一、生产者消息发送流程1、发送原理 在消息发送的过程中，涉及到了两个线程——main 线程和 Sender 线程。在 main 线程中创建了一个双端队列== RecordAccumulator==。main 线程将消息发送给 Re
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2024-03-04 20:35:23
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MirrorMaker是为解决Kafka跨集群同步、创建镜像集群而存在的；下图展示了其工作原理。该工具消费源集群消息然后将数据重新推送到目标集群。MirrorMaker使用方式启动mirror-maker程序需要一个或多个consumer配置文件、一个producer配置文件是必须的其他参数是可选的。 kafka-run-class.sh kafka.tools.MirrorMaker –con
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2024-04-08 09:44:10
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文章目录前言1. 消息数据主从同步的流程2. 消息数据主从同步源码分析2.1 元数据变动的发布2.2 变动元数据的消费应用2.3 主从副本的消息数据同步 前言Kafka 3.0 源码笔记(9)-Kafka 服务端元数据的主从同步 中笔者在文章的末尾提到了元数据主从同步完成后，元数据的变动被 broker 模块监听处理后才能对集群产生影响，本文实际上就是以创建 Topic 功能为引子，从消息数据分
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2024-04-09 19:11:54
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对那些想快速把数据传输到其Hadoop集群的企业来说，《Apache kafka入门篇:工作原理简介》本文是面向技术人员编写的。阅读本文你将了解到我是如何通过Kafka把关系数据库管理系统(RDBMS)中的数据实时写入到总体解决架构下图展示RDBMS中的事务数据如何结合Kafka、如果想及时了解Spark、Hadoop或者Hbase相关的文章，欢迎关注微信公共帐号：iteblog_hadoop7步
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2024-04-19 17:07:45
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在微服务拆分的架构中，各服务拥有自己的数据库，所以常常会遇到服务之间数据通信的问题。比如，B服务数据库的数据来源于A服务的数据库；A服务的数据有变更操作时，需要同步到B服务中。第一种解决方案:在代码逻辑中，有相关A服务数据写操作时，以调用接口的方式，调用B服务接口，B服务再将数据写到新的数据库中。这种方式看似简单，但其实“坑”很多。在A服务代码逻辑中会增加大量这种调用接口同步的代码，增加了项目代码
Apache Kafka的流行归功于它设计和操作简单、存储系统高效、充分利用磁盘顺序读写等特性、非常适合在线日志收集等高吞吐场景。Apache Kafka特性之一是它的复制协议。对于单个集群中每个Broker不同工作负载情况下，如何自动调优Kafka副本的工作方式是比较有挑战的。它的挑战之一是要知道如何避免follower进入和退出同步副本列表(即ISR)。从用户的角度来看，如果生产者发送一大批海
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2024-03-22 10:50:47
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直接贴面试题：怎么保证数据 kafka 里的数据安全？答：生产者数据的不丢失kafka 的 ack 机制：在 kafka 发送数据的时候，每次发送消息都会有一个确认反馈机制，确保消息正常的能够被收到。如果是同步模式：ack 机制能够保证数据的不丢失，如果 ack 设置为 0，风险很大，一般不建议设置为 0如果是异步模式：通过 buffer 来进行控制数据的发送，有两个值来进行控制，时间阈值与消息的
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2023-10-14 17:41:27
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在《kafka的partition 的高可用副本机制》一文中介绍了parttion的高可用原理，副本机制中的几个概念和协同机制后，下面来说说副本数据的同步原理。数据的同步过程了解了副本的协同过程以后，还有一个最重要的机制，就是数据的同步过程。它需要解决怎么传播消息在向消息发送端返回 ack 之前需要保证多少个 Replica已经接收到这个消息数据的处理过程是Producer 在 发 布 消 息 到
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2023-11-23 13:58:32
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MySQL – Maxwell – Kafka – MySQL 的日志数据同步一、配置信息使用组件 MySQL、Maxwell、Kafka（CDH集群）、zookeeper（CDH集群）版本 MySQL和linux版本：Ver 15.1 Distrib 5.5.68-MariaDB, for Linux (x86_64) using readline 5.1 Maxwell 版本：maxwell-
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2024-04-17 11:49:36
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复制原理Kafka中Topic的每个Partition有一个预写式的日志文件，虽然Partition可以继续细分为若干个Segment File，但是对于上层应用来说可以将Partition看成最小的存储单元(一个含有多个Segment文件拼接的“巨型”文件)，每个Partition都由不可变的消息组成，这些消息被连续的追加到Partition中。为了提高消息的可靠性，Kafka中每个Topic的
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2024-05-07 21:33:32
