kafka专题
如何在一台服务器上使用docker运行kafka集群
《如何在一台服务器上使用docker运行kafka集群》文章详细介绍了如何在一台服务器上使用Docker运行Kafka集群,包括拉取镜像、创建网络、启动Kafka容器、检查运行状态、编写启动和关闭脚本... 目录1.拉取镜像2.创建集群之间通信的网络3.将zookeeper加入到网络中4.启动kafka集群
IDEA中的Kafka管理神器详解
《IDEA中的Kafka管理神器详解》这款基于IDEA插件实现的Kafka管理工具,能够在本地IDE环境中直接运行,简化了设置流程,为开发者提供了更加紧密集成、高效且直观的Kafka操作体验... 目录免安装：IDEA中的Kafka管理神器！简介安装必要的插件创建 Kafka 连接第一步：创建连接第二步：选
搭建Kafka+zookeeper集群调度
前言 硬件环境 172.18.0.5 kafkazk1 Kafka+zookeeper Kafka Broker集群 172.18.0.6 kafkazk2 Kafka+zookeeper Kafka Broker集群 172.18.0.7 kafkazk3
Java消息队列：RabbitMQ与Kafka的集成与应用
Java消息队列：RabbitMQ与Kafka的集成与应用 大家好，我是微赚淘客返利系统3.0的小编，是个冬天不穿秋裤，天冷也要风度的程序猿！ 在现代的分布式系统中，消息队列是实现系统间通信、解耦和提高可扩展性的重要组件。RabbitMQ和Kafka是两个广泛使用的消息队列系统，它们各有特点和优势。本文将介绍如何在Java应用中集成RabbitMQ和Kafka，并展示它们的应用场景。 消息队
Kafka （快速）安装部署
文章目录 1、软件下载&配置环境1_JDK安装2_Zookeeper安装3_Kafka安装 2、单机安装1_配置主机名和IP映射2_单机Kafka配置 3、集群安装1_配置主机名和IP的映射关系2_时钟同步3_Zookeeper配置信息4_集群Kafka配置 4、kafka的其他脚本命令 1、软件下载&配置环境 下面的操作无论是单机部署还是分布式集群环境下都是通用的。 准
Kafka 分布式消息系统详细介绍
Kafka 分布式消息系统 一、Kafka 概述1.1 Kafka 定义1.2 Kafka 设计目标1.3 Kafka 特点 二、Kafka 架构设计2.1 基本架构2.2 Topic 和 Partition2.3 消费者和消费者组2.4 Replica 副本 三、Kafka 分布式集群搭建3.1 下载解压3.1.1 上传解压 3.2 修改 Kafka 配置文件3.2.1 修改zookeep
Kafka 实战演练：创建、配置与测试 Kafka全面教程
文章目录 1.配置文件2.消费者1.注解方式2.KafkaConsumer 3.依赖1.注解依赖2.KafkaConsumer依赖 本文档只是为了留档方便以后工作运维，或者给同事分享文档内容比较简陋命令也不是特别全，不适合小白观看，如有不懂可以私信，上班期间都是在得 1.配置文件 Yml配置 spring:kafka:bootstrap-servers: cons
Kafka【十二】消费者拉取主题分区的分配策略
【1】消费者组、leader和follower 消费者想要拉取主题分区的数据，首先必须要加入到一个组中。 但是一个组中有多个消费者的话，那么每一个消费者该如何消费呢，是不是像图中一样的消费策略呢？如果是的话，那假设消费者组中只有2个消费者或有4个消费者，和分区的数量不匹配，怎么办？ 所以这里，我们需要学习Kafka中基本的消费者组中的消费者和分区之间的分配规则： 同一个消费者组的消费者都订
Kafka【十三】消费者消费消息的偏移量
偏移量offset是消费者消费数据的一个非常重要的属性。默认情况下，消费者如果不指定消费主题数据的偏移量，那么消费者启动消费时，无论当前主题之前存储了多少历史数据，消费者只能从连接成功后当前主题最新的数据偏移位置读取，而无法读取之前的任何数据。如果想要获取之前的数据，就需要设定配置参数或指定数据偏移量。 【1】起始偏移量 在消费者的配置中，我们可以增加偏移量相关参数auto.offset.re
Kafka的三高设计原理
