Kafka介绍Kafka是分布式的发布—订阅消息系统。它最初由LinkedIn(领英)公司发布，使用Scala和Java语言编写，与2010年12月份开源，成为Apache的顶级项目。Kafka是一个高吞吐量的、持久性的、分布式发布订阅消息系统。三大特点： 高吞吐量 可以满足每秒百万级别消息的生产和消费——生产消费。 持久性 有一套完善的消息存储机制，确保数据的高效安全的持久化——中间存储。
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2024-06-28 07:14:59
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本文目录如下：第1章 Kafka 基本概念1.1 Kafka 简介1.1.1 消息队列模式—发布/订阅模式1.2 Kafka 基础架构第2章 Kafka 安装、使用、集成环境2.1 虚拟机环境准备2.2 Linux环境下安装Kafka环境2.2.1 集群规划2.2.2 安装Kafka2.2.3 操作 Kafka 集群2.2.3.1 前置条件: 启动Zookeeper集群2.2.3.2 启动集群2
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2023-11-10 12:33:34
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kafka partiton在producer和consumer,broker中的分配方式分析学习
partition是kafka中的重要设计概念，处于topic之下，消息都是存在partition中的，生产的消息实际是发到partition中的，消费某个topic，实际也是从partition中拉取的消息topic创建时，若不指定分区个数，则使用s
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2024-03-27 12:04:36
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消息在通过 send() 方法发往 broker 的过程中，有可能需要经过拦截器（Interceptor）、序列化器（Serializer）和分区器（Partitioner）的一系列作用之后才能被真正地发往 broker。拦截器一般不是必需的，而序列化器是必需的。消息经过序列化之后就需要确定它发往的分区，如果消息 ProducerRecord 中指定了 partition 字段，那么就不需要分区器
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2024-04-02 20:28:12
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在使用 Java Kafka 进行消息处理的过程中，许多开发者可能会面临“如何订阅所有 partition”的问题。在 Kafka 中，合理配置消费者以确保它们能够全面获取消息是至关重要的。本文将详细记录如何解决这个问题，从背景介绍到参数解析，再到调试步骤、性能优化、排错指南及生态扩展等内容。
## 背景定位
在我们的开发环境中，Kafka 被广泛使用来处理高吞吐量的数据流。问题在于，当我们需
Java Kafka 订阅 Partition 数据的实操指南
在处理中大量数据时，Kafka 作为一个高吞吐量的消息代理非常有用。通过订阅 Kafka 的不同 Partition，我们可以实现高效的数据处理和分布式计算。本文将详细介绍如何在 Java 中实现 Kafka 的 Partition 数据订阅，并提供完整的环境准备、分步指南和配置详解。
## 环境准备
### 软硬件要求
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Kafka 是一个高吞吐量的分布式消息中间件，可用于海量消息的发布和订阅。当面对大量的数据写入时，以消息中间件接收数据，然后再批量写入到时序数据库中，这样可以将消息中间件的高并发能力和时序数据库的高吞吐量联合起来，更好地解决海量数据的实时处理和存储问题。本篇教程，我们会向大家详细介绍 DolphinDB Kafka 插件的使用方式，并以一个“DolphinDB + Kafka 实时计算k线”的案例
应用程序使用 KafkaConsumer向 Kafka 订阅主题，并从订阅的主题上接收消息 。 从 Kafka 读取数据不同于从其他悄息系统读取数据，它涉及一些独特的概念和想法。如果不先理解 这些概念，就难以理解如何使用消费者 API。所以我们接下来先解释这些重要的概念，然 后再举几个例子，横示如何使用消费者 API 实现不同的应用程序。消费者和消费者群组假设我们有一个应用程序需要从-个 Kafk
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2024-03-10 10:51:26
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方便在集群中扩展，每个 Partition 可以通过调整以适应它所在的机器，而一个 topic 又可以有多个 Partition 组成，因此整个集群就可以适应任意大小的数据了；可以提高并发，因为可以以 Partition 为单位读写了。我们需要将 producer 发送的数据封装成一个 ProducerRecord 对象。ProducerRecord(String topic, Integer p
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2024-03-24 08:36:28
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术语Broker：对应节点，多个Broker构成Kafka集群Topic：一类消息Partition：Topic的物理存储。一个Topic对应多个PatitionsSegment：Partition的物理存储。一个Partition包含多个Segment消息生产消息内容+topic→hash到目标partition,生成消息的唯一标识offset指定Partition：直接到目标Partition
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2024-04-24 14:23:42
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PartitionPartition（分区）partition分布单节点集群消息如何写入partition？从Partition消费消息Consumer指定Partition消息分配策略消息分配策略的触发条件 Partition（分区）partition是一块保存具体数据的空间，本质是磁盘上存放数据的文件夹，所以partition不能跨Broker，也不能在同一个Broker上跨磁盘。parti
