启动Kafka运行环境启动zookeeper，在master、salve1和slave2上分别启动[root@master bin]# ./zkServer.sh start三个节点启动后，别忘了查看一下启动状态：[root@master bin]# ./zkServer.sh status
JMX enabled by default
Using config: /usr/local/src/z
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2024-04-29 09:19:55
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利用正交方式，来概括所有的生产消费模型，如下：单生产者P多生产者NP单消费者CCPCNP多消费者NCNCPNCNP 在kafka中，生产和消费可以概括为如上四种模型，分别是一、一个生产者，一个消费者二、一个生产者，多个消费者三、多个生产者，一个消费者四、多个生产者，多个消费者其中一个生产者，一个消费者，我们可以理解为单向数据传递，生产者将数据推送至队列中，消费者向队列中获取。其实在这里还
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2023-12-14 06:37:00
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基本概念kafka中的重要角色 broker：一台kafka服务器就是一个broker，一个集群可有多个broker，一个broker可以容纳多个topic topic：可以理解为一个消息队列的名字 partition：分区，为了实现扩展性，一个topic可以分布到多个broker上，一个topic可以被分成多个partition，partition中的每条消息 都会被分配一个有序的i
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2024-03-05 14:20:23
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kafka
1、kafka 生产者端的程序如下（kafka 版本: kafka 1.3.5）：查看服务端的 kafka topics指令： kafka-topics.sh --zookeeper localhost:2181 --listfrom kafka import KafkaProducer
kafkaClie
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2023-06-15 10:38:10
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温馨提示：整个 Kafka 专栏基于 kafka-2.2.1 版本。1、KafkaConsumer 概述根据 KafkaConsumer 类上的注释上来看 KafkaConsumer 具有如下特征：在 Kafka 中 KafkaConsumer 是线程不安全的。2.2.1 版本的KafkaConsumer 兼容 kafka 0.10.0 和 0.11.0 等低版本。消息偏移量与消费偏移量(消息消费
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2024-08-07 10:51:52
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Consumer Group 是 Kafka 提供的可扩展且具有容错性的消费者机制。Consumer Group特性：Consumer Group 下可以有一个或多个 Consumer 实例。这里的实例可以是一个单独的进程，也可以是同一进程下的线程。在实际场景中，使用进程更为常见一些。
Group ID 是一个字符串，在一个 Kafka 集群中，它标识唯一的一个 Consumer Group。
C
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2023-12-03 08:06:13
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Kafaka面向数据流的生成转换消费的流处理平台 Kafaka基本概念Producer：消息和数据的生产者，向Kafka的一个topic发布消息的进程/代码/服务Consumer：消息和数据的消费者，订阅数据Topic并且处理其发布消息的进程/代码/服务 Consumer Group：逻辑概念，对于同一个topic，会广播给不同的group，一个group中，只有一个sonsu
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2024-04-19 17:44:31
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kafka0.9版本之前，offset存储在zookeeper，0.9版本以及之后，默认offset存储在kafka的一个内置的topic中。除此之外，kafka还可以选择自定义存储offset。offset的维护是相当繁琐的，因为需要考虑到消费者的Rebalance。当有新的消费者加入消费者组、已有的消费者推出消费者组或者锁订阅的主题的分区发生变化，就会触发到分区的重新分区，重新分区的过程叫做R
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2024-03-16 17:10:58
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Flink Java 创建 Kafka 消费者
在当今大数据环境中，Apache Flink 已成为流处理的强大工具，而 Kafka 则是流数据的“消息大管家”。本文将详细介绍如何在 Flink 中用 Java 创建一个 Kafka 消费者，确保我们在此过程中涉及必要的环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、故障排查以及扩展部署等要素。
## 环境预检
为了确保环境的兼容性，首先我们需要对系
# Kafka创建消费者组
## 1. 简介
Kafka是一种分布式流处理平台，具有高吞吐量、低延迟的特点。在Kafka中，消费者组是一组共享相同GroupID的消费者。消费者组可以实现负载均衡和容错性，使得多个消费者可以同时消费Kafka中的消息流。
本文将介绍如何使用Java代码创建Kafka消费者组，以及如何处理消费者组中的消息。
## 2. Kafka消费者组的创建流程
Kafk
原创
2024-01-10 07:28:14
