一碰就头疼的 Kafka 消息重复问题，立马解决！
数据重复这个问题其实也是挺正常，全链路都有可能会导致数据重复。通常，消息消费时候都会设置一定重试次数来避免网络波动造成的影响，同时带来副作用是可能出现消息重复。
Kafka消费流程
Kafka消费全流程
ubuntu安装kafka
mv kafka_2.13-3.6.0 /usr/local/kafka // 这一步也可以不用。启动zookeeper。启动zookeeper。
Kafka生产消费流程
Kafka消费全流程
SpringBoot项目连接,有Kerberos认证的Kafka
Kerberos是一种计算机网络认证协议 ，其设计目标是通过密钥系统为网络中通信的客户机(Client)/服务器(Server)应用程序提供严格的身份验证服务，确保通信双方身份的真实性和安全性。不同于其他网络服务，Kerberos协议中不是所有的客户端向想要访问的网络服务发起请求，他就能建立连接然后
SparkStreaming与Kafka整合
Receiver方式基于kafka的高级消费者API实现（高级优点：高级API写起来简单；不需要去自行去管理offset，系统通过zookeeper自行管理；不需要管理分区，副本等情况，系统自动管理；消费者断线会自动根据上一次记录在 zookeeper中的offset去接着获取数据；高级缺点：不能自
Kafka实战：消费指定时间范围内的Kafka Topic数据
首先，我们需要设置好Kafka的环境并创建一个Topic。这里假设你已经安装并配置好了Kafka，并创建了一个名为"my_topic"的Topic。这样，我们就完成了消费指定时间范围内的Kafka Topic数据的代码编写。在上述代码中，我们首先设置了Kafka集群的地址和消费者的配置。然后，我们创
Kafka-Topic&Partition
topic & partition，是Kafka两个核心的概念，也是Kafka的基本组织单元。主题作为消息的归类，可以再细分为一个或多个分区，分区也可以看作对消息的二次归类。分区的划分为kafka提供了可伸缩性、水平扩展性、容错性等优势。分区可以有一个至多个副本，每个副本对应一个日志文件，每个日志文
接收Kafka数据并消费至Hive表
将Kafka中的数据消费到Hive可以通过以下简单而稳定的步骤来实现。这里假设的数据是以字符串格式存储在Kafka中的。创建Hive表：编写Kafka消费者脚本：Hive JDBC客户端：运行消费者脚本：这是一个基本的、简单的方式来实现从Kafka到Hive的数据流。这里的示例假设数据是以逗号分隔的
【kafka】记录用-----------1
后台同步任务是 Kafka 内部自动管理的，不需要人为干预。Kafka 设计了一些后台任务来确保副本之间的同步和数据的一致性，以提高整个系统的可用性和可靠性。滞后主要指的是追随者在处理消息时相对于领导者的位置较远，即它的日志文件中的消息相对较旧。这是通过追随者的日志文件中的偏移量（offset）来衡
关于Kafka事务处理的详细讲解
producer可能给多个topic，多个partition发送消息，这些消息组成一个事务，这些消息需要对consumer同时可见或者同时不可见。Kafka事务需要在producer端处理，consumer端不需要做特殊处理，跟普通消息消费一样。
Structured Streaming: Apache Spark的流处理引擎
Structured Streaming简介
【头歌实训】kafka-入门篇
第1关：kafka - 初体验 第2关：生产者 （Producer ）- 简单模式 第3关：消费者（ Consumer）- 自动提交偏移量 第4关：消费者（ CoTopic 的消息会复制（不是真的复制，是概念上的）到所有的 CG ，但每个 Partion 只会把消息发给该 CG 中的一个 Consu
牛客项目（五）-使用kafka实现发送系统通知
定义一个事件实体 以方便在消息的发送与处理。在特定的地方触发消息产生。
Kafka 架构深度解析：生产者（Producer）和消费者（Consumer）
Kafka 默认提供了一些基本的序列化和反序列化器，但你也可以根据需求自定义实现。这在处理复杂数据结构时非常有用。// 示例代码：自定义序列化器@Override// 实现自定义序列化逻辑Apache Kafka 架构中的生产者和消费者是构建实时数据流系统的关键组件，本文深入剖析了它们的工作原理、核
Kafka核心逻辑介绍 | 京东云技术团队
Kafka是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、支持分区的（partition）、多副本的（replica）分布式消息系统（，新增内部主体@metadata存储元数据信息），它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景：比如基于hadoop的批处理系统、低延迟的实时系统、st
Flink+Kafka消费
分布式处理引擎Flink使用至少一个【job】调度和至少一个【task】实现分布式处理有界：就是指flink【消费指定范围内】的数据。例如我定义某个作业间隔时间为0.5秒，则flink已0.5秒为界，进行数据处理。有界数据用在离线数据的处理场景较多无界：就是指flink始终【监听数据源】里的数据，获
Flink Kafka[输入/输出] Connector
本章重点介绍生产环境中最常用到的。使用Flink的同学，一定会很熟悉kafka，它是一个分布式的、分区的、多副本的、 支持高吞吐的、发布订阅消息系统。生产环境环境中也经常会跟kafka进行一些数据的交换，比如利用读取数据，然后进行一系列的处理之后，再将结果写出到kafka中。这里会主要分两个部分进行
Flink电商实时数仓（三）
维度层的重点和难点在于实时电商数仓需要的维度信息一般是动态的变化的，并且由于实时数仓一般需要一直运行，无法使用常规的配置文件重启加载方式来修改需要读取的ODS层数据，因此需要通过Flink-cdc实时监控MySql中的维度数据配置信息表，实时动态的发布广播信息。主流数据根据广播数据及时调整处理逻辑，
Kafka快速入门
简介kafka诞生于领英公司，于2011年初开源，并于2012年10月23日由apache孵化出站。kafka最初诞生是为了解决Linkedin数据管道问题。由java和scala编写的。是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。官网：http://kafka.
