消费者拉取消息并处理主要有4个步骤：获取消费者所拉取分区的偏移位置OffsetFetchRequest（新的消息是从偏移位置开始的）创建FetchReqeust，生成Map<Node, FetchRequest>，以消费者所拉取消息的节点为key来分组，所消费的TopicPartition的数据为value，并放入到unsent队列调用poll方法实际发送请求给相应的node，如果返回
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2023-10-11 15:03:22
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起因：某天，项目组收到大量的kafka消息积压告警。查看了kafka日志后，发现 kafka不断地 rebalance(再均衡)。Rebalance (再均衡)：分区的所有权从一个消费者转移到另一个消费者，这样的行为被称为Rebalance (再均衡).
在再均衡期间，消费者无法消费消息，造成整个群组一小段时间的不可用。Rebalance 的触发条件:当 Consumer Group 组成员数量发
1，前言将要放假前夕，一个同事过来说，某某日志在kafka里边不消费了，我一开始没在意，去kafka的监控一看，果然是堆积了不少。 这个时候首先检查了一波logstash的情况，因为日常变更也就它了，其他组件一般都是没人调整的，但是看了一圈，好像这个时间点也没人做变更，只是在日志里看到一些索引在与某处建联的时候有拒绝的情况。 此时想着去看看kafka集群，是不是有什么问题呢，可是从kafka自身日
新鲜的尝试最近etl写得太多了，都是使用flink从kafka经过稍微处理写入到clickhouse看着clickhouse官网，偶然间发现了一个有趣的东西，Kafka引擎clickhouse默认支持kafka表引擎，kafka一些参数： 必要参数：
kafka_broker_list – 以逗号分隔的 brokers 列表 (localhost:9092)。
kafka_topic_list –
kafka面试题以及答案1、kafka的消费者是pull(拉)还是push(推)模式，这种模式有什么好处？ Kafka 遵循了一种大部分消息系统共同的传统的设计：producer 将消息推送到 broker，consumer 从broker 拉取消息。优点：pull模式消费者自主决定是否批量从broker拉取数据，而push模式在无法知道消费者消费能力情况下，不易控制推送速度，太快可能造成消费者奔
一。匿名函数匿名函数也叫lambda表达式。通常用来表示内部只有一行代码的函数。换句话说如果函数体只有一行代码则完全可以使用匿名函数表示。使用lambda关键字定义匿名函数。假如要求两个数的和。可以通过普通函数和匿名函数加以对比。示例一 普通函数def sun(a, b):
return a + b
print(sun(100, 20))
120示例二。匿名函数sun = lambda
# Docker拉取Python镜像的步骤
## 1. 概述
在开始教会小白如何拉取Python镜像之前，首先我们需要明确Docker和镜像的概念。
Docker是一种容器技术，它可以让开发者能够打包应用及其依赖项，并在不同的环境中进行部署。镜像是Docker的一种基本概念，它是一个轻量级、可执行的软件包，包含了运行一个应用所需的所有内容。
要使用Docker拉取Python镜像，我们需要按
# Python拉取rtmp流
RTMP是实时消息传输协议（Real-Time Messaging Protocol）的简称，常用于音频、视频等多媒体数据的传输。在日常生活中，我们可能需要从rtmp流中获取数据进行处理或展示。那么，如何使用Python来拉取rtmp流呢？本文将介绍如何使用Python中的第三方库来实现这一功能。
## RTMP协议简介
RTMP是一种实时的网络流协议，通常用
# 如何实现Spark增量拉取MongoDB数据
## 一、整体流程
```mermaid
flowchart TD
A(连接MongoDB) --> B(读取全量数据)
B --> C(保存全量数据)
C --> D(读取增量数据)
D --> E(保存增量数据)
```
## 二、步骤
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 连接
# 拉取小红书评论的Python实现
小红书是一个集购物、生活、美妆等信息分享为一体的社区平台，用户可以在这里发布各种心得体会、购物经验等。对于爱好者来说，了解其他用户的评论是非常重要的，因此我们可以通过Python编写一个程序来实现拉取小红书评论的功能。
## 1. 安装依赖库
在使用Python爬取网页内容之前，我们需要安装相关的依赖库。这里我们使用`requests`和`beautif
标题：使用Python3实现RTMP协议拉取视频流数据
## 引言
在本文中，我将向你展示如何使用Python3来实现RTMP（Real-Time Messaging Protocol）协议拉取视频流数据。我将为你提供一个整体流程图，详细解释每一步需要做什么，并提供相应的Python代码示例和注释。让我们开始吧！
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[连接到
# Python如何自动拉取依赖
在Python开发中，管理项目的依赖非常重要。依赖是指项目中用到的库或模块，而自动拉取依赖的过程可以帮助开发者高效管理这些外部库。常见的依赖管理工具有`pip`、`venv`、`requirements.txt`以及`pipenv`。本文将详细探讨如何自动拉取依赖，并使用代码示例，状态图和饼状图来帮助你理解。
