Apache JMeter安装说明
1.安装环境要求：Java版本JMeter要求充分满足JVM1.3或更高。操作系统JMeter可以在当前任何一个已经部署了Java的操作系统上运行。lUnix(Solaris，Linux，etc)lWindows(98，NT，2000，XP)lOpen VMS Alpha 7.3+2.安装步骤：l安装环境：Window
本篇博客主要分享通过kafkaStream处理过的数据发送到doris如何处理数据顺序问题业务场景:实时统计快递订单及时揽收率并录入doris数据库先看下大致的数据来源:业务处理逻辑简介:首先先把订单数据和揽收数据发送到kafka的topic中,然后通过kafkaStream提供的各类窗口函数将数据源处理成自己需要的数据类型输出到其他topic中使用doris处理:对于相同的网点ID和揽收时间来说
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2024-03-01 16:59:26
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1、kafka的概念Kafka 是一个开源的分布式流处理平台，最初由LinkedIn开发，后来成为Apache软件基金会的一个顶级项目。它被设计为高吞吐量、可扩展、持久化的分布式发布-订阅消息系统。以下是 Kafka 的一些关键概念：消息（Message）： Kafka 是一个消息系统，数据以消息的形式进行传递。消息可以是任何形式的数据，通常包含键值对，以及其他元数据。主题（Topic）： 消息按
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2024-06-13 13:53:52
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Kafka（下）前言一、kafka生产数据的应答机制二、kafka生产数据三、kafka的数据消费3.1 kafka的数据消费3.2 kafka的再平衡四、kafka消费方式五、kafka中副本的数据存储机制六、kafka 分区6.1 分区原因6.2 分区选择原则6.3 分区消费策略6.3.1 Range 范围分区策略6.3.2 RoundRobin 分区策略总结 前言在 大数据之Kafka（上）
kafka相关总结Kafka相关一.特点1.应用解耦2.异步处理2.1 串行方式大约30ms。2.2 并行方式大约20ms。3.数据限流4.消息通信二.结构0. 元数据(集群节点信息，分区信息，主题和分区关系等)1.生产者1.1相关重要配置1.1.1 acks确认机制:1.1.2 buffer-memory缓冲区大小1.1.3 batch-size发送批次大小1.1.4 linger.ms设置延
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2024-01-30 03:09:36
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WePush是什么WePush是一款专注批量推送的小而美的工具，目前支持：模板消息-公众号、模板消息-小程序、微信客服消息、阿里云短信、阿里大于模板短信 、腾讯云短信、云片网短信。可以在Windows和Mac OS两个平台使用。第一步：编辑消息0.在【设置】中保存【微信公众号】相关的AppId等1.点击【编辑消息】标签，点【新建消息】，消息类型选择【模板消息】，为这条消息取个名称填写在【推送任务名
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2024-05-24 15:47:41
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本文内容来自尚硅谷B站公开教学视频，仅做个人总结、学习、复习使用，任何对此文章的引用，应当说明源出处为尚硅谷发送的目的就一个，将消息发到kafka集群里，整体流程如下：如上图，首先要有一个发送消息的主线程，也就是main线程，然后有一个读取数据的线程sender，所有的消息先经过拦截器（一般不用，因为大数据体系中，使用flume充当拦截器更加方便），然后抵达序列化器，最后抵达分区器，然后发送消息为
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2024-06-18 09:00:09
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我们直到Kafka是一个自称高性能的消息队列引擎，一般来说对于中间件的设计需要从计算、存储、网络三方面进行下手，而消息从产生到消费，也会经历多个流程，比如在生产者端采用异步\同步方式发送，采用高效的压缩算法，高效的序列化方式，以及网络IO等。那么Kafka主要实现高性能IO的。批量消息发送我们直到通过send方法，不管是同步还是异步方式，消息都会直接先暂存到内存中，然后等够一批数据消息后，才会发送
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2024-04-07 14:44:34
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本文将从消息流转过程以及各步骤实现方式来进行阐述，代码基于springboot项目，配置文件yml格式：项目启动时启动kafka消息消费线程接收kafka消息将kafka消息添加进对应的阻塞队列，消费消息程序出错处理办法总结1.项目启动时启动kafka消息消费线程 消费kafka消息的类实现一个生命周期管理接口，这个接口自己定义，我这设为LifeCycle。public interface Li
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2024-09-18 20:43:46
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1.为什么这么快？kafka为什么这么快，就是kafka再各个层面做了各种各样的优化，尽可能的把资源最大化的利用kafka做的优化主要有以下几个方面：1.Producer批处理2.PageCache（读写缓存的使用）3.ZeroCopy4.Kafka服务端处理请求的方式5.顺序读写6.分区机制，以及消费者组的使用7.消息格式的演变，以及压缩消息
最主要的就是v2版本提取消息公共属性，使用可变
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2024-03-14 09:50:53