1.生产者缓存机制--高性能 生产者缓存机制的主要目的是将消息打包，减少网络IO频率 kafka生产者端存在消息累加器RecordAccumulator，它会对每个Partition维护一个双端队列，队列中消息到达一定数量后 或者 到达一定时间后，通过sender线程批量的将消息发送给kafka服务端。（批量发送） 2.发送应答机制--高可用 发送应发机制保证了消息可以安全到达服务端！
Flink读取kafka数据并以parquet格式写入HDFS
《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》 《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》 大数据业务场景中，经常有一种场景：外部数据发送到kafka中，flink作为中间件消费kafka数据并进行业务处理；处理完成之后的数据可能还需要写入到数据库或者文件系统中，比如写入hdfs中； 目前基于spark进行计算比较主流，需要读取hdfs上的数据，可以通过读取parquet：spark.read
Pulsar与Kafka消费模型对比
kafka kafka 属于 Stream 的消费模型，为了支持多 partition 的消费关系，引入了 consumer group 的概念，同时支持在消费端动态的 reblance 操作，当多个 Consumer 订阅了同一个 Topic 时，会根据分区策略进行消费者订阅分区的重分配。只要 consumer-group 与 topic 之间的关系发生变更，就会动态触发 reblance 操
Kafka 已落伍，转角遇见 Pulsar！
自 LinkedIn 2011 年创建了 Apache Kafka 后，这款消息系统一度成为大规模消息系统的唯一选择。为什么呢？因为这些消息系统每天需要传递数百万条消息，消息规模确实很庞大（2018 年 Twitter 推文平均每天 500 万条，用户数平均每天为 1 亿）。那时，我们没有 MOM 系统来处理基于大量订阅的流数据能力。所以，很多大牌公司，像 LinkedIn、Yahoo、Twit
Flink AsyncFunction导致的Kafka数据不消费
大数据技术与架构 点击右侧关注，大数据开发领域最强公众号！ 暴走大数据 点击右侧关注，暴走大数据！ 问题描述 flinksql从kafka读取数据，异步函数加载Mysql数据进行维表关联，最后将数据写入到mysql中。任务在启动时会消费kafka数据，一段时间后不读kafka或者能够持续读kafka数据但是异步函数不发送给下游算子。 不读kafka数据：kafka读取线程像卡住一样，从k
Kafka的分区数与多线程消费探讨
大数据技术与架构 点击右侧关注，大数据开发领域最强公众号！ 暴走大数据 点击右侧关注，暴走大数据！ 典型的high-level Consumer的API如下： Properties props = new Properties(); props.put("zookeeper.connect", "xxxx:2181"); props.put("zookeeper.conne
Kafka源码阅读最最最简单的入门方法
大数据技术与架构 点击右侧关注，大数据开发领域最强公众号！ 暴走大数据 点击右侧关注，暴走大数据！ 1 消息处理入口 以下是Kafka消息处理的入口，即客户端发送到服务端消息处理方法。 /** * Top-level method that handles all requests and multiplexes to the right api */ def handle(r
打通实时流处理log4j-flume-kafka-structured-streaming
大数据技术与架构 点击右侧关注，大数据开发领域最强公众号！ 暴走大数据 点击右侧关注，暴走大数据！ 模拟产生log4j日志 jar包依赖 pom.xml 12345678910111213<dependency><groupId>log4j</groupId><artifactId>log4j</artifactId></dependency><depe
Kafka KSQL实战
点击上方蓝色字体，选择“设为星标” 回复”资源“获取更多资源 大数据技术与架构 点击右侧关注，大数据开发领域最强公众号！ 暴走大数据 点击右侧关注，暴走大数据！ 背景 Kafka早期作为一个日志消息系统，很受运维欢迎的，配合ELK玩起来很happy，在kafka慢慢的转向流式平台的过程中，开发也慢慢介入了，一些业务系统也开始和kafka对接起来了，也还是很受大家欢迎的，由于业务需要，一
