1.Kafka概念Kafka是一个分布式消息队列。Kafka对消息保存时根据Topic进行归类，发送消息者称为Producer，消息接受者称为Consumer，此外kafka集群有多个kafka实例组成，每个实例(server)称为broker。无论是kafka集群，还是consumer都依赖于zookeeper集群保存一些meta信息，来保证系统可用性。2.Kafka的基本架构1）Produce
主要流程 作为一个Producer来说其实核心是梳理2个东西：Sender和RecordAccumulatorSender： 是kafka发送流程的主要服务，负责接收数据并将其放置到RecordAccumulator，或者从RecordAccumulator中取出数据发送到Kafka的服务端，或者负责更新一些meta服务等情况。 RecordAccumulator：kafka的整个发送流程是异步的
java.lang.Object继承org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord <K，V>public final class ConsumerRecord <K，V>
extends Object
从Kafka收到的键/值对。这包括主题名称和分区号，从中接收记录以及指向Kafka分区中记录的偏移量。
目录1 架构图2 生产者3 消费者1 架构图2 生产者 解读ProducerRecord：每个消息是一个ProducerRecord对象，其中Topic和Value值必填，partition和key非必填。过程 send()方法大致过程为： 设置序列化器->设置分区->放入队列缓存->等待时机push到broker注： 不是直接发送给服务端，而是先在客户端把消息放入队列
kafka客户端发布record(消息)到kafka集群。新的生产者是线程安全的，在线程之间共享单个生产者实例，通常单例比多个实例要快。一个简单的例子，使用producer发送一个有序的key/value(键值对)，放到java的main方法里就能直接运行，Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "l
【代码】kafka复习：（10）按分区获取ConsumerRecord。
原创
2023-10-31 11:25:52
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从kafka接收的键/值对。这还包括一个主题名称和一个从中接收记录的分区号，一个指向Kafka分区中的记录的偏移量以及一个由相应ProducerRecord标记的时间戳。构造方法ConsumerRecord(java.lang.String topic, int partition, long offset, K key, V value) 创建一条记录，以从指定的主题和分区接收（为与Kafka
消费者的实例化关于consumer的默认实现，metaq有两种：DefaultMQPullConsumer:由业务方主动拉取消息DefaultMQPushConsumer:通过业务方注册回调方法，由metaq主动推送消息共同点：都是消费者，也都提供了start，shutdown方法（吐个槽，这种公用的接口应该MQConsumer接口中，而不是MQPullConsumer与MQPushConsume
1. 前言MQConsumer是RocketMQ提供的消费者接口，从接口定义上可以看到，它主要的功能是订阅感兴趣的Topic、注册消息监听器、启动生产者开始消费消息。 消费者获取消息的模式有两种：推模式和拉模式，对应的类分别是DefaultMQPushConsumer和DefaultMQPullConsumer，需要注意的是，在4.9.0版本，DefaultMQPullConsumer已经被废弃了
通过 已经对consumer有了一定的了解。producer比consumer要简单一些。一、旧版本producer0.9.0.0版本以前，是由scala编写的旧版本producer。入口类：kafka.producer.Producer代码示例：Properties properties = new Properties();
properties.put("metadata.broker
# Java获取消息入Kafka的时间戳
在现代的分布式系统中，Kafka被广泛用于消息传递和事件驱动架构中。作为一名开发者，理解如何从Kafka中获取消息的时间戳是一个基本而重要的技能。本文将指导你一步一步实现如何在Java中获取消息入Kafka的时间戳。
## 流程概述
在开始实现之前，我们先了解一下整个流程，以下是实现的步骤：
| 步骤 | 描述
## 实现Java ConsumerRecord接收JSON
### 介绍
在Java中，我们可以使用Kafka Consumer来消费Kafka中的消息。每条消息都是一个ConsumerRecord对象。接收到的消息可以是各种不同的格式，包括JSON。本文将教你如何实现Java ConsumerRecord接收JSON。
### 流程概览
下表展示了实现Java ConsumerRecord
原创
2023-10-26 16:07:02
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Rec: FuRenjie 概述
kafka是分布式的，分区的，复本提交服务。
kafka维护了一个topics，是消息类别或队列的基本单位
向topics发送消息的进程叫生产者
从topics订阅并处理消息的叫消费者
kafka是运行在由多个叫broker的服务组成的集群中。
所有服务器端与客户端交互使用了简单高效的TCP协
logback 常用配置详解 <appender> <appender>： <appender>是<configuration>的子节点，是负责写日志的组件。 <appender>有两个必要属性name和class。name指定appender名称，class指定appender的全限定名。 1.ConsoleAppen
本博文主要包括一下内容： 1，SparkStreaming on Kafka Direct工作原理机制 2，SparkStreaming on Kafka Direct 案例实战 3，SparkStreaming on Kafka Direct源码解析一：SparkStreaming on Kafka Direct工作原理机制：1、Direct方式特点：（1）D
数据从Kafka导入到Hbase一、数据从Kafka导入到Hbase（1) 非面向对象写法（2) 面向对象(OOP)写法1）先将这一段写成接口，这里面的内容根据不同的表数据结构而不同，其余部分的代码都几乎是不用变化的2）将写入hbase部分写成接口形式（红色方框的部分）3）最后将kafka消费端属性配置写入接口二、提取接口遵循规则 一、数据从Kafka导入到Hbase前面两篇博客是第一步和第二步
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2023-09-04 15:33:12
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原生 Java 客户端进行消息通信 Direct 交换器 DirectProducer：direct类型交换器的生产者 NormalConsumer：普通的消费者 MulitBindConsumer：队列绑定到交换器上时，是允许绑定多个路由键的，也就是多重绑定MulitChannelConsumer：一个连接下允许有多个信道
1.上截图2.问题原因kafkaDatas 是一个 输入流而我却直接调用的print方法 所以出现了 序列化异常3.解决方案应当遍历,获取流中的数据value
原创
2021-12-28 18:06:26
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1.上截图2.问题原因kafkaDatas 是一个 输入流而我却直接调用的print方法 所以出现了 序列化异常3.解决方案应当遍历,获取流中的数据value
原创
2022-02-16 16:24:53
1335阅读
3.1 kafka工作流程及文件存储机制Kafka 中消息是以 topic 进行分类的， 生产者生产消息，消费者消费消息，都是面向 topic的。topic 是逻辑上的概念，而 partition 是物理上的概念，每个 partition 对应于一个 log 文件，该 log 文件中存储的就是 producer 生产的数据。 Producer 生产的数据会被不断追加到该log 文件末端，且每条数据
