文章目录Kafka集群操作1、创建topic(主题)2、删除topic(主题)3、查看topic(主题命令)4、生产者生产数据5、消费者消费数据6、运行describe topics命令7、增加topic分区数8、增加配置9、删除配置 Kafka集群操作首先进入到kafka的安装目录下cd /export/servers/kafka_2.11-1.0.01、创建topic(主题)创建一个名字为t
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2024-08-06 18:35:02
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1.Kafka分区复制和多数据中心架构2.Kafka压测Kafka官方自带压力测试脚本：（kafka-consumer-perf-test.sh、kafka-producer-perf-test.sh）。Kafka压测时，可以查看到哪个地方出现了瓶颈（CPU，内存，网络IO）。一般都是网络IO达到瓶颈。3.Kafka的机器数量Kafka机器数量 = 2*（峰值生产速度 * 副本数 / 100）+1
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2024-02-18 20:55:13
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kafka 学习 非常详细的经典教程 所以与传统的将数据缓存在内存中然后刷到硬盘的设计不同，Kafka直接将数据写到了文件系统的日志中。常量时间的操作效率在大多数的消息系统中，数据持久化的机制往往是为每个cosumer提供一个B树或者其他的随机读写的数据结构。B树当然是很棒的，但是也带了一些代价：比如B树的复杂度是O(log N)，O(log N)通常被认为就是常量复杂度了，但对于硬盘操作来说并非
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2024-03-31 09:23:18
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1.Kafka中所有消息是通过Topic为单位进行管理，每个Kafka中的Topic通常会有多个订阅者，负责订阅发送到改Topic中的数据。Kafka负责管理集群中每个Topic的一组日志分区数据。生产者将数据发布到相应的Topic，可以选择不同的分发策略，选择将哪个记录分发送到Topic中的哪个Partition。例如可以round-robin方式完成此操作，然而这种仅是为了平衡负载。也可以根据
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2024-03-19 17:56:46
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：
一、客户端/服务器端需要使用的内存就越多
先说说客户端的情况。Kafka 0.8.2之后推出了Java版的全新的producer，这个producer有个参数batch.size，默认是16KB。它会为每个分区缓存消息，一旦满了就打包将消息批量发出。看上去这是个能够提升性能的设计。不过很显然，因为这个参数是分区级别的，如果分区数越多，这部分缓存所需的内存占用也会更多。假设你有10000个分区
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2024-02-20 20:02:01
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Kafka学习笔记三(生成数据发送与分区)Kafka的消息从生产者到集群总共分为两个线程一个是main,一个是sendermain 线程用于把消息放到 RecordAccumulator 寄存器中寄存sender线程会通过 IO 和 kafka server 进行交互发送消息首先讲main线程内KafkaProducer将发送的数据封装成一个 ProducerRecord 对象。内容包括:• to
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2024-06-11 11:24:10
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### 如何在Kafka中查看队列中的消息数
Kafka是一个分布式的流处理平台，常用于构建实时数据管道和流应用程序。在Kafka中，可以通过一些命令或API来查看队列中的消息数。下面将介绍如何通过命令行和代码实现这一功能。
#### 流程概述
以下是查看Kafka队列中消息数量的流程，其中包括了基本的步骤和所需操作：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1. 连接
原创
2024-05-17 10:46:53
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大数据组件使用 总文章kafka 生产/消费API、offset管理/原理、kafka命令kafka 命令、APIKafka 安装、原理、使用mapreduce 实时消费 kafka 数据1.使用控制台运行1.创建一个topic主题
cd /root/kafka
chmod 777 /root/kafka/bin/kafka-topics.sh
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2024-07-27 17:21:19
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KAFKA (2.12-2.2.1)常用命令查看topic查看所有topic列表#集群地址以逗号分隔如 ip1:9092, ip2:9092, ip3:9092./kafka-topics.sh --list --bootstrap-server ip:9092新建分区1副本1的topic./kafka-topics.sh --bootstrap-server ip:9092 --create -
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2024-03-11 17:31:44
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关于消息队列的基本概念可见上，写的真的太好了！
一、什么是消息队列？
消息队列，一般我们会简称它为MQ(Message Queue)，嗯，就是很直白的简写。
我们先不管消息(Message)这个词，来看看队列(Queue)。这一看，队列大家应该都熟悉吧。
队列是一种
先进先出的数据结构。
在Java里边，已经实现了不少的队列了：
那为什么还需要消息队列(M
