1.kafka中topic的概念
在kafka中，topic只是存储消息的一个逻辑的概念，他并没有实际的文件存在磁盘上，可以认为是某一类型的消息的集合。所有发送到kafka上的消息都一个类型，这个类型就是他的topic。在物理上来说，不同的topic的消息是分开存储的。同时，一个topic可以有多个producer和多个consumer。
2.
1、自动创建如果kafka broker中的config/server.properties配置文件中配置了auto.create.topics.enable参数为true（默认值就是true），那么当生产者向一个尚未创建的topic发送消息时，会自动创建一个num.partitions（默认值为1）个分区和default.replication.factor（默认值为1）个副本的对应topic。
Kafka 集群配置-Topic 参数配置Topic 级别参数说起 Topic 级别的参数，你可能会有这样的疑问：如果同时设置了 Topic 级别参数和全局 Broker 参数，到底听谁的呢？哪个说了算呢？答案就是 Topic 级别参数会覆盖全局 Broker 参数的值，而每个 Topic 都能设置自己的参数值，这就是所谓的 Topic 级别参数。下面开始依然按照用途分组的方式引出重要的 Topi
一、基本概念1.Broker：
消息中间件所在的服务器
2.Topic：（主题）
kafka发送消息必须指定的主题
3.Partition（分区）
Partition是物理上的概念，体现在磁盘上面，每个Topic包含一个或多个Partition
4.Producer（生产者）
负责发布消息到Kafka broker
5.Consumer（消费者）
消息消费者，向Kafka broker
Kafka作为一个分布式的消息系统，由于可靠性高、吞吐量大、持久性强以及多样化的消费处理模型等特点，目前已经被很多公司应用在实际的业务中，在科技领域收获的一致好评！ 不想进(tou)步(lan)的程序员不是好开发，本着这样一颗推动科技进(hua)步(fan)发(wei)展(jian)的初心，雅虎一行工程师研发出了一款kafka的管理利器——Kafka Manager！kafka man
架构图Producer：Producer即生产者，消息的产生者，是消息的入口。kafka cluster：Broker：Broker是kafka实例，每个服务器上有一个或多个kafka的实例，我们姑且认为每个broker对应一台服务器。每个kafka集群内的broker都有一个不重复的编号，如图中的broker-0、broker-1等……Topic：消息的主题，可以理解为消息的分类，kafka的数
kafka1. kafkaKafka是一款开源的、轻量级的、分布式、可分区和具有复制备份的、基于ZooKeeper协调管理的分布式流平台的功能强大的消息系统。流平台特征：能够允许发布和订阅数据-消息队列提供相应的容错机制流数据能够及时被处理概念：topic（主题）、partition（分区）、replica（副本）、message（消息）、producer（生产者）、consumer（消费者）、c
一、
消费者消费消息的offset记录机制 每个consumer会定期将自己消费分区的offset提交给kafka内部topic：
__consumer_offsets
，提交过去的时候，
key是consumerGroupId+topic+分区号，value就是当前offset的值
，kafka会定期清理topic里的消息，最后就保留最新的那条
集群环境：CenterOS 1台Kafka：0.10.2.1版本。今天在测试环境下,我们的Kafka集群工作不正常，具体现象为，使用confulentkafka向kafka集群生产消息失败，且并没有任何异常。检查server配置、broker日志、程序异常日志等等都没有发现，网上搜索资料，并没有类似的现象出现，这就很令人绝望。没办法，自己写测试程序，注册confluentkafka的p
目录一、pom.xml 依赖配置二、application.yml 的配置三、创建 kafka listener四、创建kafka producter五.kafka 常用配置介绍六.代码springboot 是我们java 开发常用的框架，这篇博客就总结一下springboot 集成kafka ,以及kafka 的一些常用配置。一、pom.xml 依赖配置增加 spring-kafka 和 jso
Important: https://github.com/xaecbd/KafkaCenter前言经过一年的不断打磨，在团队成员的共同努力下，终于能以真实的面貌呈现在大家的面前，很开心，很激动。开源软件，只是为了和大家交个朋友,喜欢的话，star，star，star,重要的事情说三遍！http://weixin.qq.com/r/QjgUDAvEw1a8rU9v921
1.thymeleaf简介： Thymeleaf是一个流行的模板引擎，该模板引擎采用Java语言开发，模板引擎是一个技术名词，是跨领域跨平台的概念，在Java语言体系下有模板引擎，在C#、PHP语言体系下也有模板引擎。除了thymeleaf之外还有Velocity、FreeMarker等模板引擎，功能类似。 Thymeleaf的主要目标在于提供一种可被浏览器正确显示的、格式良好的模板创建方式，因此
Kafka创建topic命令很简单，一条命令足矣：bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 3 --partitions 3 --topic test 这条命令会创建一个名为test的topic，有3个分区，每个分区需分配3个副本。那么在这条命令之后Ka
kafka只让Producer自动创建Topic背景操作后记 背景 最近我们要做从mysql 到大数据平台的数据流转，定下的方案是maxwell同步binlog到kafka中，再由flink消费kafka的数据写往kudu里，最后利用kudu和hive利用impala提供的视图作统一查询，其中kudu保留近七天的数据，七天前数据滚动下沉到hive表。
Topic Topic是Kafka数据写入操作的基本单元，可以指定副本 一个Topic包含一个或多个Partition，建Topic的时候可以手动指定Partition个数，个数与服务器个数相当 每条消息属于且仅属于一个Topic Producer发布数据时，必须指定将该消息发布到哪个Topic Consumer订阅消息时，也必须指定订阅哪个Topic的信息 Kafka中的Message是以top
介绍什么是kafka？Kafka是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、支持分区的(partition)、多副本的(replica)，基于zookeeper协调的分布式消息系统，它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景：比如基于hadoop的批处理系统、低延迟的实时系统、Storm/Spark流式处理引擎，web/nginx日志、访问日志，消息服务等等，用scala语言编
kafka一下基本原理
Producer：Producer即生产者，消息的产生者，是消息的入口。 kafka cluster： Broker：Broker是kafka实例，每个服务器上有一个或多个kafka的实例，我们姑且认为每个broker对应一台服务器。每个kafka集群内的broker都有一个不重复的编号，如图中的b
从Kafka的底层实现来说，主题和分区都是逻辑上的概念，分区可以有一至多个副本，每个副本对应一个日志文件，每个日志文件对应一至多个日志分段（LogSegment），每个日志分段还可以细分为索引文件、日志存储文件和快照文件等。kafka会默认创建主题如果broker端配置参数auto.create.topics.enable设置为true（默认值就是true），那么当生产者向一个尚未创建的主题发送消
简单来说 这就是今天的全部内容了。 生产者 生产消息到 集群，集群存储消息，消费者消费具体要谈里边的原理 需要先了解几个概念topicTopic可以理解为一个队列，生产者和消费者面向的都是一个 topicPartition分区。这是一个物理概念。一个 topic 可以分为多个 partition，每个 partition 是一个有序的队列； 为了实现扩展性，一个非常大的 topic 可以分布到多个
一、kafka的实现原理1、逻辑结构2、组成生产者：生产消息，来自服务、客户端、端口……消息本身：消息主体topic主题：对消息的分类，例如数仓不同层中的不同类型数据(订单、用户……)；自带__consumer_offsets的topic，以k-v形式保存CG-topic-partition下的位移partition分区：Topic 的分区(同一topic由多个分区组成，每个分区的内容不同，怎么划
