持，页面只支持中文展示。不是一个企业级的平台，目前看来只适合中、小型集群的管理。这个工具看起来是挺low的，但是对于刚接触kaf
基于 Flink 的车辆超速监测与数据存储的小实战
本项目成功地利用 Flink、Kafka 和 MySQL 构建了一个车辆超速监测与数据存储系统，实现了从 Kafka 读取卡口数据、判断车辆超速并将超速信息写入 MySQL 的完整流程。通过实时处理卡口数据，交通管理部门能够及时获取超速车辆信息，有助于加强交通监管力度，提高道路交通安全水平。然而，在
一次Kafka调优总结
一般来说，一个kafka集群中，总的partitions数不应该超过3000，针对大流量的topic，建议一个消费组对应一个topic，而partition至少保证一个磁盘上放一个partition，比如12块盘，那就创建12个partition的topic，kafka会自动将parition目录均
kafka消费者组分区分配实战
问题引入：一个consumer group中有多个consumer组成，一个 topic有多个partition组成，现在的问题是，到底由哪个consumer来消费哪个partition的数据Kafka有四种主流的分区分配策略： Range、RoundRobin、Sticky、Cooperative
SpringBoot 整合 Avro 与 Kafka
优质博文：IT-BLOG-CN【需求】：生产者发送数据至 kafka 序列化使用 Avro，消费者通过 Avro 进行反序列化，并将数据通过 MyBatisPlus 存入数据库。【1】Apache Avro 1.8；【2】Spring Kafka 1.2；【3】Spring Boot 1.5；【4】
Kafka 如何保证数据不丢失？不重复？
当设置成false时，由于是手动提交的，可以处理一条提交一条，也可以处理一批，提交一批，由于consumer在消费数据时是按一个batch来的，当pull了30条数据时，如果我们处理一条，提交一个offset，这样会严重影响消费的能力，那就需要我们来按一批来处理，或者设置一个累加器，处理一条加1，如
kafka3.8+zookeeper3.9集群自动化部署、sasl+acl配置、kafka connect配置部署
kafka,sasl,acl,kafka connect
Spring Boot整合Kafka，实现单条消费和批量消费，示例教程
如果在BatchConsumer.java和SingleConsumer.java中设置autoStartup = "true"，Kafka会随机选择消费者组里的一个消费者进行消费，所有可以会导致其中一个消费者没有消费信息。在SingleConsumer.java中设置autoStartup = "
SpringBoot集成kafka
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Kafka怎么发送JAVA对象并在消费者端解析出JAVA对象--示例
消费者value的序列化器用org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer即可。这里的生产者value的序列化器用org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer。（这里不需
Java通过calcite实时读取kafka中的数据
Calcite是一个动态数据库管理框架，具备数据库管理系统的功能。Calcite具备SQL解析、校验、优化、生成、连接查询等功能。Calcite能够为不同平台和数据源提供统一的查询引擎
【Kafka】Kafka源码解析之producer过程解读
【Kafka】Kafka源码解析之producer过程解读
kafka
HTTP 413 错误通常意味着你需要在服务器或中间件上调整允许的请求体大小。如果你无法调整服务器的配置，则可能需要在客户端侧优化请求的大小。
详解kafka消息发送重试机制的案例
在 Kafka 生产者中实现消息发送的重试机制，可以通过配置 KafkaProducer 的相关属性来实现。以下是一些关键的配置项：retries：设置生产者发送失败后重试的次数。retry.backoff.ms：设置生产者在重试前等待的时间。buffer.memory：设置生产者在内存中缓存数据的
kafka基本使用及结合Java使用_java kafka
/kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server 服务器IP地址:9093 --describe --group testGroup1* Currennt-offset: 当前消费组的已消费偏移量 \* Log-end-offset: 主题对应分区消息的结束偏
Flink动态CEP快速入门
实时计算Flink版支持通过DataStream作业的方式运行支持规则动态更新的Flink CEP作业。本文结合实时营销中的反作弊场景，为您介绍如何基于Flink全托管快速构建一个动态加载最新规则来处理上游Kafka数据的Flink CEP作业。
Kafka 的重平衡问题详解及解决方案
重平衡（Rebalance）是 Kafka 在消费者组内部重新分配分区（Partition）的过程。Kafka 的消费者组是一个逻辑概念，它允许多个消费者实例（Consumer）共同消费一个或多个主题（Topic）的分区。每个分区只能被一个消费者组中的一个消费者消费。因此，重平衡的目的是确保分区在消
kafka基本概念以及用法
kafka是一个分布式流处理工具，被全球大量公司广泛应用在大数据处理领域。
java发送数据到kafka
Object o。
