生产者事务Exactly Once 语义At Least Once 语义至少发送一次，当生产者ack设置为-1的时候（在发送message后，leader和follower数据全部落盘成功以后，返回ack。但是在follower全部同步完成未完成或已完成，broker发送ack之前，leader发生故障，此时生产者会开始重试message发送，此时会造成数据重复At Most Once 语义将服务
本篇博客主要内容 ：windows环境下kafka的安装kafka的简单使用一. kafka下载安装准备工作 ：java环境变量配置 ： 我选用的1.8版本scala环境变量配置 ： 我选用的2.12版本有关java和scala的安装配置，之前写过一篇博客介绍：java，scala环境变量配置kafka下载 :kafka官网链接官网下载速度慢的话，还可以使用镜像站下载，推荐：清华大学镜像站 :ka
整理了对kafka消息队列的一些理解，和一些实际应用，可能也有一些面试常问的一些点；前言：一：消息队列的两种模式点对点模式（一对一）
消费者主动拉取数据，收到消息后清除；一个queue支持多个消费者，但是对一个消息来说，只能被一个消费者消费；发布订阅模式（一对多）
消费者消费到数据后，不会删除消息；发布给topic中的消息，会被所有的订阅者消费到；其中kafka是基于发布订阅模式的，主
【论文解读】Facebook 何凯明 Mask R-CNN 狙击目标实例分割导读：自从将卷积神经网络引入了目标检测领域后，从rcnn到fast-rcnn，然后到end-to-end的faster-rcnn,除了yolo一枝独秀外，基本垄断了整个目标检测领域；而何凯明的resnet基本成了整个图像分类算法的巅峰。这一次，他们强强联手准备狙击实例分割（instance segmentation）了。什
最近开搞spark streaming，记录下一个apache log analysis demo的部署过程。开发环境是Mac os + scala 2.11 + spark 2.0 + kafka 0.10 + Intellij Idea。安装 scala（如果已经安装完毕就跳过） Mac os系统下使用 brew安装 ，为确保版
Kafka起初是由LinkedIn公司开发的一个分布式的消息系统，后成为Apache的一部分，它使用Scala编写，以可水平扩展和高吞吐率而被广泛使用。目前越来越多的开源分布式处理系统如Cloudera、Apache Storm、Spark等都支持与Kafka集成。1 概述Kafka与传统消息系统相比，有以下不同：• 它被设计为一个分布式系统，易于向外扩展; • 它同时为发
## 使用 Python 向 Kafka 推送数据的教程
在现代应用程序开发中，消息队列是一种重要的工具，用于处理和传递数据。在本篇文章中，我们将学习如何使用 Python 将数据推送到 Kafka。Kafka 是一个强大的分布式消息系统，广泛用于消息传递、事件驱动架构、日志聚合等场景。以下是主要的步骤和所需的代码。
### 流程概述
下面是实现过程的步骤概览：
| 步骤 | 描述
kafka入门到实战一（认识kafka）本次kafka的学习打算从三方面开始认识kafka，掌握基础知识搭建kafka，为使用kafka创建条件使用kafka，基本的使用和解决顺序消费等问题kafka消费流程kafka大体消费流程：生产者生产消息—>topic—>分配到制定的分区/自动分配到对应分区（均匀的把消息分配到每个partition上，相当于做了一个轮询）—>consum
目录前言一、kafka-console-producer1.1 进入到kafka bin目录下1.2 查看kafak中的topic1.3 创建kafkatopic 如果需要的topic已经存在，则无需创建1.4 发送埋点数据1.5 查看发送的数据二、connect-standalone2.1 创建临时文件夹 2.2 修改配置文件 connect-standalone.prope
使用Kafka Assistant监控Kafka关键指标使用Kafka时，我们比较关心下面这些常见指标。
Kafka Assistant下载地址：http://www.redisant.cn/kabroker度量指标活跃控制器数量该指标表示 broker 是否就是当前的集群控制器，其值可以是 0 或 1。如果是 1，表示
broker 就是当前的控制器。任何时候，都应该只有一个 broke
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原创
2022-12-02 09:55:52
