作为一种高吞吐量的分布式消息系统，Kafka 在数据传输的过程中扮演着重要的角色。在 Kafka 的分布式系统中，每个分区（Partition）都有多个副本，其中一个副本被选举为当前分区的 Leader，负责读写数据，其他副本则作为 Follower 进行备份。如果 Leader 出现宕机或网络异常等情况，则需要重新选举新的 Leader。因此，在 Kafka 中，LeaderPartition
文章目录1. Kafka 生产者2. 生产者发送消息1. 生产者异步发送消息2. 生产者异步发送消息带回调函数3. 生产者同步发送消息3. 生产者发送消息的分区策略1. Kafka 分区好处2. 分区器 DefaultPartitioner 和 ProducerRecord 源码3. 指定 partition 的情况4. 没有指定 partition 但指定 key 的情况5. 既没有指定 pa
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2024-09-19 14:33:39
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## Kafka分区中的数据一致性探究
### 简介
Kafka是一个高性能、可靠的分布式消息系统，其中数据通过主题（topic）进行发布和订阅。每个主题可以划分为多个分区，而数据会被分发到这些分区中。在实际使用中，我们经常会遇到一个问题：Kafka每个分区的数据一样吗？本文将为您详细介绍如何验证Kafka每个分区的数据是否一致。
### 步骤概览
下面是验证Kafka每个分区的数据一致性的步
原创
2024-05-23 10:22:17
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Kafka中主题分区副本简介1.主题（Topic）Kafka中的消息以主题为单位进行归类，生产者负责将消息发送到特定的主题（发送到Kafka集群中的每一条消息都要指定一个主题），而消费者负责订阅主题并进行消费。2.分区（Partition）主题是一个逻辑上的概念，它还可以细分为多个分区，一个分区只属于单个主题，很多时候也会把分区称为主题分区（Topic-Partition）。同一主题下的不同分区包
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2024-02-19 20:02:13
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本文来说下Kafka分区（Partition）与分段（Segment）相关的几个问题 文章目录关于Kafka分区分区的重要作用Segment（段）关于partiton与segment之间的关系关于分区目录中的4个文件的含义与作用本文小结 关于Kafka分区每个分区都是一个有序、不可变的消息序列，后续新来的消息会源源不断地、持续追加到分区的后面，这相当于一种结构化的提交日志（类似于Git的提交日志）
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2024-03-18 08:22:56
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关于Topic和PartitionTopic在kafka中，topic是一个存储消息的逻辑概念，可以认为是一个消息集合。每条消息发送到kafka集群的 消息都有一个类别。物理上来说，不同的topic的消息是分开存储的， 每个topic可以有多个生产者向它发送消息，也可以有多个消费者去消费其中的消息。Partition每个topic可以划分多个分区（每个Topic至少有一个分区），同一topic下的
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2024-03-17 00:07:34
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kafka基础原理1. topicKafka 学习了数据库里面的设计，在里面设计了 Topic(主题)，这个东西类似于关系型数据库的表： 此时我需要获取CM的数据，那就直接监听 TopicA 即可。2. Partition 分区Kafka 还有一个概念叫 Partition(分区)，分区具体在服务器上面表现起初就是一个目录。一个主题下面有多个分区，这些分区会存储到不同的服务器上
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2024-05-21 17:14:01
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介绍今天分享一下kafka的主题(topic)，分区(partition)和副本(replication)，主题是Kafka中很重要的部分，消息的生产和消费都要以主题为基础，一个主题可以对应多个分区，一个分区属于某个主题，一个分区又可以对应多个副本，副本分为leader和follower。副本的作用是保证数据的高可用，一个副本在一个broker节点上，broker就是一个台机器或者一个kafka实
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2024-03-18 14:31:27
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producer：消息生产者consumer：消息消费者broker：Kafka服务的一个节点（即Kafka集群环境下的一台Kafka服务器）topic：主题，以topic为key给不同的producer和consumer提供消息服务分区：一个逻辑概念，为了不让设备的I/O性能成为瓶颈而存在的，一个分区属于一个topic，一个topic可有多个分区，同一个topic下的不同分区包含的消息是不同的（
首先我们要理解Kafka和zookeeper的关系： Kafka的一些基本概念：Broker ： 安装Kafka服务的那台集群就是一个broker（broker的id要全局唯一） Producer：消息的生产者，负责将数据写入到broker中（push） Consumer：消息的消费者，负责从kafka中读取数据（pull），老版本的消费者需要依赖zk，新版本的不需要 Topic:主题，相当于是数
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2024-03-16 09:09:36
