我们生活在一个数据爆炸的时代，数据的巨量增长给我们的业务处理带来了压力，同时巨量的数据也给我们带来了十分可观的财富。随着大数据将各个行业用户、运营商、服务商的数据整合进大数据环境，或用户取用大数据环境中海量的数据，业务平台间的消息处理将变得尤为复杂。如何高效地采集、使用数据，如何减轻各业务系统的压力，也变得越来越突出。在早期的系统实现时，业务比较简单。即便是数据量、业务量比较大，大数据环境也能做出
kafka是一个分布式流处理的平台，通过kafka我们可以发布和订阅流式记录。 我个人喜欢把kafka当做数据库去理解，因为它也有存放数据的功能，但是还是与数据库是不一样的。 kafka中多个broker称为一个集群，一个broker（独立的kafka服务器）中可以创建不同的topic（主题），topic下可以建立多个partition（分区），数据则存放在分区中的一个单元里面（partition
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2024-03-27 16:54:55
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在Kafka框架当中，一个重要的概念，就是事务，在流处理场景下，Kafka事务应用广泛，搞懂Kafka事务这一块，也是学习当中的重要任务。今天的大数据开发学习分享，我们就主要来讲讲Kafka事务的具体实现流程。 Kafka事务听起来比较空洞，举个简单的例子，比如原子性的读取消息，立即处理和发送，如果中途出现错误，支持回滚操作。Kafka事务处理流程 Kafka的整个事务处理流程如下图：  
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2024-03-07 16:45:37
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前言简单整理一下分发的基本思路。正文kafka 原本是做日志管理系统，主要是分发这块的。那么如何做分发呢？分发的是什么呢？ 分发的其实是日志，日志是事件状态，kafka 内部就叫做Record，也就是记录哈，也可以叫做事件状态的记录，其实和日志的意思差不多了。首先需求是有分类的，要给record 进行分类，这个分类就用topic。每个分类有自己的topic。然后就是怎么存的问题了。首先最容易想到的
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2024-03-02 11:22:21
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1. ObjectiveIn our last Kafka Tutorial, we discussed Kafka load test. Today, we will discuss Kafka Performance Tuning.In this article “Kafka Performance tuning”, we will describe the configuration we
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2020-08-20 12:21:00
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Kafka Streams 建立在 Kafka 的 producer 和 consumer 两个库之上以简化应用开发，并利用 Kafka 的原生功能来提供数据的并行处理能力、分布式协调、容错和操作的简化。在这一节中，我们将阐述 Kafka Streams 是如何运作的。下图展示了使用Kafka Streams库的应用程序的解剖结构。让我们来看看一些细节。Stream Partitions and
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2020-08-25 10:48:00
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Linux 下Nginx+Tomcat 完美整合 nginx tomcat 整合方式随着IT行业的不断发展，个人、企业应用对网站的性能也不断的提高，从以前的apache+tomcat整合、weblogic等常见web应用，lighttpd、nginx 不断被企业应用，nginx+tomcat组合也应用的越来越广泛，下面是我的nginx+Tomcat整合方式，也参考有网上很多文章，谢谢他们！虽然网上
Kafka定期为那些超过磁盘空间阈值的topic进行日志段的删除。这个阈值由broker端参数log.retention.bytes和topic级别参数retention.bytes控制，默认是-1，表示Kafka当前未开启这个留存机制，即不管topic日志量涨到多少，Kafka都不视其为“超过阈值”。如果用户要开启这种留存机制，必须显式设置log.retention.bytes（或retenti
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2024-03-18 07:18:50
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现代的互联网分布式系统，只要稍微大一些，就一定逃不开3类中间件：远程调用（RPC）框架、消息队列、数据库访问中间件。Kafka 是消息队列中间件的代表产品，用 Scala 语言实现，本文采用的是 Kafka_2.11 0.10.0.0 版本进行实验。基本概念首先，Kafka 中有一些基本的概念需要熟悉 1 2。Topic，指消息的类别，每个消息都必须有；Producer，指消息的产生者，或者，消息
1. ObjectiveToday, in this Kafka article, we will see Kafka Cluster Setup.This Kafka Cluster tutorial provide us some simple steps to setup Kafka Cluster. In simple words, for high availability of the
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2020-08-21 11:24:00
