本文主要讲述以下两部分内容：kafka数据的存储方式；kafka如何通过offset查找message。1.前言写介绍kafka的几个重要概念（可以参考之前的博文Kafka的简单介绍）：Broker：消息中间件处理结点，一个Kafka节点就是一个broker，多个broker可以组成一个Kafka集群；Topic：一类消息，例如page view日志、click日志等都可以以topic的形式存在，
上次的例子将Flink的数据源设置为Socket，只是为了测试提供流式数据。生产中一般不会这么用，标准模型是从消息队列获取流式数据。Flink提供了跟kafka连接的封装，我们只需要一点小小的改动就可以实现从Kafka获取数据。不过修改之前，需要搭建一个Kafka服务器。具体搭建过程这里不做详述。现在我们来修改程序。一、添加pom依赖。<dependency>
<grou
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2023-08-19 20:07:24
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Set简要介绍Set是一种数据结构,注意是一种数据的结构,不是数据类型,峰哥说是一个构造函数,es6已经出类了,所以只要说是构造函数,我的理解就是类。Set数据结构里面的元素是不能重复的!!!既然是类,我们要是用,那就肯定要搞个实例出来。const s = new Set()
// 这样就有了一个Set实例实例化的时候可以接受参数,可以接收一个数组,或具有iterable 接口的其他数据结
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2023-09-06 09:55:07
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基本概念什么是ES？Elasticsearch 是一个分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析引擎。它能很方便的使大量数据具有搜索、分析和探索的能力。充分利用Elasticsearch的水平伸缩性，能使数据在生产环境变得更有价值。Elasticsearch 的实现原理主要分为以下几个步骤，首先用户将数据提交到Elasticsearch 数据库中，再通过分词控制器去将对应的语句分词，将其权重和分词结果
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2023-08-26 10:43:57
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1.where? 介绍elasticsearch的数据类型之前，首先需要了解es映射的概念。 es的存储结构是“index.type.document”形式，而映射就是定义一个document所包含的字段是如何存储、索引的。 即对于elascticsearch数据类型，是在定义索
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2023-10-01 12:04:56
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在本文中，我们来了解下Kafka是如何存储消息数据的。了解了这些，有助于你在遇到性能问题的时候更好地调试，让你知道每个broker配置实际上所起的作用。那么，Kafka内部的存储是什么样的呢？Kafka以Partition作为存储单元一个partition是一个有序的，不变的消息队列，消息总是被追加到尾部。一个partition不能被切分成多个散落在多个broker上或者多个磁盘上。Kafka数据
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2023-10-28 12:59:10
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Kafka Connect 简介 Kafka Connect 是一个可以在Kafka与其他系统之间提供可靠的、易于扩展的数据流处理工具。使用它能够使得数据进出Kafka变得很简单。Kafka Connect有如下特性：·是一个通用的构造kafka connector的框架·有单机、分布式两种模式。开发时建议使用单机模式，生产环境下使用分布式模式。·提
1. 配置kafka connectorskafka connectors配置是简单的键值映射。对于独立模式，这些在属性文件中定义，并传递到命令行上的kafka Connect进程。在分布式模式下，它们将包含在JSON有效负载中，用于创建(或修改)kafka connectors的请求。大多数配置都依赖于kafka connectors，因此不能在这里列出它们。然而，有几个常见的选择:name ：
springboot pom依赖导入<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependenc
# 如何使用Java存储到Elasticsearch
## 1.整体流程
```mermaid
pie
title 存储到Elasticsearch的流程
"连接ES" : 30
"创建索引" : 20
"存储数据" : 30
"关闭连接" : 20
```
```mermaid
flowchart TD
A[连接ES] --> B[创建索引]
B --> C[存储数据]
Kafka 是一个开源的分布式流处理平台，而 Elasticsearch（简称 ES）则是一个开源的分布式搜索和分析引擎。在实际应用中，我们经常会将 Kafka 和 Elasticsearch 结合使用，用于实现数据的实时处理与存储。本篇文章将教你如何实现 Kafka 与 Elasticsearch 的结合，实现“kafka es”。
### 流程概述
下表展示了实现“kafka es”整个流
# Java ES 存储
Java ES（Java Enterprise System）是一种企业级系统，其中包含了许多常见的Java技术和框架，用于构建大规模的企业级应用程序。在Java ES中，数据存储是非常重要的一部分，因为大多数企业应用程序都需要对数据进行持久化存储。
## Java ES中的存储技术
在Java ES中，有许多不同的存储技术可供选择，包括关系型数据库（如MySQL、
Kafka架构图：1.Kafka的角色：Broker、Producer、Consumer名称解释Broker消息中间件处理节点，一个Kafka节点就是一个broker，一个或者多个Broker可以组成一个Kafka集群Producer消息生产者，向Broker发送消息的客户端Consumer消息消费者，从Broker读取消息的客户端2.Kafka是磁盘读写为什么比内存快？ 两个名词：Topic &
整合flume+elasticsearch+kafka+kibana实现日志收集目标：通过整合flume+elasticsearch+kafka+kibana搭建简单模型，实现对中间件的日志设备：五台linux环境主机：99.47.148.238，99.47.148.239，99.47.148.240，99.47.148.242，99.47.148.149架构：> 整合flume+elast
# 实现Java ES存储的教程
## 1. 整体流程
```mermaid
journey
title 教会小白如何实现Java ES存储
section 开始
开发者->小白: 介绍Java ES存储的流程
section 步骤
小白->开发者: 学习ES存储的基本概念和用法
小白->开发者: 创建ES存储实例
ES数据存储1、存储流程为了将数据添加到Elasticsearch，我们需要索引(index)——一个存储关联数据的地方。实际上，索引 只是一个用来指向一个或多个分片(shards)的“逻辑命名空间(logical namespace)”.一个分片(shard)是一个最小级别“工作单元(worker unit)”,它只是保存了索引中所有数据的一部分。当一个写请求发送到 es
Kafka session.timeout.ms heartbeat.interval.ms参数的区别以及对数据存储的一些思考在计算机世界中经常需要与数据打交道，这也是我们戏称CURD工程师的原因之一。写了两年代码，接触了不少存储系统，Redis、MySQL、Kafka、Elasticsearch…慢慢地发现背后的一些公共的设计思想总是那么似曾相识，再深究一下，就会发现一些隐藏在这些系统背后的数
基本配置基本配置，5台配置为 24C 125G 17T 的主机，每台主机上搭建了一个elasticsearch节点。 采用的elasticsearch集群版本为7.1.1。管理工具包括kibana和cerebro。应用案例数据来源为kafka的三个topic，主要用于实时日志数据的存储和检索，由于实时性要求，所以需要将数据快速的写入到es中。 这里就分别称它们为TopicA、TopicB、Topi
下载 建议到官网下载最新版https://www.elastic.co/cn/downloads/logstash本文使用logstash7.0.0https://artifacts.elastic.co/downloads/logstash/logstash-7.0.0.tar.gz wget h
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2021-07-01 16:59:00
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Kafka是由LinkedIn开发的一个分布式的消息系统，同时支持离线和在线日志处理。
Kafka框架本身使用Scala编写，因其可水平扩展和高吞吐率而被广泛使用。目前，越来越多的开源分布式处理系统如Cloudera、Apache Storm、Spark都支持与Kafka集成。
Kafka的持久化方案是写入磁盘，虽然内存读写速度明显快过磁盘读写速
