Receiver方式处理流程实际上做kafka receiver的时候，通过receiver来获取数据，这个时候，kafka receiver是使用的kafka高层次的comsumer api来实现的。receiver会从kafka中获取数据，然后把它存储到我们具体的Executor内存中。然后Spark streaming也就是driver中，会根据这获取到的数据，启动job去处理。rece
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2024-03-18 18:58:06
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./bin/kafka-server-start.sh -daemon ./config/server.properties客户端登录zk, 查看节点信息./bin/zookeeper-shell.sh 47.98.100.76:2181 ls /
# 查看kafka节点
./bin/zookeeper-shell.sh 47.98.100.76:2181 ls /brokers/ids/0实现c
1.消息中间件\消息系统将数据从一个系统传递给另一个系统如果只是单纯的传递数据的方法，有很多，http，rpc，webservice，定时任务如果接收方，一下子接收不过来那么多数据怎么办？2.消息系统的分类：点对点，发布-订阅点对点：主要采用队列的方式，如A->B， 当B消费掉队列中的数据，队列中的数据就会被删除，如果B一直不消费，队列中就会有很多脏数据。发布-订阅：必须要有主题的概念，
前言经过前 5 篇文章的介绍，估么着小伙伴们已经对消息生产和消费的流程应该有一个比较清晰的认识了。当然小伙伴们肯定也比较好奇，Kafka 能够处理千万级消息，那它的消息是如何在 Partition 上存储的呢？今天这篇文章就来为大家揭秘消息是如何存储的。本文主要从消息的逻辑存储和物理存储两个角度来介绍其实现原理。文章概览Partition、Replica、Log 和 LogSegme
afka是开源高并发百万级消息队列MQ中间件，在互联网、物联网IOT、大数据、电商、直播、游戏、导航领域广泛使用。 本文讲解最新的Kafka在Linux系统上的详细安装步骤。Kafka是开源高并发百万级消息队列MQ中间件，在互联网、物联网IOT、大数据、电商、直播、游戏、导航领域广泛使用。 作为工程师，学习Kafka非常重要，如果准备搭建Kafka消息队列服务器，需要先安装Java JDK环境。本
与生产者对应的是消费者，应用程序可以通过 KafkaConsumer 来订阅主题，从主题中拉取消息。使用 KafkaConsumer 之前需要先理解消费者和消费者组的概念。消费者与消费者组消费者负责订阅主题并从主题中拉取消息。消费者组由一个或者多个消费者组成。一般来讲，一个消费者面向的是一个分区，而一个消费者组面向的是一个主题。当主题中有多个分区，且一个消费者处理不过来时，可以通过往消费者组中增加
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2024-06-06 11:57:23
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消费者和消费者组
如何创建消费者
如何消费消息
消费者配置
提交和偏移量
再均衡
结束消费
上面两篇聊了Kafka概况和Kafka生产者，包含了Kafka的基本概念、设计原理、设计核心以及生产者的核心原理。本篇单独聊聊Kafka的消费者，包括如下内容：消费者和消费者组如何创建消费者如何消费消息消费者配置提交和偏移量再均衡结束消费消费者和消费者组概念Kaf
概述 kafka配置参数有很多，可以做到高度自定义。但是很多用户拿到kafka的配置文件后，基本就是配置一些host，port，id之类的信息，其他的配置项采用默认配置，就开始使用了。这些默认配置是经过kafka官方团队经过严谨宽泛的测试之后，求到的最优值。在单条信息很小，大部分场景下都能得到优异的性能。但是如果想使用kafka存储一些比较大的，比如100M以上的数据，这些默认的配置参数就会出现
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2024-03-26 10:40:13
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关于消息存储的文件夹布局规则在学习与理解了topic分区、broker的前提下，我们知道分区会被分配到特定的broker中。这里继续展开说明，分区存储具体表现为topic+partitionID名称的文件夹，如下：:/bitnami/kafka/data$ ls -al
drwxr-xr-x 2 1001 root 4096 Nov 20 23:51 mgr-created-1-2
drwxr-x
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2024-09-18 16:06:09
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一、kafka集群安装配置： 1、在kafka官网下载kafka并解压。 2、修改kafka集群中的配置文件 3、这里broker.id 是用来标识该节点的唯一ID 集群中的机器ID不能相同，跟zookeeper中的myid有点类似。 listeners这个简单来说就是集群中相互通信的配置，监听某个端口。（配置当前节点的ip） 中间一些性能优化的参数可以暂时不管，只需要在最下面修改zookeepe
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2024-03-24 14:09:27