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kafka概述Kafka是一个流行的分布式消息系统，被广泛应用于各种实时数据处理场景中。然而，它与其他一些分布式数据库系统不同之处在于，它不支持主从同步。这篇文章将探讨Kafka为何不支持主从同步，下图是mysql的主从结构图。首先，我们需要了解Kafka的设计目标和应用场景。Kafka旨在提供高吞吐量、低延迟的消息传输服务，通常用作实时数据流处理、日志聚合和事件驱动架构等领域。相比于其他数据库系
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2024-03-27 11:01:35
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kafkaSegmentsKafka的Topic被分为多个分区，分区是是按照Segments存储文件块(默认大小为1G, 超过1G则形成新的Segments)。分区日志是存储在磁盘上的日志序列，Kafka可以保证分区里的事件是有序的。其中Leader负责对应分区的读写、Follower负责同步分区的数据LEO：log end offset标识的是每个分区中最后一条消息的下一个位置，分区的每个副本都
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2024-03-27 16:35:31
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1 步骤kafka作为消息队列通常用来收集各个服务产生的数据，而下游各种数据服务订阅消费数据，本文通过使用clickhouse 自带的kafka 引擎，来同步消费数据。同步步骤：kafka中创建topic，创建消费者并消费该topic（查看消费情况）建立目标表(通常是MergeTree引擎系列），用来存储kafka中的数据；建立kafka引擎表，用于接入kafka数据源；创建Materialize
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2023-11-24 01:01:47
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kafka-python实现生产同步和异步发送1.kafka的生产三种方式：发送并忘记 同步发送 异步发送加回调函数2.kafka发送的ack值含义：acks=0, 表示消息发送之后就不管了，无论消息是否写成功 acks=1，表示消息发送后并写成功kafka的topic对应分区的leader节点就返回成功 acks=-1/all，表示消息发送并写成功topic对应分区的leader节点，所有副本f
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2023-12-18 15:31:47
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Apache Kafka的流行归功于它设计和操作简单、存储系统高效、充分利用磁盘顺序读写等特性、非常适合在线日志收集等高吞吐场景。Apache Kafka特性之一是它的复制协议。对于单个集群中每个Broker不同工作负载情况下，如何自动调优Kafka副本的工作方式是比较有挑战的。它的挑战之一是要知道如何避免follower进入和退出同步副本列表(即ISR)。从用户的角度来看，如果生产者发送一大批海
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2024-03-23 15:56:26
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副本还有一个重要的机制，就是数据同步过程，它需要解决怎么传播消息在向消息发送端返回 ack 之前需要保证多少个 Replica 已经接收到这个消息一、 副本的结构深红色部分表示 test_replica 分区的 leader 副本，另外两个节点上浅色部分表示 follower 副本二、 数据的处理过程Producer 在发布消息到某个 Partition 时：先通过 ZooKeeper 找到该 P
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2023-11-26 23:55:24
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文章目录日志同步机制副本AR、ISR、OSRLEO与HWISR的缩小ISR的扩展ISR伸缩的条件ISR的伸缩与HW可靠性分析 上一章我们从客户端角度分析了kafka在消息可靠性方面做了哪些保证，下面我们从副本角度讲讲，kafka是如何保证消息不丢失的。 日志同步机制在分布式系统中，日志同步机制既要保证数据的一致性，也要保证数据的顺序性。为了达到这些目的，并出于简单方便的考虑，kafka选择了强
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2023-12-23 17:38:28
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Kafka是一个开源的分布式流处理平台，它可以帮助我们实现高可靠、高吞吐量的数据传输。在实际开发中，我们可能会碰到将增量数据从一个Kafka集群同步至另一个Kafka集群的需求。接下来，我将指导你如何实现这一过程。
首先，让我们来看一下整个流程。我们将增量数据同步至Kafka的过程分为几个步骤，具体如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-05-23 10:20:03
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# Kafka 数据同步到 Hive 的完整指南
随着大数据技术的快速发展，Kafka与Hive之间的数据同步需求越来越普遍。Kafka负责实时数据流的处理，而Hive则用于存储和查询大规模数据。本文将深入探讨如何实现Kafka到Hive的数据同步，帮助刚入行的小白快速上手。
## 1. 总体流程
在实现Kafka数据同步到Hive的过程中，可以将整体流程分为几个主要步骤。下表概述了这些步骤
很多 DBA 同学经常会遇到要从一个数据库实时同步到另一个数据库的问题。同构数据还相对容易，遇上异构数据、表多、数据量大等情况就难以同步。我自己亲测了一种方式，可以非常方便地完成 MySQL 数据实时同步到 Kafka，跟大家分享一下，希望对你有帮助。本次 MySQL 数据实时同步到 Kafka 大概只花了几分钟就完成。使用的工具是 Tapdata Cloud，这个工具是永久免费的。第一步：配置M