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Kafka原理在Kafka中向topic发送消息者称为Producer，从topic获取数据者称为Consumer，Consumer被定义到一个Consumer Group中，整个Kafka集群通过Zookeeper进行协调 Kafka集群由多个broker实例组成，消息按照topic进行分类存储，每个topic被分为多个分区，每个分区又存在多个副本，保证数据对可用性 Partition内顺序存
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2024-02-20 10:13:53
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{"moduleinfo":{"card_count":[{"count_phone":1,"count":1}],"search_count":[{"count_phone":4,"count":4}]},"card":[{"des":"阿里云数据库专家保驾护航，为用户的数据库应用系统进行性能和风险评估，参与配合进行数据压测演练，提供数据库优化方面专业建议，在业务高峰期与用户共同保障数据库系统平
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2024-07-10 16:37:07
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[TOC]背景对于Kafka这方面的集群了解越发迷茫，结合Kafka 高并发写入数据，自己心里有个疑问：kafka的集群是怎么架构的，分布式存储是什么样的？等等自己会默默的比对一下其它中间件在 集群方面的一致性方面的处理，如ZK的ZAB协议集群内数据一致性的处理；主要特点同时为发布和订阅提供高吞吐量。据了解，Kafka每秒可以生产约25万消息（50 MB），每秒处理55万消息（110 MB）。可进
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2024-03-25 08:23:26
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一、Kafka基本概念是由LinkedIn开发的一个分布式基于发布/订阅的消息系统，使用Scala编写，它以可水平扩展和高吞吐率而被广泛使用。 Kafka遵循了一种大部分消息系统共同的传统的设计：producer将消息推送到broker，consumer从broker拉取消息。特点：（1）高吞吐量、低延迟
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2023-09-25 12:47:36
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# Kafka Python 批量发送数据
Apache Kafka 是一个流行的分布式流处理平台，广泛应用于大数据生态系统中。随着大数据的快速发展，Kafka 提供了高吞吐量、可扩展性和强大的持久化功能，使得它成为实时数据处理和消息传递的首选方案。在很多情况下，应用场景需要将大量的数据快速地发送到 Kafka，因此批量发送成为一种常见的操作。本篇文章将介绍如何使用 Python 进行 Kafk
命令行工具消费组管理#所有消费组
./kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server 192.168.0.191:9092 --list
#消费组详情
./kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server 192.168.0.191:9092 --describe --group 消费组名
#消费组状态
./kafka-
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2024-07-04 16:23:23
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# Python Kafka批量发送实现教程
## 引言
在本文中，我们将介绍如何使用Python语言实现Kafka批量发送。我们将使用kafka-python库来连接和操作Kafka集群。如果您是一名经验丰富的开发者，那么您已经熟悉Kafka的基本概念和操作流程。在接下来的教程中，我们将通过几个步骤来完成这个任务，并附上详细的代码和注释。
## 整体流程
下面是我们实现"Python Kaf
原创
2023-11-01 04:33:58
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# 使用 Python 批量发送 Kafka 消息
Apache Kafka 是一个分布式流处理平台，广泛用于实时数据处理和数据流传输。在很多情况下，我们需要批量发送消息，以提高性能和吞吐量。本文将介绍如何使用 Python 批量发送 Kafka 消息，并附带代码示例。
## 1. 环境准备
首先，您需要确保已经安装 Kafka 和 Python 环境。如果您还没有安装 Kafka，可以通过
先用一张图总结Sender线程的流程在 KafkaProducer 中会启动一个单独的线程，其名称为 “kafka-producer-network-thread | clientID”，其中 clientID 为生产者的 id 1、Sender 线程详解1.1 类图 我们先来看一下其各个属性的含义： KafkaClient client kafka 网络
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2024-06-02 07:19:16
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1. kafka 高吞吐之道-------异步提交批量发送简约的发送接口----后面隐藏着并不简单的设计kafka发送消息的接口非常简约，在简约的表面上，其背后却并不简单。先看下发送接口kafkaProducer.send(new ProducerRecord(topic,msg), new Callback() {
@Override
public
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2024-06-17 06:10:30
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