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2023-11-10 19:57:50
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1. kafka消息丢失的原因1.生产者消息丢失
①acks=0 producer不需要等broker确认收到消息的回复 就继续发送下一条消息
②acks=1 等lead确认收到消息的回复 不等follow确认收到消息的回复 就继续发送下一条消息
③acks=-1,all 等lead及所有follow确认收到消息的回复 再发送下一条消息2.消费者消息丢失
主要体现在消费端offerset的
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2024-07-12 10:21:32
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生产端指定分区主要依靠分配器，对于kafka默认分配器，主要工作流程：1 如果消息自带key则对key可以hash然后选择目标分区；2 如果消息无key则采用RoundRobin轮询算法，这样可以最大限度确保消息在所有分区的均匀性；3 特别的，生产者API赋予用户自行指定分区的权利，在发送消息时如果指定了分区则可以跳过以上分区法则。消费端分区指派在 kafka 中，存在着两种为消费组组内的消费者分
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2023-11-27 00:34:45
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一、首先我们要理解kafka partition内部消息有序，指的是什么有序？ 是消息有序，而不是内容有序，如果你想kafka内部的内容有序，则需要再往kafka发送消息的时候保证内容的发送顺序。1.kafka保证消息顺序配置 kafka producer：失败重试配置不重试： retries=0这个默认就是0max.in.flight.requests.per.connection，这里解释下这
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2024-04-24 11:39:07
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kafka 分区策略1.指明partition的情况下，直接将指明的值作为partition值； 例如partition=0，所有数据写入分区02.没有指明partition值但有key的情况下，将key的hash值与topic的partition数进行取余得到partition值； 例如：key1的hash值=5， key2的hash值=6 ，to
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2023-07-01 16:37:31
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用过 Kafka 的同学应该都知道，每个 Topic 一般会有很多个 partitions。为了使得我们能够及时消费消息，我们也可能会启动多个 Consumer 去消费，而每个 Consumer 又会启动一个或多个streams去分别消费 Topic 对应分区中的数据。我们又知道，Kafka 存在 Consumer Group 的概念，也就是 group.i
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2023-10-05 20:09:16
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在上篇的例子里(【Kafka】《Kafka权威指南》——写数据)， ProducerRecord 对象包含了目标主题、键和值。 Kafka 的消息是 一个个 键值对， ProducerRecord对象可以只包含目标主题和值，键可以设置为默认的 null，不过大多数应用程序会用到键。键有两个用途 :可以作为消息的附加信息，也可以用来决定消息该被写到主题的哪个分区。拥有相同键的悄息将被写到同一个分区。
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2024-02-19 21:57:13
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目录环境搭建在开始分析代码之前先了解一下JavaScript的设计模式之发布-订阅模式，观察者模式什么是发布-订阅模式代码分析大致分为三部分：让数据变成响应式、依赖收集 和 派发更新。让数据变成响应式什么是数据响应式？Object.defineProperty()中间调用层(调度中心):Observer类——递归侦测对象全部属性 observe是干什么的？defineReactive函数
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2024-10-25 17:17:43
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kafka 有几个重要的概念需要先了解一下broker:可以理解为kafka 所在的服务器zookeeper:分布式服务框架在kafka 中的作用主要负责保存topic ，partition 元数据，和对broker 的监控及治理，以及partition 的leader 选举（partition 可以有多个副本，但是只有一个处于工作状态，副本只是负责同步数据，当leader partition 死
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2024-05-29 09:17:16
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目录背景解决方案方案1-用Java新开发一个的消费工具方案2-修改kafka源码，利用kafka-console-consumer.sh方案2-flinkSQL 或 kafka SQL环境准备修改代码打包测试 背景 有业务方向我们提出，自从我们给kafka集群启用权限和认证之后，他们在排错过程就十分不方便了，以前他们换一个消费组就可以重新消费数
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2023-12-16 01:20:14
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