大数据专家教你学Flink：用EventTime与WaterMark进行流数据处理
最简单的情况下，这也最容易理解：所有进入到Flink处理系统的流数据，都是在外部的其它系统中产生的，它们产生后具有了事件时间，经过传输后，进入到Flink处理系统，理论上（如果所有系统都具有相同系统时钟）该事件时间对应的时间戳要早于进入到Flink处理系统中进行处理的时间戳，但实际应用中会出现数据记
kafka源码阅读-ReplicaManager解析
Kafka源码包含多个模块，每个模块负责不同的功能。服务端源码：实现Kafka Broker的核心功能，包括日志存储、控制器、协调器、元数据管理及状态机管理、延迟机制、消费者组管理、高并发网络架构模型实现等。Java客户端源码：实现了Producer和Consumer与Broker的交互机制，以及通
12.异步单元测试， 并发和并行代码
单元测试异步代码需要与编写良好的异步 C# 代码相同的方法。如果您需要复习如何使用异步方法，可以查看第 5 章。在为异步方法编写单元测试时，您将使用await关键字等待该方法完成。这要求您的单元测试方法是异步的并返回任务。就像其他 C# 代码一样，不允许创建async void方法。这可能看起来像您
Kafka-02 @KafkaListener学习
SpringBoot 和 Kafka 搭配使用的场景，引入 spring-kafka 即可；</</</</
Kafka知识总结（基本介绍+基本概念）
通过异步处理提高系统性能（减少响应所需时间）削峰/限流降低系统耦合性。
Flink 数据源
在 Flink 中，数据源（Source）是其中一个核心组件，负责从各种来源读取数据供 Flink 程序处理。
kafka-消费者-消费异常处理（SpringBoot整合Kafka）
kafka-消费者-消费异常处理。
容器kafka模拟生产者发送消息怎么模拟，容器kafka模拟消费者接受消息怎么接受
具体而言，leader epoch 的值是在分区的 leader 副本发生变化时递增的。例如，当一个新的 leader 副本被选举出来时，它的 leader epoch 会比之前的 leader 的值大。第三行中的第一个数字表示当前存储的 leader epoch，这个值的生成方式是 Kafka 在
kafka-Stream详解篇（附案例）
Kafka Stream是Apache Kafka从0.10版本引入的一个新Feature。它是提供了对存储于Kafka内的数据进行流式处理和分析的功能。Kafka Stream提供了一个非常简单而轻量的Library，它可以非常方便地嵌入任意Java应用中，也可以任意方式打包和部署除了Kafka外
kafka用java收发消息
Kafka 是一个分布式流处理平台，它允许你发布和订阅记录流，类似于消息队列或企业消息系统。下面我将为你展示如何使用 Java 来发送（生产者）和接收（消费者）Kafka 中的消息。
Kafka 进阶指南
本指南介绍了 Kafka 的进阶主题，包括性能调优、扩展策略、数据复制、日志管理、流处理和安全性。这些高级特性和使用技巧可以帮助您更好地利用 Kafka 提高系统的性能、可扩展性和可靠性。希望这篇文章能够帮助您深入理解 Kafka，并在实际项目中应用这些知识。# Kafka 进阶指南## 引言在掌握
kafka-消费者-指定offset消费（SpringBoot整合Kafka）
kafka-消费者-指定offset消费（SpringBoot整合Kafka）
springboot 实现kafka多源配置
实际开发中，不同的topic可能来自不同的集群，所以就需要配置不同的kafka数据源，基于springboot自动配置的思想，最终通过配置文件的配置，自动生成生产者及消费者的配置。
如何系列 如何确保Kafka消息可靠性/防止消息丢失
当出现网络的瞬时抖动时，消息发送可能会失败，此时配置了retries > 0的Producer能够自动重试消息发送，避免消息丢失。如果一个Broker落后原先的Leader太多，那么它一旦成为新的Leader，必然会造成消息的丢失。其实这里想表述的是，最好将消息多保存几份，毕竟目前防止消息丢失的主要
Kafka 技术总结
Kafka 是由 LinkedIn 创建并于 2011 年开源的一款分布式流处理平台，通过高吞吐量、低延迟、高可靠性和可扩展性特性，广泛应用于实时数据处理、数据集成与传输、日志和监控、消息队列等场景。创建主题：kafka-topics.sh --create --topic example-topi
Flume与Kafka对接
Flume组件： agent source channel sinkkafka组件：节点集群服务器 **consumer **
搭建大型分布式服务（四十一）SpringBoot 整合多个kafka数据源-支持亿级消息生产者
本插件稳定运行上百个kafka项目，每天处理上亿级的数据的精简小插件，快速上手。< dependency > < groupId > io.github.vipjoey < artifactId > multi-kafka-starter < version > 最新版本号
SpringBoot 整合 Kafka 实现千万级数据异步处理
在之前的文章中，我们详细的介绍了的架构模型，在集群环境中，可以通过设置分区数来加快数据的消费速度。光知道理论可不行，我们得真真切切的实践起来才行！下面，我将结合生产环境的真实案例，以SpringBoot技术框架为基础，向大家介绍的使用以及如何实现数据高吞吐！
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
kafka-消费者组（SpringBoot整合Kafka）
kafka-消费者组。