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2024-08-09 07:27:24
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kafka的消息按照topic来进行逻辑区分。为了提升吞吐及可用性，每个topick可以有多个分区(partition)。每个分区可以有多个副本。但是同一个分区只有一个副本是leader，其他均为follower
分区中的消息是有序的，但是topic的消息可能是无序的。kafka仅保证分区消息有序
发送到分区上的消息，是通过日志形势持久化的
一个topic分为多个partition、一个parti
1 [yun@mini01 config]$ pwd
2 /app/kafka/config3 [yun@mini01 config]$ vim server.properties4 ############################# Server Basics #############################5 # 每一个broker在集群中的唯一标示★★★6 # 比如mini
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2024-08-02 13:38:38
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3.1.1写入方式producer采用推（push）模式将消息发布到broker，每条消息都被追加（append）到分区（patition）中，属于顺序写磁盘（顺序写磁盘效率比随机写内存要高，保障kafka吞吐率）。3.1.2 分区（Partition）消息发送时都被发送到一个topic，其本质就是一个目录，而topic是由一些Partition 我们可以看到，每个Parti
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2024-03-22 09:44:38
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一、消费者重要参数深刻的理解这些参数有利于大家在面对自己的项目场景上对配置文件有更好的把握！参数名称描述bootstrap.servers向 Kafka 集群建立初始连接用到的 host/port 列表。key.deserializer 和value.deserializer指定接收消息的 key 和 value 的反序列化类型。一定要写全类名。group.id标记消费者所属的消费者组。enabl
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2024-02-19 13:02:04
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一、本文要讲如何结合业务敲定kafka的机器分配数目！消费者分区分配策略副本分配到broker上的算法：二、正文1：如何结合业务敲定kafka的机器分配数目！原则一：需要遵循的前提是，单数原则，就是zookeeper和broker的节点数目最好是单数，用于多数服从选举！原则二：公约数原则！什么叫公约数原则？假设topic的分片副本指定为：10shard*3rep。怎么来确定机器的数目？设当机器数目
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2024-04-24 15:31:47
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扩容：增加机器，例如原来三台服务器的kafka集群增加两台机器成为有五台机器的kafka集群，跟搭建差不多分区重新分配：在原来机器上的主题分区不会自动均衡到新的机器，需要使用分区重新分配工具来均衡均衡重新分配官方文档地址：点击打开链接翻译官方文档中文地址：点击打开链接上面两个链接中的文档描述的很详细。这里记录一下关键步骤，更主要是总结实际操作过来之后的问题和新的知识理解主要步骤1、确定要重启分配分
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2024-03-27 15:40:09
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Kafka是一个分布式的消息队列，学习见Apache Kafka文档，中文翻译见Kafka分享，一个简单的入门例子见kafka代码入门实例。本文只针对自己感兴趣的点记录下。1.架构 Producer/Consumer：消息的生成者和使用者。
Broker：kafka server充当broker角色，起到消息队列的作用。
topic/partion：topic是一类消息的
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2024-05-31 11:40:09
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一、生产者1.分区策略分区的原因
（1）
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。
（2）
可以提高并发
，因为可以以
Partition
为单位读写了。 分区的原则我们需要将
pr
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2024-03-21 10:26:39
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Kafka分区器send 方法里面有一块是指定计算消息该发往哪个分区的流程：/**
* 步骤三：
* 根据分区器选择消息应该发送的分区。
*
* 因为前面我们已经获取到了元数据
* 这儿我们就可以根据元数据的信息
* 计算一下，我们应该
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2024-06-20 15:31:38
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在Kafak中国社区的qq群中，这个问题被提及的比例是相当高的，这也是Kafka用户最常碰到的问题之一。本文结合Kafka源码试图对该问题相关的因素进行探讨。希望对大家有所帮助。 怎么确定分区数？ “我应该选择几个分区？”——如果你在Kafka中国社区的群里，这样的问题你会经常碰到的。不过有些遗憾的是，我们似乎并没有很权威的答案能够解答这样的问题。其实这也不奇怪
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2023-06-17 16:33:30
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