## 依赖的定义与重要性
在开始之前，我们先了解
1. 什么是KafkaKafka是一个分布式流处理系统，流处理系统使它可以像消息队列一样publish(发布)或者subscribe(订阅)消息，分布式提供了容错性，并发处理消息的机制。kafka运行在集群上，集群包含一个或多个服务器。kafka把消息存在topic中，每一条消息包含键值（key），值（value）和时间戳（timestamp）。2. kafka基本概念
producer: 消息生
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2023-08-08 02:16:46
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1.安装包pip3 install kafka-python2.消费者from kafka import KafkaConsumer
import json
consumer = KafkaConsumer('sink',group_id='test',bootstrap_servers=['192.168.186.174:9092'])
for msg in consumer:
rec
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2023-06-15 08:11:50
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一.简介1.概述 Kafka最初是由Linkedin公司开发的，是一个分布式、分区的、多副本的、多订阅者，基于zookeeper协调的分布式日志系统（也可以当做MQ系统），常见可以用于web/nginx日志、访问日志，消息服务等，Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目。主要应用场景是：日志收集系统和消息系统。Kafka主要设计目标如下： （1）以时间复杂度为O(1
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2023-08-23 18:05:47
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Kafka如何保证消息不丢失、消费数据模式消费模式kafka采用拉取模型，由消费者自己记录消费状态，每个消费者互相独立地顺序拉取每个分区的消息消费者可以按照任意的顺序消费消息。比如，消费者可以重置到旧的偏移量，重新处理之前已经消费过的消息；或者直接跳到最近的位置，从当前的时刻开始消费Kafka消费数据流程每个consumer都可以根据分配策略（默认RangeAssignor），获得要消费的分区获取
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2023-10-09 07:36:10
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# Python查看Kafka数据
Kafka是一种分布式流式平台，用于处理实时数据流。它具有高吞吐量、容错性和可扩展性，因此被广泛用于处理大规模数据流。本文将介绍如何使用Python查看Kafka数据，并提供代码示例。
## 什么是Kafka？
Kafka是由LinkedIn开发的分布式流式平台，用于处理实时数据流。它可以处理大规模数据流，并具有高吞吐量、容错性和可扩展性。Kafka的主要
原创
2023-10-13 09:32:11
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# Jenkins拉取GitHub项目运行Python的流程
## 概述
在本文中，我们将学习如何使用Jenkins工具拉取GitHub上的项目，并运行其中的Python代码。Jenkins是一个自动化开发工具，它可以帮助我们在项目开发过程中实现持续集成和持续交付。通过配置Jenkins，我们可以实现在每次代码提交后自动构建、测试和部署项目。
## 流程图
以下是Jenkins拉取GitHub
文章目录0. kafka的特点1.配置windows环境2. producer 向broker发送消息格式化发送的信息3. consumer 消费数据4. group_id 解释5. 遇到的bug 0. kafka的特点消息系统的特点：生存者消费者模型，先入先出（FIFO）• 高性能：单节点支持上千个客户端，高吞吐量零拷贝技术分布式存储顺序读顺序写批量读批量写• 持久性：消息直接持久化在普通磁盘上
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2023-08-31 07:43:43
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在上一篇文章中说明了kafka-python的API使用的理论概念，这篇文章来说明API的实际使用。对于生成者我们着重于介绍一个send方法，其余的方法提到的时候会说明，在官方文档中有许多可配置参数可以查看，也可以查看上一篇博文中的参数。#send方法的详细说明，send用于向主题发送信息send(topic, value=None, key=None, headers=None, partiti
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2023-09-24 20:25:32
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