Spark Streaming整合log4j、Flume与Kafka的案例
点击上方蓝色字体，选择“设为星标” 回复”资源“获取更多资源 来源:作者TAI_SPARK，http://suo.im/5w7LF8 大数据技术与架构 点击右侧关注，大数据开发领域最强公众号！ 暴走大数据 点击右侧关注，暴走大数据！ 1.框架 2.log4j完成模拟日志输出 设置模拟日志格式，log4j.properties： log4j.rootLogger = INFO,stdo
实时数仓链路分享：kafka =SparkStreaming=kudu集成kerberos
点击上方蓝色字体，选择“设为星标” 回复”资源“获取更多资源 大数据技术与架构 点击右侧关注，大数据开发领域最强公众号！ 暴走大数据 点击右侧关注，暴走大数据！ 本文档主要介绍在cdh集成kerberos情况下，sparkstreaming怎么消费kafka数据，并存储在kudu里面 假设kafka集成kerberos假设kudu集成kerberos假设用非root用户操作spark基
斗转星移 | 三万字总结Kafka各个版本差异
点击上方蓝色字体，选择“设为星标” 回复”资源“获取更多资源 大数据技术与架构 点击右侧关注，大数据开发领域最强公众号！ 暴走大数据 点击右侧关注，暴走大数据！ Kafka 2.0.0引入了线程协议的变化。通过遵循下面建议的滚动升级计划，您可以保证在升级期间不会出现停机。但是，请在升级之前查看2.0.0中的重大更改。 对于滚动升级： 更新所有代理上的server.properties并
【大数据哔哔集20210124】有人问我Kafka Leader选举?我真没慌
一条消息只有被ISR中所有Follower都从Leader复制过去才会被认为已提交。这样就避免了部分数据被写进了Leader，还没来得及被任何Follower复制就宕机了，而造成数据丢失。而对于Producer而言，它可以选择是否等待消息commit，这可以通过request.required.acks来设置。这种机制确保了只要ISR中有一个或者以上的follower，一条被commit的消息就不
Kafka 为了避免 Full GC，竟然还在发送端设计了内存池，自己管理内存，太巧妙了...
一、开篇引出一个 Full Gc 的问题 在上一篇文章中，我们讲到了 Kafka 发送消息的八个流程，并且着重讲了 Kafka 封装了一个内存结构，把每个分区的消息封装成批次，缓存到内存里。 如下图所示： 上图中，整体是一个 Map 结构，Map 的 key 是分区，Map 的值是一个队列；队列里有一个个的小批次，里面是很多消息。 这样好处就是可以一次性的把消息发送出去，不至于来一条发送一条，
仿论坛项目--Kafka，构建TB级异步消息系统
阻塞队列 • BlockingQueue 解决线程通信的问题。阻塞方法：put、take。 • 生产者消费者模式生产者：产生数据的线程。消费者：使用数据的线程。 • 实现类ArrayBlockingQueueLinkedBlockingQueuePriorityBlockingQueue、SynchronousQueue、DelayQueue等。 Kafka入门 • Kafka简介 K
Kafka常见问题学习路径源码阅读小结 | 写在Kafka3.0发布之际
严格来说，这篇文章也不是今天写的。是之前断断续续写在了几篇文章中。 2021年9月21日，随着Kafka3.0的发布，Kafka在「分布式流处理平台」这个目标上的努力进一步得到加强！Kafka不满足于「消息引擎」的定位，正式基于这样的定位，Kafka 社区于 0.10.0.0 版本正式推出了流处理组件 Kafka Streams，也正是从这个版本开始，Kafka 正式"变身"为分布式的流处理平台
Kafka【十一】数据一致性与高水位（HW ：High Watermark）机制
【1】数据一致性 Kafka的设计目标是：高吞吐、高并发、高性能。为了做到以上三点，它必须设计成分布式的，多台机器可以同时提供读写，并且需要为数据的存储做冗余备份。 图中的主题有3个分区，每个分区有3个副本，这样数据可以冗余存储，提高了数据的可用性。并且3个副本有两种角色，Leader和Follower，Follower副本会同步Leader副本的数据。 一旦Leader副本挂了，Follo