在之前的《Kafka基本概念整理》文章中曾经说过，Kafka中一个Topic会分成多个Partition，并且每个Partition都有一个leader和零或多个followers。所有的读写操作都由leader处理，一般分区的数量都比broker的数量多的多，各分区的leader均匀的分布在brokers中。Memory Mapped Files(pagecache)
上一篇文章主要介绍了项目的整体结构，这篇文章展示具体结构的实现一、项目版本SpringBoot 2.1.23 ES：6.7引入jar<dependency>
<groupId>org.elasticsearch.client</groupId>
<artif
为什么将CSV的数据发到kafkaflink做流式计算时，选用kafka消息作为数据源是常用手段，因此在学习和开发flink过程中，也会将数据集文件中的记录发送到kafka，来模拟不间断数据；整个流程如下： 您可能会觉得这样做多此一举：flink直接读取CSV不就行了吗？这样做的原因如下：首先，这是学习和开发时的做法，数据集是CSV文件，而生产环境的实时数据却是kafka数据源；
kafka与rabbitMQ的区别 kafka是一个快速、可扩展、高吞吐的分布式“发布-订阅”消息系统，它与我之前学习过的rabbitMQ的区别，我总结有以下几点：传统的数据文件拷贝过程如下图所示，大概可以分成四个过程：(1)操作系统将数据从磁盘中加载到内核空间的Read Buffer（页缓存区）中。(2)应用程序将Read
前言上一篇博客介绍了如何安装Kafka，该篇将介绍如何在Java中创建生产者，并向Kafka写入数据。环境： Kafka 集群 + Eclipse + Kafka-2.1.1GitHub：https://github.com/GYT0313/Kafka-Learning1. 创建项目并配置依赖注：博主目前还不会Maven 配置，因此所有依赖都是导入的JAR、ZIP包。包下载： 链接：https:/
最近在搞flink，搞了一个当前比较新的版本试了一下，当时运行了很长时间，hdfs里面查询有文件，但是hive里面查询这个表为空，后面用了很多种方式，一些是说自己去刷新hive表，如下：第一种方式刷新
alter table t_kafkamsg2hivetable add partition(dt='2022-03-04',hr=11);
第二种方式刷新，也可以说是修复
msck repair
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2023-09-02 22:15:11
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# 使用Java Spark将数据写入Kafka的指南
在进入具体的实现之前，我们需要了解整个流程。Java Spark与Kafka的集成通常涉及以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 设置Kafka环境，并创建所需的主题 (Topic) |
| 2 | 添加Spark与Kafka的相关依赖 |
| 3 | 编写Spark代码，读取数据
I am happy to share that a talk I had the opportunity to give a few weeks ago at the Spring一世O Barcelona 2019 was published today. 如果您对使用Java，Spring boot和Kafka进行微服务开发感兴趣，那么这可能对您很有趣。RealTimeInvestmentA
概念：OGG属于逻辑复制，实现原理是通过抽取源端的redolog 或者 archive log ，然后通过TCP/IP投递到目标端，最后解析还原应用到目标端，使目标端实现同源端数据同步。 1.Manager进程（管理进程） Manager是OGG的控制进程，它运行在源端和目标端，它主要有以下几个方面的 作用：启动、
添加如下配置类 重启微服务import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.
# 用Python向Kafka消息队列中写入数据
作为一名经验丰富的开发者，教导新手如何将数据写入Kafka消息队列是一项非常重要的任务。在本文中，我将向你展示整个过程的流程，并提供每个步骤所需的代码示例和解释。
## 流程概述
首先，让我们用一个表格展示将数据写入Kafka消息队列的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 连接到Kafka集群
目录前言一、Linking Denpency二、Common Writinga. 主类b. 辅类(KafkaProducer的包装类)三、OOP 方式(扩展性增强)a.Traitb.继承的Class&Traitc. Excutor Classd.Test 前言这里演示从kafka读取数据对数据变形后再写回Kafka的过程，分为一般写法和OOP写法。一、Linking Denpencypo
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2023-10-03 08:38:36
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SparkStreaming读取Kafka数据源并写入Mysql数据库一、实验环境本实验所用到的工具有kafka_2.11-0.11.0.2； zookeeper-3.4.5； spark-2.4.8； Idea； MySQL5.7什么是zookeeper？zookeeper 主要是服务于分布式服务，可以用zookeeper来做：统一配置管理，统一命名服务，分布式锁，集群管理。使用分布式系统就无法
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2023-11-04 17:09:19
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我们经常会遇到kafka数据丢失的问题，所以将遇到过的或有可能造成数据丢失的问题进行个小总结。其实在kafka处理数据的流程有很多，把这些流程梳理一遍，有助于分析数据丢失的情况，从这个图中可以看出数据流向，图中涉及的所以过程都可能造成数据的丢失。首先要确定是否有业务数据写入再明确数据是在kafka之前就已经丢失还是消费端丢失数据的？ 2.1 如果是在写入端丢失数据，那么每次结果应该完全一样(在写入
Kafka内核总结1 Message一个kafka的Message由一个固定长度的header和一个变长的消息体body组成。header部分由一个字节的magic(文件格式)和四个字节的CRC32(用于判断body消息体是否正常)构成。当magic的值为1时，会在magic和CRC32之间多一个字节的数据:attributes(保存一些相关属性，比如是否压缩、压缩格式等信息)；如果magic的值
# Python写中文到文件为乱码问题解析
在使用Python编写程序时，我们经常需要将数据写入文件中。然而，当我们尝试将中文字符写入文件时，可能会遇到乱码问题。本文将通过代码示例和序列图，详细解析这一问题，并提供解决方案。
## 问题原因
乱码问题的主要原因是编码格式不一致。Python默认使用UTF-8编码，而某些文件系统或文本编辑器可能使用其他编码格式，如GBK或GB2312。当编码格
目录前言一、kafka-console-producer1.1 进入到kafka bin目录下1.2 查看kafak中的topic1.3 创建kafkatopic 如果需要的topic已经存在，则无需创建1.4 发送埋点数据1.5 查看发送的数据二、connect-standalone2.1 创建临时文件夹 2.2 修改配置文件 connect-standalone.prope
一、kafka解决的业务痛点解决大量数据的实时传输问题。例如：可能需要支持高吞吐量的实时日志聚合系统事件流可能需要支持大量后台日志处理中，离线系统周期加载数据低延时消息传输这需要kafka系统支持分区，分布式，实时处理接收到的数据。此外，当数据被送到其他服务系统中时，kafka系统在机器出现问题是还必须有容错性保证。从某种程度上理解，kafka系统更像是一个日志数据库。二、kafka持久化存储数据
概述redis跟memcached类似，都是内存数据库，不过redis支持数据持久化，也就是说redis可以将内存中的数据同步到磁盘来持久化，以确保redis 的数据安全。不过持久化这块可能比较容易产生误解，下面聊聊这块。Redis持久化是如何工作的？什么是持久化？简单来讲就是将数据放到断电后数据不会丢失的设备中，也就是我们通常理解的硬盘上。1、数据库写操作的5个过程首先我们来看一下数据库在进行写
Kafka存在丢消息的问题，消息丢失会发生在Broker，Producer和Consumer三种。BrokerBroker丢失消息是由于Kafka本身的原因造成的，kafka为了得到更高的性能和吞吐量，将数据异步批量的存储在磁盘中。消息的刷盘过程，为了提高性能，减少刷盘次数，kafka采用了批量刷盘的做法。即，按照一定的消息量，和时间间隔进行刷盘。这种机制也是由于linux操作系统决定的。将数据存