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最近，计划将Kafka重新学习一遍，因此记录一些我认为重要的知识点。一、基本概念1.一个或多个Broker(服务代理节点)组成了一个Kafka集群。2.一个topic可细分为多个分区（一个分区只属于单个topic），分区可以分布在不同的服务器（Broker）上，分区中消息是不同的。3.offset是消息在分区中唯一标识，kafka通过它来保证
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2024-04-26 08:30:46
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上一篇文章已经把单机版的Redis搭建的过程介绍完了，接下来介绍Redis集群版的搭建方法。首先我们回到local目录在这个目录里面创建一个redis-cluster目录:mkdir redis-cluster创建一个redis-cluster目录 接着就是复制6份Redis实例放到这个目录下面（Redis实例就是编译好的单机版的Redis），首先复制一份 cp redis/bin redis-c
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2024-10-08 13:00:22
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# 实现Redis集群数据同步
## 简介
在使用Redis集群时，我们通常希望集群内的各个节点都能保持数据的一致性，即同步数据，确保高可用性和数据完整性。本文将介绍如何实现Redis集群数据都一样的方法，并通过示例代码演示具体操作步骤。
## 操作流程
下表列出了实现Redis集群数据同步的具体操作步骤，并针对每一步说明了需要进行的操作以及相应的代码示例。
| 步骤 | 操作 | 代码示例
原创
2024-05-30 10:07:17
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Kafka在实时消息流的处理上，为确保消息数据的稳定和可靠性，在存储上引入了相应的手段，比如说分区。今天的大数据开发分享，我们就具体来讲讲Kafka文件存储和分区机制。kafka文件存储机制 在kafka中生产者（producer）是面向主题（topic）生产数据，但是topic只是逻辑上的概念，在实际的文件存储中，生产者生产的数据是以每个topic中分区来形成的存储文件。 例如：某个topic有
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2024-02-27 10:17:15
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## 如何搭建集群Docker版本需要一样吗
### 引言
在软件开发领域，Docker已经成为一种流行的容器化技术，可以帮助开发者更方便地搭建、部署和管理应用程序。当需要搭建一个Docker集群时，一个常见的疑问是是否集群中各个节点的Docker版本需要一样。本文将针对这个问题进行讨论，并指导初学者如何搭建一个Docker集群。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
原创
2024-02-25 07:30:40
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hadoop2.0已经发布了稳定版本了，增加了很多特性，比如HDFS HA、YARN等。最新的hadoop-2.8.5又增加了YARN HA注意：apache提供的hadoop-2.8.5的安装包是在32位操作系统编译的，因为hadoop依赖一些C++的本地库， 所以如果在64位的操作上安装hadoop-2.8.5就需要重新在64操作系统上重新编译一，前期准备： 1.修改Linux主机名 2.修改
一、earliest创建一个topic名称为 test1 ,设定这个topic初始有三个分区生成一个消费者组 g001 ,订阅 test1 ,参数使用 earliest如果 g001 消费者组 在 test1的其中一个分区下没有提交 偏移量offset 时,在消费该分区数据的时候会 从头 全部读取如果 g001&nbs
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2024-03-19 01:49:52
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spark底层的通信框架：spark作为分布式的计算框架，多个服务器节点进行相互通信。spark在最初的时候使用akka的内部通信部件。在spark1.3年代为了接近类似shuffle这样的传输问题。引入了netty通信框架。从1.6配置使用akka或者netty。spark2.0开始完全抛弃了akka,全面使用netty。为什么不用akka?不同版本的akka之间无法进行通信。为什么用netty
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2024-05-18 22:21:49
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**实现Redis集群搭建**
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何实现Redis集群搭建的过程。首先，我们来看整个流程的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 下载Redis并解压 |
| 2 | 编译Redis |
| 3 | 配置Redis集群节点 |
| 4 | 启动Redis集群节点 |
| 5 | 创建Redis集群 |
接下来，
原创
2024-06-12 06:08:38
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Windows下Redis的安装使用 Redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash（哈希类型）。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。在此基础
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2024-09-05 15:07:01
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