1、启动 Zookeeper 服务，在 kafka 的根目录下使用命令Kafka用到了Zookeeper，，先开启zookeeper，如下图所示：下面用一个单实例的Zookkeeper服务，可以在命令结尾处加个&符号，这样就可以启动后离开控制台bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties &2、启动 kafka，
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2024-02-23 11:42:50
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找到kafka的安装目录 find / -name kafka* -type d
[root@DockerHostconfig]# cd /wls/kafka_2.11-0.8.2.1/config
[root@DockerHostconfig]# ll
total28
-rw-r--r--1 root root 1199 Feb 27 2015consumer.propert
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2024-04-30 20:03:17
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linux 常用的kafka操作命令行，可以查看kafka安装目录下的bin文件夹。本文暂时只总结我们常用的一些命令。因后期版本升级，一些数据的存储考虑到多方面因素，kafka做了一些调整，所以相应的查询命令也发生了一些改变。比如0.9版本以后，offset(偏移量)的存储，从zookeeper集群迁移到了kafka集群里来。TOPIC 常用查询命令#创建Topics,指定名字，分区数，
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2024-03-21 10:03:29
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大数据学习之Kafka相关的基本原理学习，小编整理了Kafka 一些重要概念，让大家对 Kafka 有个系统的认知知，并详细的解析其中每个概念的作用以及更深入的原理。Kafka相关的名词概念：•Producer：消息生产者，向 Kafka Broker 发消息的客户端。•Consumer：消息消费者，从 Kafka Broker 取消息的客户端。•Consumer Group：消费者组（CG），消
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2024-03-17 08:45:34
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一、Kafka概述1.Kafka是什么在流式计算中，Kafka一般用来缓存数据，Storm通过消费Kafka的数据进行计算。1）Apache Kafka是一个开源消息系统，由Scala写成。是由Apache软件基金会开发的一个开源消息系统项目。2）Kafka最初是由LinkedIn公司开发，并于 2011年初开源。2012年10月从Apa
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2024-03-18 18:24:01
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业务背景技术选型Kafka ProducerSparkStreaming 接收Kafka数据流
基于Receiver接收数据直连方式读取kafka数据
Direct连接示例使用Zookeeper维护KafkaOffset示例SparkStreaming 数据处理调优
合理的批处理时间（batchDuration）合理的Kafka拉取量（maxRatePerPartition重要）缓存反复使用的Ds
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2024-07-29 21:02:51
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通过Kafka的快速入门 能了解到Kafka的基本部署，使用，但他和其他的消息中间件有什么不同呢？Kafka的基本原理，术语，版本等等都是怎么样的？到底什么是Kafka呢？一、Kafka简介http://kafka.apache.org/intro2011年，LinkIn开源， November 1, 2017 1.0版本发布 July 30, 2018 2.0版本发布参考官网的图：Kafka®用
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2024-07-04 16:27:36
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百度统计数据报告提供七种数据报告，分别为：流量分析报告、来源分析报告、百度推广报告、访问分析报告、转化分析报告、优化分析报告、访客分析报告。站长可以通过这些数据改善网站的质量与推广。百度统计可以查看数据报告1、流量分析报告可以通过流量分析报告了解多少人访问过网站，分别来自什么地域，帮助您进行SEM、SEO优化，提高转化率。2、来源分析报告可以通过来源分析报告获取搜索词、搜索引擎等，可以使用获取的搜
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2024-08-23 13:13:58
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一、部署1.1、安装部署
二、概念及理论 Kafka是分布式发布-订阅消息系统。它最初由LinkedIn公司开发，之后成为Apache项目的一部分。Kafka是一个分布式的，可划分的，冗余备份的持久性的日志服务。它主要用于处理活跃的流式数据。 在大数据系统中，常常会碰到一个问题，整个大数据是由各个子系统组成，数据需要在各个子系统中高性能，低延迟的不停流转。传统的企业消息系统并不是非常适合大规模
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2024-03-27 15:10:25
