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，
./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
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
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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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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ETL 概念 ETL中三个字母分别代表的是Extract、Transform、Load，即抽取、转换、加载。（1）数据抽取：从源数据源系统抽取目的数据源系统需要的数据；（2）数据转换：将从源数据源获取的数据按照业务需求，转换成目的数据源要求的形式，并对错误、不一致的数
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2024-07-27 09:57:08
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从控制台写入数据并将其写回控制台是一个方便的起点，但您可能希望使用其他来源的数据或将数据从Kafka导出到其他系统。对于许多系统，您可以使用Kafka Connect导入或导出数据，而不是编写自定义集成代码。 Kafka Connect是Kafka附带的工具，可以向Kafka导入和导出数据。它是一个可扩展的工具，可以运行 连接器，实现与外部系统交互的自定义逻辑。在本快速入门中，我们将了解
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2024-03-21 09:11:32
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本节重点讨论 Kafka 的消息拉起流程。 本节目录１、KafkaConsumer poll 详解1.1 KafkaConsumer updateAssignmentMetadataIfNeeded 详解1.1.1 ConsumerCoordinator#poll1.1.2 updateFetchPositions 详解1.2 消息拉取2、Fetcher 类详解2.1 类图2.2 Fetcher
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2024-03-21 10:41:09
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本节主要内容数据写入流程分区策略ACK应答机制leader异常处理follower异常处理数据写入流程数据写入流程(图1)1、确定分区，producer确认数据写入哪个分区2、发送数据，到leader分区3、leader写入完成，follower分区从leader分区拉取数据4、确定数据是否写入成功成功5、返回ack给producer6、producer接收到ack，数据写入成功，继续发送下一批数
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2024-03-19 02:53:55
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上一节结尾，我们总结道： 初始化KafkaProducer时并没有去拉取元数据，但是创建了Selector组件，启动了Sender线程，select阻塞等待请求响应。由于还没有发送任何请求，所以初始化时并没有去真正拉取元数据。 真正拉取元数据是在第一次send方法调用时，会唤醒唤醒Selector之前阻塞的select(),进入第二次while循环，从而发送拉取元数据请求，并且通过Obejct.w
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2024-03-25 19:18:26
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大型互联网公司一般都会要求消息传递最大限度的不丢失，比如用户服务给代金券服务发送一个消息，如果消息丢失会造成用户未收到应得的代金券，最终用户会投诉。
为避免上面类似情况的发生，除了做好补偿措施，更应该在系设计的时候充分考虑各种异常，设计一个稳定、高可用的消息系统。认识Kafka看一下维基百科的定义Kafka是分布式发布-订阅消息系统。它最初由LinkedIn公司开发，之后成为
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2024-06-05 00:26:18
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01-复杂度3 二分查找 (20 分)本题要求实现二分查找算法。函数接口定义：Position BinarySearch( List L, ElementType X );其中List结构定义如下：typedef int Position;
typedef struct LNode *List;
struct LNode {
ElementType Data[MAXSIZE];
P
发送消息的缓冲区机制kafka默认会创建⼀个消息缓冲区，⽤来存放要发送的消息，缓冲区是32mprops.put(ProducerConfig.BUFFER_MEMORY_CONFIG, 33554432);kafka本地线程会去缓冲区中⼀次拉16k的数据，发送到brokerprops.put(ProducerConfig.BATCH_SIZE_CONFIG, 16384);如果线程拉不到16k的数
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2024-03-11 11:47:18
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文章目录元数据采用的数据结构KafkaProducer初始化时的拉取流程消息发送时如何拉取元数据1.更新拉取标志位2.唤醒Sender线程，异步拉取3.同步阻塞，等待拉取结果总结 元数据采用的数据结构public final class Cluster {
private final boolean isBootstrapConfigured;
// 一个Node就代表一个Br
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2024-04-06 13:22:31
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image有几种获取方式：1、Docker官方提供了一种文件格式：Dockerfile，通过这种格式的文件，我们可以定义一个image，然后通过Dockerfile我们可以构建（build）一个image 2、通过registry拉去imagePS：registry 是
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2023-06-13 16:20:17
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ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。ETL一词较常用在数据仓库，但其对象并不限于数据仓库。ETL是构建数据仓库的重要一环，用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗,最终按照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库中去。信息是现代
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2024-08-14 12:18:22
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1、ETLETL分别为extract、transform、load也就是抽取、转换、加载。ETL简称数据抽取，按照统一的规则将数据进行集成并提高数据的价值，负责完成数据从数据源到目标数据仓库的转换。1）数据抽取数据抽取中的数据来源于所要抽取的原始业务数据库，需要做到既能满足策略需要，又不能影响原始业务数据库的性能。因此抽取过程中需要制定相应的策略———抽取方式、抽取时机、抽取周期等内容。2）数据转
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2024-04-24 06:37:54
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我们知道 SparkStreaming 用 Direct 的方式拉取 Kafka 数据时，是根据 kafka 中的 fromOffsets 和 untilOffsets 来进行获取数据的，而 fromOffsets 一般都是需要我们自己管理的，而每批次的 untilOffsets 是由 Driver 程序自动帮我们算出来的。 于是产生了一个疑问：untilOffsets 是怎么算出来的？ 接下
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2024-06-19 09:02:45
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# 教你如何实现java KafkaListener
## 概述
作为一名经验丰富的开发者，你需要教导一位刚入行的小白如何实现“java KafkaListener KafkaListener”。本文将以600字左右的篇幅详细介绍整个流程及每一步需要做什么。
## 流程
下表展示了实现“java KafkaListener KafkaListener”的步骤：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-04-19 05:34:13
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# 从 SQL Server 中拉取数据到 MySQL 的实现指南
在现代应用开发中，常常需要将不同数据库之间的数据进行交互。比如，在将 SQL Server 数据迁移或复制到 MySQL 数据库的场景中，许多开发者可能会遇到困难。本文将指导您实现“从 SQL Server 拉取数据到 MySQL”的过程，并为每个步骤提供详细的代码示例和注释。
## 整个流程概览
我们可以将整个流程分为以下
