当前基于kafaka最新版 kafka_2.12-2.2.1.tgz 进行配置 。官网地址：http://kafka.apache.org/introkafka的一些基础知识 参考：http://www.hechunbo.com/index.php/archives/140.html最新版 kafka_2.12-2.2.1.tgz 进行配置 。单机生产者消费者图解配配置，多机模拟配置。以及文件读写
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2024-08-07 10:27:15
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1. kafka 简介和环境搭建Kafka 是由 Linkedin 公司开发的，它是一个分布式的，支持多分区、多副本，基于 Zookeeper 的分布式消息流平台，它同时也是一款开源的基于发布订阅模式的消息引擎系统。kafka官网：http://kafka.apache.org/
kafka配置快速入门：http://kafka.apache.org/quickstart
1.
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2024-03-19 02:43:41
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# Kafka 默认消费组的实现教程
在现代的大数据处理场景中，Kafka作为一个高吞吐量、分布式的消息队列系统被广泛使用。消费组是Kafka的核心概念之一，它使得多个消费者能够共同消费消息，有效提高系统的处理能力。本文将指导您如何在Java中实现Kafka的默认消费组。
## 流程概述
实现Kafka默认消费组的步骤可以分为几个关键环节：
| 步骤 | 描述 |
|------|----
引言：与生产者对应的消费者，消费者通过订阅主题，并从订阅的主题中拉取消息，这是一个再正常不过的流程，但在 Kafka 中多了一层消费者组的概念。消费者（Consumer）负责订阅 Kafka 中的主题（Topic），并从订阅的主题处获取消息。每个消费者都对应一个消费者组（Consumer Group）。在 Kafka 中消息被发布到主题后，这条消息只会被订阅该主题的消费者组的一个消费者消费，该消费
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2023-10-27 05:42:17
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Consumer Group（CG）：消费者组，由多个consumer组成。形成一个消费者组的条件，是所有消费者的groupid相同。• 消费者组内每个消费者负责消费不同分区的数据，一个分区只能由一个组内消费者消费。• 消费者组之间互不影响。所有的消费者都属于某个消费者组，即消费者组是逻辑上的一个订阅者。消费者组初始化流程1、coordinator：辅助实现消费者组的初始化和分区的分配coordi
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2024-03-19 01:58:52
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分类消费者组（consume grou）独立消费者（standalone consume）介绍：一个消费者组可以包含多个消费者，对于主题中的消息同一个消费者组的每个消费者消费一部分。也就是说，所有的消费者消费的消息合在一起才是一个主题的完整消息。这种消费者和消费者组的设计可以让整体的消费能力具有横向伸缩性，比如在主题消息量非常大的情况下，单个消费者处理该主题会非常吃力，可以增加更多的消费者，让它们
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2024-02-19 18:50:38
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从源码理解kafka-1.0.1对消费组元数据信息的管理维护1. 概要2. 消费组模型2.1. __consumer_offsets的存储结构2.2. 消费组的操作模型3. 源码解读3.1. 消费组的查询3.1.1. 列出消费组信息3.1.1.1. KafkaApis#handleDescribeGroupRequest()3.1.1.2. GroupCoordinator#handleDescr
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2024-08-15 21:28:42
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一、Kafka 数据日志1.主题 Topic Topic 是逻辑概念。 主题类似于分类，也可以理解为一个消息的集合。每一条发送到 Kafka 的消息都会带上一个主题信息，表明属于哪个主题。 Kafka 的主题是支持多用户订阅的，即一个主题可以有零个、一个或者多个消费者来订阅该主题的消息。2.分区 Partition1)分区原因方便集群扩展，因为一个 Topic 由多个 Partition 组
更多内容，前往 IT-BLOG主题操作使用 kafka-topics.sh 工具可以执行主题的大部分操作。可以用它创建、修改、删除和查看集群里的主题。要使用该工具的全部功能，需要通过 --zookeeper参数提供 Zookeeper的连接字符串。kafka 的大部分命令行工具直接操作 Zookeeper 上的元数据，并不会连接到 broker上。因此，要确保所使用工具版本与集群里的 broker
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2024-06-20 19:15:46
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消费组，即Consumer Group ,应该算是kafka比较有创意的设计了。那么何谓ConsumerGroup呢？用一句话概括就是：ConsumerGroup是kafka提供的可扩展且具有容错性的消费者机制。既然是一个组，那么组内必然可以有多个消费者和消费者实列，他们共享一个公共的ID，这个ID被称为GroupID。组内的消费者协调在一起消费订阅主题的所有分区。当然，每个分区只能由同一个消费者
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2023-08-27 11:00:43
