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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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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一、简介Apache Kafka是分布式发布-订阅消息系统，在 kafka官网上对 kafka 的定义：一个分布式发布-订阅消息传递系统。 它最初由LinkedIn公司开发，Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目。Kafka是一种快速、可扩展的、设计内在就是分布式的，分区的和可复制的提交日志服务。几种分布式系统消息系统的对比：二、Kafka基
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2024-06-21 08:54:17
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kafka-之分段日志文件索引0 前言kafka的日志文件索引是用来快速检索日志的，在kafka中日志索引分为2种类,kafka中索引以稀疏索引的方式构建索引，它不保证每个消息在索引文件中都存在索引，每当写入一定数量log.index.interval.bytes default(4KB = 4096)的时候，偏移量索引以及时间戳索引各自创建一个对应的索引项，我们可以通过该参数调整索引的密度。通过
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2024-04-01 11:03:13
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Kafka是一个分布式流处理平台，具有高吞吐量、可扩展性和容错性。它主要用于构建实时数据管道和流式处理应用程序。Kafka的API提供了一组用于读写数据的接口，开发人员可以使用这些接口来使用Kafka进行数据的发布和订阅。本文将详细介绍KafkaAPI的使用，包括API的基本概念、核心组件以及常用的API操作。1. 概述Kafka的API分为两部分：Producer API和Consumer AP
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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Receiver是使用Kafka的高层次Consumer API来实现的。
Receiver从Kafka中获取的数据都是存储在Spark Executor的内存中的，然后Spark Streaming启动的job会去处理那些数据。
然而，在默认的配置下，这种方式可能会因为底层的失败而丢失数据。
如果要启用高可靠机制，让数据零丢失，就必须启
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2024-06-27 08:53:47
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Apache Kafka是由Apache开发的一种发布订阅消息系统，它是一个分布式的、分区的和可复制的提交日志服务。 目录特点使用场景架构消息分发策略消费者和分区数量的建议分区分配策略RangeAssignor（范围分区）RoundRobinAssignor（轮询分区）StrickyAssignor （粘滞策略）Coordinator如何选取Rebalance执行过程Join(客户端完成)分区策略
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2024-04-01 14:49:18
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Kafka 特点高吞吐量， 低延迟； 每秒可处理几十万条消息， 延迟最低只有几毫秒可扩展性：集群支持热扩展持久性，可靠性：消息持久化到本地磁盘，支持数据备份防止数据丢失。容错性：允许集群中节点失败，（集群节点数量为n， 允许n-1个节点失败）高并发： 支持数千个客户端读写。Kafka 分区目的对于kafka集群， 实现负载均衡， 对于消费者，提高并行度，提高效率Kafka 消息有序性每个parti
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2024-04-01 08:29:53
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# Docker 拉取 Kafka
在现代的软件开发过程中，容器化技术已经成为了必不可少的一部分。Docker 是其中最受欢迎的容器化平台之一，它可以帮助开发者更加高效地构建、分发和运行应用程序。Kafka 则是一种高性能、低延迟的分布式消息系统，被广泛应用于大数据处理、实时流处理等场景。本文将介绍如何使用 Docker 拉取 Kafka 镜像并在本地运行。
## 安装 Docker
在开始
原创
2023-12-13 10:18:58
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### Docker拉取Kafka教程
作者：经验丰富的开发者
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在本教程中，我将向你展示如何使用Docker拉取Kafka。Docker是一种容器化平台，可以帮助开发者轻松地构建、发布和运行应用程序。Kafka是一种高性能、分布式的消息队列系统，被广泛应用于大规模数据流处理和实时数据管道。
**整体流程**
在开始之前，让我们先了解一下整个流程。下表展示了拉取Kafka的步骤以及
原创
2023-10-01 10:21:08
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什么是Canal (卡耐尔) ？Canal 是用 Java 开发的基于数据库增量日志解析，提供增量数据订阅&消费的中间件原理基于MySQL的binlog从库监听 一、MySQL环境配置1、更改MySQL配置 （my.ini / my.cnf）：[mysqld]
# 主库id标识
server-id=1
# 开启binlog日志
log-bin=mysq
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2024-09-18 19:04:51
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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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Kafka-Consumer 源码解析 -- 数据拉取和offset提交前言1、数据拉取2、offset提交 前言上文 Kafka-Consumer 源码解析 – rebalance过程和partition的确认中已经介绍了各个consumer的partition的确认，在确认partition之后，数据拉取开始正常执行。1、数据拉取数据拉取步骤：非自动提交和record模式下，提交对于offs
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2024-01-05 23:09:02
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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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Kafka的用途有哪些？使用场景如何？消息系统：Kafka 和传统的消息系统(也称作消息中间件)都具备系统解耦、冗余存储、流量削峰、缓冲、异步通信、扩展性、可恢复性等功能。与此同时，Kafka 还提供了大多数消息系统难以实现的消息顺序性保障及回溯消费的功能。存储系统：Kafka 把消息持久化到磁盘，相比于其他基于内存存储的系统而言，有效地降低了数据丢失的风险。也正是得益于 Kafka 的消息持久化
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2024-03-22 09:59:10
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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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上一节我们分析了Producer的核心组件，我们得到了一张关键的组件图。你还记得么？简单概括下上面的图就是：创建了Metadata组件，内部通过Cluster维护元数据初始化了发送消息的内存缓冲器RecordAccumulator创建了NetworkClient，内部最重要的是创建了NIO的Selector组件启动了一个Sender线程，Sender引用了上面的所有组件，开始执行run方法。图的最
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2024-03-22 08:56:56
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