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多线程拉取+kafka推送1 多线程在本次需求中，多线程部分我主要考虑了一个点，就是线程池的配置如何最优。因为数据量级比较大，所以这个点要着重处理，否则拉取的时间会非常长或者是任务失败会比较频繁； 因为数据的量级比较大，所以我决定进行分组，然后循环，一个组作为一个任务批次丢到线程池中，当该组拉取结束后，把该组拉取的结果进行数据推送。可以理解为我们采用了小步快跑的方式； 在这个过程中我们需要考虑的点
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2024-04-23 11:44:03
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Kafka专题：1.kafka高性能的原因高性能包含两个方向 写的高性能 1）顺序写+page cache 2）生产者批量发送消息集，压缩：生产者并不直接将消息发送给服务端，先在客户端把消息放入队列中，然后由一个消息发送线程从队列中拉取消息，以批量的方式发送给服务端。同一个节点上面的不同分区消息会一个批次发送，减少网络发送次数。kafka使用selector处理网络连接与读写处理。 读的高性能 1
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2024-03-29 11:40:36
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1. 前言我们知道，生产者发送消息到主题，消费者订阅主题（以消费者组的名义订阅），而主题下是分区，消息是存储在分区中的，所以事实上生产者发送消息到分区，消费者则从分区读取消息，那么，这里问题来了，生产者将消息投递到哪个分区？消费者组中的消费者实例之间是怎么分配分区的呢？接下来，就围绕着这两个问题一探究竟。2. 主题的分区数设置如果想学习Java工程化、高性能及分布式、深入浅出。微服务、Spring
PodPod的主要实现机制是基于：共享网络、共享存储。 共享网络：通过Pause容器，把其他业务容器加入到Pause容器里，让所有业务容器在同一个名称空间中，可以实现网络共享。 共享存储：引入数据卷Volumn，使用Volumn进行持久化存储。Pod的镜像拉取策略有如下三种： 1、IfNotPresent：默认值，镜像在宿主机上不存在时才拉取。 2、Always：每次创建Pod都会重新拉取一次镜像
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2024-04-07 10:10:10
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目录1、操作步骤2、完整配置 版本说明maven版本: 3.6.3 1、操作步骤1、在本地maven的 settings.xml 配置使用公司maven仓库时，配置个人账号，在 servers 节点增加配置（需要则配置，不需要则跳过）本地密码如果不想以明文方式暴露可以参考: maven仓库密码加密<server>
<id>pds-repo</id>
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2024-06-25 18:00:48
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系统介绍整个系统可以从功能上分为3块：业务系统：在上游有很多的业务系统，业务系统的运行产生很多的数据，这些数据分散在很多的数据库中，大部分是MySQL数据库数据智能平台：数据智能平台属于中台系统，主要为业务系统提供强大的数据支撑服务，下层连接数仓。数据仓库： 数据仓库统一集中的管理所有的数据，数仓会将业务系统产生的数据按天进行加工、抽取、转换到数据仓库存储。当一天结束后，各个业务系统产生了大量的数
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2024-07-26 09:53:34
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环境：docker容器：kafka、zookeeper、nginx语言：php（lumen框架）扩展：rdkafka，swoole本文适合对kafka有一些了解的人阅览，因为没有写关于kafka原理的东西，可能也写不清楚吧哈哈哈。本文的主题是根据设定的topic有多少个分区，为每一个分区开一个进程，该进程只消费该指定分区，即用swoole开多进程来消费kafka，保证分区内的消费顺序，是用来做数据
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2024-03-20 10:14:36
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参考说明参考自：v1.25.0-CentOS-binary-install-IPv6-IPv4-Three-Masters-Two-Slaves.md，按照自己的理解修改了下。搭建好的单节点v1.25.4版本集群1. 集群环境准备1.1. 主机规划IP主机名主机角色操作系统安装组件192.168.11.71k8s-master1master,workerCentos7.9api-server, c
应用ClearCase人员的一些基本操作 以下归纳的操作都是ClearCase最基本的操作，每个操作人员都应该熟练的掌握，以提高工作效率。下面给出了图形界面和命令行模式两种方式下的操作方法。 http://wenku.baidu.com/link?url=Sf5jBej3ttrdP1HrETi
ls：查看目录，cd：切换目录，cp：复制文件或目录，find：查找目录或文件，mkdir：创建目录，mv：移动或者重命名，pwd：显示绝对路径，rename：重命名，rm：删除，touch：创建文件，cat：查看文本内容，tail：查看文件尾部，head：查看文件头部，vi/vim：文本编辑，tar：解压包/压缩包，unzip：解压文件，df：磁盘使用情况，top：实时显示资源使用情况，free