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1. ObjectiveIn our last article, we discussed Kafka Producer. Today, we will discuss Kafka Consumer.Firstly, we will see what is Kafka Consumer and example of Kafka Consumer.Afterward, we will learn K
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2020-08-20 12:18:00
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1. ObjectiveIn this Apache Kafka tutorial, we will learn the concept of Apache Kafka Queuing. Basically, Queuing in Kafka is one of the models for messaging traditionally. So, let’s begin with the
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2020-08-20 10:32:00
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1. ObjectiveIn our last Kafka tutorial, we discussed Kafka Pros and Cons.Today, in this Kafka article, we will discuss Apache Kafka Use Cases and Kafka Applications.Kafka is one of the key te
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2020-08-20 11:25:00
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5.1 网络层网络层相当于一个 NIO 服务,在此不在详细描述.sendfile(零拷贝) 的实现是通过 MessageSet 接口的 writeTo 方法完成的.这样的机制允许 file-backed 集使用更高效的 transferTo 实现,而不在使用进程内的写缓存.线程模型是一个单独的接受线程和 N 个处理线程,每个线程处理固定数量的连接.这种设计方式在其他地方
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2020-08-25 10:31:00
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1. Advantages and Disadvantages of KafkaIn our last Kafka Tutorial, we discussed Books for Kafka.Today, we will discuss the Advantages and Disadvantages of Kafka. Because, it is very important
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2020-08-20 11:40:00
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一、系统和所需软件版本介绍系统版本：centos 6.5 64位软件版本：jdk-8u60-linux-x64.tar.gz、elasticsearch-2.4.2.tar.gz、logstash-2.4.1.tar.gz、kibana-4.6.3-linux-x86_64.tar.gz二、安装java环境1)解压jdk软件压缩包。 tar -zxvf jdk-8u60-l
原文：https://www.cnblogs.com/wxd0108/p/6475056.html 目录 一、 kafka简介二、 Kafka架构方案三、 Kafka安装四、 Kafka Client API 4.1 Producers API 4.2 Consumers API 4.3 消息高可靠
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2020-08-31 16:48:00
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一、服务介绍1.1、ELKELK是三个开源软件的缩写，分别表示：Elasticsearch , Logstash, Kibana , 它们都是开源软件。新增了一个FileBeat，它是一个轻量级的日志收集处理工具(Agent)，Filebeat占用资源少，适合于在各个服务器上搜集日志后传输给Logstash，官方也推荐此工具。Elasticsearch是个开源分布式搜索引擎，提供搜集、分析、存储数
背景：需求是这样的，原始文件是txt文件（每天300个文件），最终想要的结果是每天将txt中的数据加载到es中，开始的想法是通过logstash加载数据到es中，但是对logstash不太熟悉，不知道怎么讲程序弄成读取一个txt文件到es中以后，就将这个txt原始文件备份并且删除掉，然后就想到了通过一个中间件来做，Python读取成功一个txt文件，并且加载到kafka中以后，就将这个txt文件备
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2024-08-27 17:28:19
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kafka作为MQ也好，作为存储层也好，无非是两个重要功能，一是Producer生产的数据存到broker，二是 Consumer从broker读取数据；我们把它简化成如下两个过程： 1、网络数据持久化到磁盘 (Producer 到 Broker)2、磁盘文件通过网络发送（Broker 到 Consumer）大家都知道Kafka是将数据存储于磁盘的，而磁盘读写性能往往很差，但Kafka官方测试其数
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2024-04-25 16:04:08
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