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文章目录1. kafka 全配置项说明1.1. 基本配置项1.2. kafka中Leader,replicas配置参数1.3. kafka中zookeeper参数配置 1. kafka 全配置项说明1.1. 基本配置项broker.id = 0 每一个broker在集群中的唯一表示，要求是正数。当该服务器的IP地址发生改变时，broker.id没有变化，则不会影响consumers的消息情况lo
一.简介1.概述 Kafka最初是由Linkedin公司开发的，是一个分布式、分区的、多副本的、多订阅者，基于zookeeper协调的分布式日志系统（也可以当做MQ系统），常见可以用于web/nginx日志、访问日志，消息服务等，Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目。主要应用场景是：日志收集系统和消息系统。Kafka主要设计目标如下： （1）以时间复杂度为O(1
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2023-08-23 18:05:47
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核心目录结构 在 KRaft 模式下，所有数据（包括元数据、消息日志、消费者偏移量）统一存储在 kraft-combined-logs/ 目录中。 元数据目录 路径：kraft-combined-logs/__cluster_metadata-0/ 作用：存储集群元数据（如 Topic 创建、分区分
一、kafka安装
安装是非常简单的，现在推荐安装0.8的版本，这个版本是非常稳定的，而且公司里面也多用此版本。
简单的安装：
这个是我使用的版本，kafka_2.11-0.8.2.2.tgz
直接tar -zxvf kafka_2.11-0.8.2.2.tgz -C /soft/apps/kafka
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2024-03-19 13:14:47
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5.优秀的文件存储机制：分区规则设置合理的话，所有消息都可以均匀的分不到不同分区，分区日志还可以分段，相当于举行文件被平均分配为多个相对较小的文件，便于文件维护和清理；索引文件：Kafka含有.index和.timeindex索引，以稀疏索引的方式进行构造，查找时可以根据二分法在索引文件中快速定位到目标数据附近位置，然后再.log文件中顺序读取到目标数据；Kafka的那些设计让它有如此高的性能：分
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2024-07-18 08:51:40
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文章目录Leader和FollowerAR、ISR、OSRLeader的选举Leader的负载均衡 Leader和Follower在 Kafka 中，每个 topic 都可以配置多个分区以及多个副本。每个分区都有一个 leader 以及 0 个或者多个 follower，在创建 topic 时，Kafka 会将每个分区的 leader 均匀地分配在每个 broker 上。我们正常使用kafka是
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2024-02-11 07:45:15
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前言我们最终决定从头开始构建一些东西。我们的想法是，与其专注于保存成堆的数据，如关系数据库、键值存储、搜索索引或缓存，不如专注于将数据视为不断发展和不断增长的流，并围绕这个想法构建一个数据系统——实际上是一个数据架构。 事实证明，这个想法的适用范围比我们预期的要广泛。尽管 Kafka 最初是在社交网络的幕后为实时应用程序和数据流提供支持的，但现在您可以在每个可以想象的行业中看到它成为下一代架构的
AdminClientApache提供的AdminClient中针对Topic的操作除了增删以外，自然还会有查询功能。本篇的主要内容是获取Topic列表，获取单个topic的详细信息等等。当然要完成Topic信息的查询，首先还是需要获取AdminClient，参考【Apache Kafka API AdminClient 获取对象】。更多内容请点击【Apache Kafka API AdminCl
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2024-03-21 10:55:31
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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
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2024-10-09 09:21:32
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工作流程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，且每条数据都有自己的 offset。
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2024-02-22 14:01:48
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# Kafka数据查看 Python
Apache Kafka是一个分布式流处理平台，可以用于构建实时数据管道和流式应用程序。在实际应用中，我们经常需要查看Kafka中的数据，以便监控数据流和分析数据。本文将介绍如何使用Python来查看Kafka中的数据。
## Kafka消费者
在Kafka中，消息由生产者发送到主题（topic），然后由消费者从主题中读取消息。因此，我们需要一个Kafk
原创
2024-03-12 07:00:37
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