概述首先，无论是 Kafka 客户端还是 Broker 端，它们之间的交互都是通过请求-响应的方式完成的。Kafka 自己定义了一套请求协议，用于实现各种各样的交互操作，所有的请求都是通过 TCP 以 Socket进行通讯的。比如 PRODUCE 请求是用于生产消息的，FETCH 请求是用于消费消息的，METADATA 请求是用于请求 Kafka 集群元数据信息的。因为采用顺序请求的方式吞吐量太低
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2024-03-01 08:58:15
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前面已经部署好了Kafka集群（伪分布式），下面要进入java开发环境搭建。一、环境描述 1、win10下 eclipse （kepler） 2、本机建立了虚拟机 系统： centos 6.5 ip：192.168.136.134
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2024-10-30 13:46:30
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Kafka 是使用 Java 开发的应用程序，可以在安装了 Java 环境的多种操作系统上运行。另外 Kafka 使用 ZooKeeper 保存 broker 的元数据。在配置好 Java 环境和 ZooKeeper 之后，就可以开始下载并安装 Kafka 了。安装 Kafka Broker在 Kafka 官网 可以下载到最新版本的 Kafka，如 kafka_2.11-1.1.0.tgz 。使用
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2024-03-17 17:18:34
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##########################################################
###################### System ############################
##########################################################唯一标识在集群中的ID，要求是正数。broker
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2024-09-29 16:57:44
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一、Kafka 核心 API 上文中对 Kafka 做了一些简单的介绍，那么在开发过程中我们如何去访问 Kafka 呢？这就需要使用到本文将要介绍的Kafka客户端API。下图是官方文档中的一个图，形象的描述了能与 Kafka集成的客户端类型Kafka的五类客户端API类型如下：AdminClient API：允许管理和检测Topic、broker以及其他Kafka实例，与Kafka自带的脚本命
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2024-10-25 21:27:23
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Kafka的配置文件1 producer.properties参数说明#指定kafka节点列表,用于获取metadata,不必全部指定
metadata.broker.list=hdp01:9092,hdp02:9092,hdp03:9092
#指定分区处理类。默认kafka.producer.DefaultPartitioner,表示通过key哈希到对应的分区
#partitioner.clas
【README】1，本文主要关注 KafkaTemplate的重点方法，并非全部方法；2，KafkaTemplate 底层依赖于 DefaultKafkaProducerFactory ， 关于 DefaultKafkaProducerFactory 的介绍，refer2 【1】KafkaTemplate 类说明用于执行高级操作的模板。 当与 DefaultKafkaProd
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2024-10-23 11:33:22
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Windows下配置浏览器使用Kerberos (SPNEGO)目录： Windows下配置浏览器使用Kerberos (SPNEGO)适用场景Windows GSSAPI/KERBEROS环境配置安装MIT KERBEROS配置kerberos环境配置JCE配置Firefox后谈小结参考链接： 适用场景本示例适用场景满足以下情况： 1. 访问开启kerberos的hadoop集群WebUI界面
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2023-12-10 10:18:29
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目录一、创建 Hadoop 系统用户二、为 Hadoop 各服务创建 Kerberos 主体(Principal)三、修改 Hadoop 配置文件四、配置 HDFS 使用 HTTPS 安全传输协议四、配置 Yarn 使用 LinuxContainerExecutor 一、创建 Hadoop 系统用户为 Hadoop 开启 Kerberos，需为不同服务准备不同的用户，启动服务时需要使用相应的用户
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2023-11-01 22:41:11
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[TOC]前言下面的所有配置，都以centos为基础操作系统进行服务端安装组件安装yum install krb5-libs krb5-server krb5-workstation配置krb5.conf默认路径为/etc/krb5.conf
该配置的主要配置了realm 对应的kdc的host，kadmin所在服务器，以及一些domain到realm的映射关系，以及日志存储文件等信息，一般分为如
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2023-07-12 09:56:01
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文章目录Kafka特点设计要点高吞吐负载均衡拉取系统可扩展性Kafka架构Kafka为什么要将Topic进行分区？应用场景Kafka消息发送和消费的流程Kafka Producer有哪些发送模式Kafka的网络模型是怎么样的？Kafka的副本机制Zookeeper在Kafka中的作用Kafka如何实现高可用Kafka是否会弄丢数据Kafka消息的顺序性 Kafka特点高吞吐量：每秒可生产25w消