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一、生产者客户端配置参数acks说明1、acks=12、acks=03、acks=-1二、请求在写入Leader的数据管道之前，则会验证Leader的ISR副本数量和配置中的最小ISR数量1、Leader的ISR小于配置文件中minInSyncReplicas，并且acks=-1，则抛异常2、如果acks不等于-1，则就算Leader的ISR小于配置，也会正常执行写入数据管道操作三、请求把数据写
场景：某台机器下线；需将数据迁移到新机器上Kafka系统提供了一个分区重新分配工具（kafka-reassign-partitions.sh），该工具可用于在Broker之间迁移分区。理想情况下，将确保所有Broker的数据和分区均匀分配。分区重新分配工具无法自动分析Kafka群集中的数据分布并迁移分区以实现均匀的负载均衡。因此，管理员在操作的时候，必须弄清楚应该迁移哪些Topic或分区。分区重新
一、消息队列1.1、消息队列的两种方式(1)、点对点模式基于拉取或者轮询的消息传送模型，这种模型从队列中请求信息，而不是将消息推送到客户端。这个模型的特点是发送到队列的消息被一个且只有一个接收者接收处理，即使有多个消息监听者也是如此。(这种方式缺点是需要有一个线程实时监听消息队列，消息的推送速度由客户端控制) (2)、发布/订阅模式
发布订阅模型则是一个基于推送的消息传送模型。发布订阅
日志存储结构首先我们来看一张 Kafka 的存储结构图。如上图所示，Kafka 中消息是以主题 topic 为基本单位进行归类的，这里的 topic 是逻辑上的概念，实际上在磁盘存储是根据分区存储的，每个主题可以分为多个分区、分区的数量可以在主题创建的时候进行指定。例如下面 kafka 命令创建了一个 topic 为 test 的主题、该主题下有 4 个分区、每个分区有两个副本保证高可用。./bi
一、kafka的定义kafka是一个基于发布/订阅模式的分布式消息队列。二、 消息队列的两种模式 （1）点对点模式（一对一，消费者主动拉取数据，消息收到后消息清除）（2）发布/订阅模式（一对多，消费者消费数据之后不会清除消息） kafka是属于发布/订阅模式的拉取模式发布/订阅有两种数据消费模式： Push & Pull 模式（）三、kafka的组件
简要介绍快速查看所有 Kafka 集群，包括Brokers、Topics和Consumers支持各种认证模式：PLAINTEXT、SASL_PLAINTEXT、SSL、SASL_SSL对Kafka集群进行健康检查查看分区中的消息内容并添加新消息查看消费者订阅了哪些主题，以及分区被分配给了哪些消费者；当出现消息积压时，Kafka Assistant 帮您快速定位问题配合数据模板和定时器，您可以一次发
原创
2023-05-23 20:45:00
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前言最近有些小伙伴问我，ETL数据迁移工具该用哪些。ETL(是Extract-Transform-Load的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程)，对于企业应用来说，我们经常会遇到各种数据的处理、转换、迁移的场景。今天特地给大家汇总了一些目前市面上比较常用的ETL数据迁移工具，希望对你会有所帮助。1.KettleKettle是一款国外开源的ETL工具，纯Java编写，绿色无需安装，数据抽取高效稳定
通常拥有资源者，能够左右资源分配的人，就会强势一些。即使他的存在本是作为帮助你更好的去完成更重要的工作的。但是某一天你会发现意义完全变了，他是你的上级。
原创
2012-11-01 14:43:00
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Home Assistant初学者指南 -1之 Home Assistant安装Home Assistant初学者指南 -2 之 Hass.io安装Home Assistant初学者指南 -3 之 如何通过几个简单的步骤更新Home AssistantHome Assistant初学者指南 -4 之 如何在Home Assistant上设置LovelaceHome Assistant初学者指南 -
消息队列的两种模式1、点对点，一条消息只能被一个消费者所消费2、发布订阅生产者将消息发布后，订阅的消费者会拿到该消息发布订阅模式分为推模式和拉模式两种:1、推模式（producer将消息推送到可用的consumer中）缺点：不能根据每个消费者的消费能力来选择性推送2、拉模式（producer有消息后，consumer从topic中根据自己的消费能力拉取消息）缺点：consumer需要维持一个长链接
