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。
FLINK SQL动态表&连续查询
使用Flink支持的连接器（如Kafka、JDBC、HDFS等）来配置数据源。这些连接器允许Flink从外部系统读取数据，并将其转换为Flink内部的数据流。在Flink SQL中，使用CREATE TABLE语句来定义动态表。动态表是对数据流的一个连续视图，能够反映数据流的最新状态。
星辰计划04-深入理解kafka的消息存储和索引设计
深入理解kafka的消息存储和索引设计
KDP场景教程 | 如何与 KDP 上的 Kafka 快速集成
KDP 提供的云原生 Kafka 是一个分布式的消息队列系统，具有高吞吐量、高可用性、高容错性等特点，适用于大规模数据处理场景。为支持用户快速搭建 Kafka 集群，KDP 提供了 Kafka 集群应用，用户可以通过 KDP-ux 一键安装 Kafka 集群，支持消息的生产和消费需求。为支持用户进行
springboot kafka 实现延时队列_kafka延迟队列
②适用于轻量级的任务调度和消息通知场景，适合短期延迟任务，不适合长期任务，例如订单超时未支付等。①没有原生的延迟队列功能，需要使用topic和消费者组来实现，实现延迟队列需要额外的开发工作。①RabbitMQ的延迟队列是通过RabbitMQ的插件实现的，易于部署和使用。例如电商平台、社交软件等。①R
kafka内容整理
kafka内容整理
消息中间件：深入理解 Kafka的消息顺序和一致性、可靠性和高可用性 第1版
Kafka 是一种分布式消息中间件，它能够处理大规模的实时数据流，是现代分布式系统中的关键组件。作为高吞吐量、低延迟、强扩展性和高容错的消息系统，Kafka在各种场景中都表现出了卓越的性能。本文将深入探讨 Kafka 的适用场景、消息顺序与一致性保证、高可用性机制等关键知识点。
Kafka Producer发送消息流程之消息异步发送和同步发送
按照流程图，上一条消息需要从生产者一直流转，多个步骤，到数据收集器，到Sender，最后还要等待回调确认，才可以开始下一条消息的流转。Kafka默认就是异步发送，在Main线程中的多条消息，没有严格的先后顺序，Sender发送后就继续下一条，异步接受结果。Main线程中，对于多条数据，下一条消息的发
数据仓库技术选型方案文档
Flink CDC 是 Flink 的子项目，是 Flink 的一组原连接器，用于 CDC 从不同数据库接收/更改数据，Flink CDC 将 Debezium 集成为引擎，异步或数据更改，因此 Flink CDC 可以充分使用和发挥 Debezium 的能力，并且可以无缝对接 Flink 使用其
【Kafka】怎么解决Kafka消费者消费堆积问题？
本文针对Kafka消费堆积问题，分析了原因，并提供了重制消费点位、增加消费者数量、优化消费能力等解决方案。以Java为例，给出了相应的代码示例。在实际应用中，应根据具体情况选择合适的解决方案，并注意监控和调整，以确保Kafka系统的稳定性和性能。
Kafka+PostgreSql，构建一个总线服务
实际上，我们的生产环境中，正正常运行的一套总线服务，依赖的是RabbitMQ和SQL Server，RabbitMQ还好，SQL Server在以后应该不会是做项目的首选数据库了，尤其是做一些高并发的项目，不是说它性能不够，而是成本太高，社区版的限制有太多，还是要早做规划，提前准备更加适合未来发展的
ASP.NET Core 入门教学九 集成kafka
在ASP.NET Core中集成Kafka可以通过使用Kafka客户端库来实现。以下是一个基本的步骤指南，帮助你在ASP.NET Core项目中集成Kafka。
Kafka快速入门
首先引入这样一个场景：A服务可以发送200qps（Queries Per Second，是指每秒查询率），而B服务可以处理100qps。很显然，B服务很可能会被A服务压垮掉。怎么为了保证B不被压垮的同时还能处理A消息，没有什么是不能通过一层中间件解决的，如果有，那就再加一层。开始很容易想到，可以在B
KAFKA-03-kafka 脚本命令使用详解
【代码】KAFKA-03-kafka 脚本命令使用详解。
