目录1. consumer配置订阅消息2. consumer心跳将订阅信息发送到broker3. broker处理consumer的心跳4. 订阅配置发生变更，反向通知consumer5. consumer处理broker发来的订阅变更消息6. consumer发送pullRequest7. broker处理pullRequest8. consumer处理PullResult1. consumer
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2024-03-28 10:39:13
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1 拦截器原理 Producer拦截器(interceptor)是在Kafka 0.10版本被引入的，主要用于实现clients端的定制化控制逻辑。 对于producer而言，interceptor使得用户在消息发送前以及producer回调逻辑前有机会对消息做一些定制化需求，比如修改消息等。同时，producer允许用户指定多个interceptor按序作用于同一条消息从而形成一个拦截链(int
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2024-03-19 13:44:42
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一、简介 kafka生产者拦截器主要用于在消息发送前对消息内容进行定制化修改，以便满足相应的业务需求，也可用于在消息发送后获取消息的发送状态，所在分区和偏移量等信息。同事，用户可以在生产者中指定多个拦截器形成一个拦截器链，生产者会根据指定顺序先后调用。Kafka生产者拦截器的访问流程如下：这里的拦截器为两个拦截器组成的一个拦截器链。第一个拦截器为时间拦截器，作用是在消息发送之前修改消息的
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2024-03-31 11:34:44
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一、情况介绍：基于scala语言的Flink从kafka中消费数
原创
2023-05-11 10:21:56
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本系列文章为对《Kafka：The Definitive Guide》的学习整理，希望能够帮助到大家应用从Kafka中读...
原创
2021-06-21 16:05:40
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本系列文章为对《Kafka：The Definitive Guide》的学习整理，希望能够帮助到大家应用从Kafka中读...
原创
2022-01-07 18:12:03
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# Java从Kafka消费数据
## 简介
Kafka是一个高吞吐量的分布式消息队列系统，广泛应用于大规模数据处理场景。在实际应用中，我们常常需要从Kafka中消费数据，并进行后续处理。本文将介绍如何使用Java消费Kafka数据的方法和示例代码。
## 准备工作
在开始之前，我们需要确保以下几个方面的准备工作已完成：
1. 安装和配置Kafka集群：请参考Kafka官方文档进行安装和配置
原创
2023-10-18 17:32:58
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目录位移管理reblancerablance的触发条件reblance策略rebalance generationrebalance 协议rebalance流程rebalance监听器 位移管理reblanceconsumer定期向kafka提交自己的位移信息，这个位移通常是下一条待消费的消息的位置 说到位移就不得不提一下HW(High Watermark)，水位的概念，HW是指消费者能读到的最
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2024-06-20 20:54:26
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前言在上一篇中讲述如何搭建kafka集群，本篇则讲述如何简单的使用 kafka 。不过在使用kafka的时候，还是应该简单的了解下kafka。Kafka的介绍Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。Kafka 有如下特性：以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力，即使对TB级以上数据也能保证常数时间复杂度的访问性能。高吞吐率。即使在非常
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2023-09-02 22:13:52
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Kafka)消费方式1、pull（拉）模式：consumer采用从broker中主动拉取数据。2、push（推）模式：Kafka没有采用这种方式。因为broker决定消息发生速率，很难适应所有消费者的消费速率。例如推送的速度是50M/s，Consumer1、Consumer2就来不及处理消息。pull模式不足之处是如果Kafka没有数据，消费者可能会陷入循环中，一直返回空数据。Kafka消费者工作
Python共享队列from multiprocessing import Manager
queue = manager.Queue(maxsize=16384)
当你执行queue.put(data)操作时，如果队列已满（即队列中的元素数量已经达到maxsize指定的数量），那么PUT操作会被阻塞，也就是说这一行代码会被暂时挂起不往下执行，直到队列中有元素被取走，队列有足够的空间放入新的元素