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1 独立消费者案例（订阅主题）（1）需求：创建一个独立消费者，消费 first 主题中数据。 （2）分析：注意：在消费者 API 代码中必须配置消费者组 id。命令行启动消费者不填写消费者组 id 会被自动填写随机的消费者组 id。步骤： （1）创建包名：com.study.kafka.consumer （2）创建类：CustomConsumerpackage com.study.kafka.co
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2024-07-18 11:48:16
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Kafka - 06消费者消费消息解析一、Kafka消费者读取数据流程1.1 传统流程消费者发送请求给Kafka服务器Kafka服务器在os cache缓存读取数据（缓存没有再去磁盘读取数据）从磁盘读取数据到os cache缓存中os cache复制数据到Kafka应用程序中Kafka将数据（复制）发送到socket cache中socket cache通过网卡传输给消费者1.2 Kafka零拷贝
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2023-12-20 00:39:13
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一，组成部分概要 Producer：消息生产者 Consumer：消息消费者 Topic：特指kafka处理的消息源的不同分类  
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2024-02-19 22:05:00
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kafka消息队列有两种消费模式，分别是点对点模式和订阅/发布模式。具体比较可以参考Kafka基础–消息队列与消费模式。下图是一个点对点的Kafka结构示意图，其中有以下几个部分：producer：消息生产者consumer：消息消费者Topic：消息主题partition：主题内分区Brokers：消息服务器Groups：消费者组下面聊一聊为什么Kafka需要有这些组成部分，不就是生产者生产消息
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2024-03-15 13:49:34
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一、kafka消费方式kafka采取pull（拉）模式 二、消费者总体工作流程老版本0.9之前，offset保存在zookeeper上。新版本1.0后，每个消费者的offset又消费者提交到系统主题保存。 三、消费者组原理3.1 原理简介 3.2 消费者组初始化过程 四、消费者API4.
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2024-07-29 23:19:54
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生产者工作流程 从创建一个ProducerRecord对象开始，ProducerRecord对象需要包含目标主题和要发送的内容，可以选择是否指定键或分区。在发送ProducerRecord对象时，生产者要把键值对象序列化成字节数组。接下来，数据被传给分区器。如果之前在ProducerRecord对象里指定了分区，那么分区器就不会做任何事情，直接把指定的分区返回。，如果没有指定分区，那么分区
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2024-03-29 10:58:34
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目录Kafka基础架构Kafka的命令行操作 Kafka基础架构Producer消息生产者，负责将数据推送给 broker 的 topicConsumer消息消费者，负责从 broker 的 topic 中拉取数据，并自己进行处理Consumer Groupconsumer group 是 kafka 提供的可扩展且具有容错性的消费者机制一个消费者组可以包含多个消费者一个消费者组有一个唯一的 I
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2024-03-22 10:57:45
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几个基本概念： Kafka是一个分布式流数据系统，使用Zookeeper进行集群的管理。与其他消息系统类似，整个系统由生产者、Broker Server和消费者三部分组成，生产者和消费者由开发人员编写，通过API连接到Broker Server进行数据操作。我们重点关注三个概念： Topic，是Kafka下消息的类别，类似于RabbitMQ中的
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2024-02-20 22:19:19
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对于kafka 中 的分区而言，它的每条消息都有唯一的offset,用来表示在分区中对应的位置。对于消费者而言，它也有一个offset的概念，消费者使用offset来表示消费到分区中某个消息所在的位置。这里所介绍的是消费者的位移，即第二种情况。 在每次调用poll方法的时候，返回的是还没有消费过的消息集，要做到这一点，就需要记录上一次消费时候的消费位移，并且这个位移必须是做持久化的保存，而不是单
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2023-12-02 17:12:13
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目录1 准备2 实现2.1 jar包引入2.2 kafka的生产者和消费者示例1 准备此处准备只做说明，具体准备可查阅相关资料实现（1）准备zookeeper服务，可以是集群，也可以是单机：；（2）准备kafka服务，可以是集群，也可以是单机：（3）准备jdk1.8、maven3.5：jdk1.8安装maven3.5安装 2 实现2.1 jar包引入<!-- kafka连接 --&
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2023-08-25 11:08:21
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