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2024-03-28 08:05:23
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101.1 演示环境介绍CM版本：5.14.3CDH版本：5.14.2CDK版本：2.2.0Apache Kafka版本：0.10.2SPARK版本：2.2.0Redhat版本：7.3已启用Kerberos,用root用户进行操作101.2 操作演示1.准备环境使用xst命令导出keytab文件，准备访问Kafka的Keytab文件[root@cdh01 ~]# kadmin.local
Aut
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2023-10-01 11:17:08
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目录1.修改hdfs配置2.配置两个集群的hosts3.在两个集群中创建相同加密算法的共享principal4.在两个hdfs集群中增加彼此域中受信任的principal的命名匹配规则5.修改两个集群所有主机的krb5.conf配置文件6.重启两个集群的kdc7.重启两个集群的hdfs集群和yarn集群8.查看对方hdfs上的文件目录9.向对方hdfs集群上传文件10.使用distcp传输数据到对
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2023-10-17 12:28:28
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一. 前言这两天需要搞一个开启kerberos的zookeeper环境用于测试. 顺手记录一下.二. 安装步骤2.1 前置环境准备JDK : jdk1.8 服务器 : CentOS 7.5 软件版本: zookeeper : 2.4.8 前置环境: kerberos 安装 参考文档2.2 安装zookeeperzookeeper安装我就不细说了, 先贴一个配置文件示例 , 后续的参数配置都是基于这
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2023-11-06 12:38:08
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一定会有疏漏。 我的环境：三台服务器，分别命名为zelda1、zelda2、zelda3ubuntu 14.04hadoop 2.7.2spark 2.0/1.6.1 原理 默认Hadoop各个组件间无任何认证，因此可以恶意伪装某一组件（比如NameNode）接入到集群中搞破坏。而通过kerberos，可以将密钥事先放到可靠的节点上并只允许有限制的访问，该节点的服务启动时读取密钥，并与kerber
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2024-05-22 19:41:42
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一、Kerberos的部署1.1 Kerberos概述Kerberos中有以下一些概念需要了解：1）KDC（Key Distribute Center）：密钥分发中心，负责存储用户信息，管理发放票据。2）Realm：Kerberos所管理的一个领域或范围，称之为一个Realm。3）Rrincipal：Kerberos所管理的一个用户或者一个服务，可以理解为Kerberos中保存的一个账号，其格式通
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2023-11-11 10:52:02
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目录初始化send流程初始化org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer#KafkaProducer(org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig, org.apache.kafka.common.serialization.Serializer<K>, org.apache.kafk
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2024-09-25 21:35:38
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来源：每个kafka broker中配置文件server.properties默认必须配置的属性如下： 1. broker.id=0
2. num.network.threads=2
3. num.io.threads=8
4. socket.send.buffer.bytes=1048576
5. socket.receive.buffer.bytes=1048576
6.
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2024-05-13 15:52:10
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标题为Kerberos配置HDP组件本节介绍如何配置Kerberos以对Ambari受管群集中的HDP组件进行强身份验证。为Kerberos配置Kafka本节介绍如何在Ambari管理的群集上为Kafka配置Kerberos安全性。 Kafka的Kerberos安全性是一项可选功能。 启用安全性后，功能包括： •对客户端与代理之间的连接（消费者，生产者）进行身份验证 •基于ACL的授权Kerber
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2024-03-19 01:59:08
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1 创建Hadoop系统用户为Hadoop开启Kerberos，需为不同服务准备不同的用户，启动服务时需要使用相应的用户。须在所有节点创建以下用户和用户组。创建hadoop组[root@hadoop102 ~]# groupadd hadoop hadoop103和hadoop104做同样的操作。创建各用户并设置密码[root@hadoop102 ~]# useradd hdfs -g
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2023-08-17 19:37:04
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