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一、消费消息1、旧版高级消费者 Kafka的消费者以Pull的方式获取消息，同时Kafka采用了消费组的模式，每个消费者都属于某一个消费组。在创建消费者时，若不指定消费者的groupId，则该消费者属于默认消费组。消费组是一个全局的概念，因此在设置group.id时，要确保该值在Kafka集群中唯一。 同一个消费组下的各消费者在消费消息时是互斥的，也就是说，对于一条消息而言，就同一个消费组下的消费
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2024-02-08 07:36:08
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org.apache.kafka.common.errors.RecordTooLargeException: The request included a message larger than the max message size the server will accept.意思是生产者发送的消息过大，大于broker的配置查看相关资料后，发现 Broker 端对 Produ
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2024-03-07 12:58:08
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Kafka Producer配置acks String，默认是acks=1生产者需要leader确认请求完成之前接收的应答数。acks=0 如果设置为0，那么生产者将不等待任何消息确认。消息将立刻添加到socket缓冲区并考虑发送。在这种情况下不能保障消息被服务器接收到。并且重试机制不会生效（因为客户端不知道故障了没有）。每个消息返回的offset始终设置为-1。
acks=1，这意味
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2024-05-17 08:28:18
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一、消费者加入消费组1、加入组请求的业务逻辑主要步骤如下： （1）、消费者加入消费组之前，需要做一些准备工作，比如同步提交一次偏移量，执行监听器的回调。 （2）、消费者创建“加入组请求”，包括消费者的元数据作为请求的数据内容。 （3）、消费者发送“加入组请求”，采用组合模式返回一个新的异步请求对象，并定义回调处理器。 
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2024-03-11 06:17:55
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购物篮分析最初出现于大型零售商，他们通过分析大量的发票数据，分析出购买特定商品的消费者更可能还购买哪种商品。Transactions数据集每一个这样的数据，其实就是一个消费者一次购买的商品清单，我们将这样的一个数据称为transaction。这样，训练的数据大概是这样的，IDtransaction0牛奶、面包、尿布1可乐、面包、尿布、啤酒2牛奶、尿布、啤酒、鸡蛋3面包、牛奶、尿布、啤酒4面包、牛奶
1-docker安装kafka: 安装可以去这个链接docker安装部署kafka2-了解下消息队列（Message Queue)： 2.1 消息队列模式：  
消费组组（Consumer group）可以说是kafka很有亮点的一个设计。传统的消息引擎处理模型主要有两种，队列模型，和发布-订阅模型。队列模型：早期消息处理引擎就是按照队列模型设计的，所谓队列模型，跟队列数据结构类似，生产者产生消息，就是入队，消费者接收消息就是出队，并删除队列中数据，消息只能被消费一次。但这种模型有一个问题，那就是只能由一个消费者消费，无法直接让多个消费者消费数据。基于这个
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2024-02-21 20:11:27
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一直以来都想写一点关于kafka consumer的东西，特别是关于新版consumer的中文资料很少。最近Kafka社区邮件组已经在讨论是否应该正式使用新版本consumer替换老版本，笔者也觉得时机成熟了，于是写下这篇文章讨论并总结一下新版本consumer的些许设计理念，希望能把consumer这点事说清楚，从而对广大使用者有所帮助。
在开始之前，我想花一点时间先来明确一
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2024-03-15 11:49:28
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消费组组（Consumer group）可以说是kafka很有亮点的一个设计。传统的消息引擎处理模型主要有两种，队列模型，和发布-订阅模型。队列模型：早期消息处理引擎就是按照队列模型设计的，所谓队列模型，跟队列数据结构类似，生产者产生消息，就是入队，消费者接收消息就是出队，并删除队列中数据，消息只能被消费一次。但这种模型有一个问题，那就是只能由一个消费者消费，无法直接让多个消费者消费数据。基于这个
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2024-03-27 10:58:03
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这种方式，会依据bootstrap.servers提供的主机名(hostname)，根据主机上的名称服务返回其IP地址的数组(InetAddress.getAllByName)，然后依次获取inetAddress.getCanonicalHostName()，再建立tcp连接。一个主机可配置多个网卡，如果启用该功能，应该可以有效利用多网卡的优势，降低Broker的网络端负载压力。use_all_d
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2024-07-04 16:24:41
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