前面两节已经介绍了Logstash以及常见的配置语法，这一节介绍一下input、output的配置，然后做个file输入输出的demo。这里我介绍的都是比较常见的插件，其他插件用法类似。1、input配置1）读取文件（file）Logstash 使用一个名叫 FileWatch 路径，而且会记录一个 叫 .sincedb 漏过你的数据。sincedb 文件中记录了每个被监听的文
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2024-04-30 13:26:23
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程序运行中，生产者可以成功生产数据，消费者却一直拿不到存储的数据，运行消费者命令：kafka-console-consumer --bootstrap-server 127.0.0.1:9092 --topic saturn-importer-br-job-kafka-test --from-beginning 没有问题。在网上查找资料，发现了一个比较关键的词条：kafka重新消费问题
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2023-07-31 17:05:43
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(从Kafka系统中读取消息数据——消费)
转自《 Kafka并不难学！入门、进阶、商业实战》
消费者是读取kafka分区中信息的一个实例
注意：
一个消费者可以读取多个分区
一个分区不能被多个消费者读取
消费 Kafka 集群中的主题消息
检查消费者是不是单线程
Kafka 系统的消费者接口是向下兼容的，即，在新版 Kafka 系统中老版的消费者接口仍可以使用。在新版本的 Kafka 系统中，消
原创
精选
2024-02-05 13:41:20
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消费者不需要自行管理 offset（分组+topic+分区），系统通过 broker 将 offset 存放在本地。低版本通过 zk 自行管理。系统自行管理分区和副本情况。消费者断线后会自动根据上一次记录的 offset 去获取数据（默认一分钟更新一次 offset），同一个分组中的客户不能同时消费同一个分片。不同的 group 记录不同的 offset，这样不同程序读取同一个 top
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2023-08-26 23:47:20
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美图欣赏： 一.Kafka是什么在流式计算中，Kafka一般用来缓存数据，spark通过消费Kafka的数据进行计算。1）Apache Kafka是一个开源消息系统，由Scala写成。是由Apache软件基金会开发的一个开源消息系统项目。2）Kafka最初是由LinkedIn公司开发，并于2011年初开源。2012年10月从Apache Incubator毕业。该项目的目标是为处理实时数据提供一个
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2023-12-01 11:50:40
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消息丢失的场景如果Kafka Producer使用“发后即忘”的方式发送消息，即调用producer.send(msg)方法来发送消息，方法会立即返回，但此时并不能说明消息已经发送成功。消息发送方式详见初次邂逅Kafka生产者。如果在消息过程中发生了网络抖动，那么消息就会丢失；或发送的消息本身不符合要求，如大小超过Broker端的承受能力等（消息太大的情况在生产中实际遇到过，最后通过在发送前将消息
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2024-03-22 10:12:14
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前言之前文章 《从0到1学习Flink》—— Flink 写入数据到 ElasticSearch 写了如何将 Kafka 中的数据存储到 ElasticSearch 中，里面其实就已经用到了 Flink 自带的 Kafka source connector(FlinkKafkaConsumer)。存入到 ES 只是其中一种情况，那么如果我们有多个地方需要这份通过 Flink 转换后的数据，是不是又
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2024-06-27 18:07:06
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# 从Kafka获取消费数据的步骤
在Python中，我们可以使用kafka-python库来实现从Kafka获取消费数据的功能。下面是整个流程的步骤：
|步骤|操作|
|---|---|
|1|导入必要的库|
|2|创建Kafka消费者|
|3|连接到Kafka集群|
|4|设置要消费的主题|
|5|消费消息|
|6|处理消息|
现在我们一步一步来实现这些步骤。
## 1. 导入必要的库
原创
2023-10-26 11:48:36
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DataX是什么? DataX是一个在异构的数据库/文件系统之间高速交换数据的工具，实现了在任意的数据处理系统(RDBMS/Hdfs/Local filesystem）之间的数据交换，由淘宝数据平台部门完成。 DataX用来解决什么? 目前成熟的数据导入导出工具比较多，但是一般都只能用于数据导入或者导出，并且只能支持一个或者几个特定类型的数据库。这样带来的一个问题是，如果我们拥有很多不同类型的数据
