项目介绍及软件功能： Filebeat： 部署在各个应用服务器上收取日志信息，简单过滤信息，推送给kafka（Go语言写的） Kafka：部署集群，可以跟logstach,kibana这些部署在一台上也可以单独部署！它主要负责给ES一个缓冲期，减轻压力！存储filebeat发过来的数据，对磁盘有要求！kafka跟另一个Kafka通信是通过zookeeper的，所以安装Kafka前要先安装zooke
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2024-04-18 10:56:53
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上篇博文主要总结了一下elk、基于kafka的zookeeper集群搭建，以及系统日志通过zookeeper集群达到我们集群的整个过程。下面我们接着下面这个未完成的几个主题4.Kibana部署;5.Nginx负载均衡Kibana请求;6.案例：nginx日志收集以及MySQL慢日志收集;7.Kibana报表基本使用; Kibana的部署; Kibana的作用，想必大家都知道了就是一个
一、异步处理1、异步概念异步处理不用阻塞当前线程来等待处理完成，而是允许后续操作，直至其它线程将处理完成，并回调通知此线程。必须强调一个基础逻辑，异步是一种设计理念，异步操作不等于多线程，MQ中间件，或者消息广播，这些是可以实现异步处理的方式。同步处理和异步处理相对，需要实时处理并响应，一旦超过时间会结束会话，在该过程中调用方一直在等待响应方处理完成并返回。同步类似电话沟通，需要实时对话，异步
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2024-10-10 10:54:41
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消息投递语义（Message delivery semantics）有如下几种可能的消息传递保障：1、At most once：消息可能丢失，但是不会重复。2、At least once：消息不会丢失，但是可能重复。系统保证每条消息至少会发送一次，但在有故障的情况下可能会导致重复发送。3、Exactly once：仅仅一次—这种是人们实际想要的，每条消息只会而且仅会发送一次。这里需要拆开为两个问题
# 如何实现"Hive投递Kafka Java"
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我会在本篇文章中教会你如何使用Java实现Hive数据投递到Kafka的过程。在开始之前，让我们先了解一下整个过程的流程图。
```mermaid
journey
title "Hive投递Kafka Java流程"
section "步骤一" as step1
"连接到Hi
原创
2023-12-18 12:46:03
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问题用过 group.id 一样的 Consumer，这些 Consumer 属于同一个Consumer Group，组内的所有消费者协调在一起来消费订阅主题(subscribed topics)的所有分区(partition)。当然，每个分区只能由同一个消费组内的一个consumer来消费。那么问题来了，同一个 Consumer Group 里面的 Consumer 是如何知道该消费哪些分区里面
Zookeeper集群+ Fafka集群zookeeper概述zookeeper定义Zookeeper是一个开源的分布式的，为分布式框架提供协调服务的Apache项目。Zookeeper 工作机制Zookeeper从设计模式角度来理解
是一个基于观察者模式设计的分布式服务管理框架，它负责存储和管理大家都关心的数据，然后接受观察者的注册，一旦这些数据的状态发生变化，Zookeeper就将负责通知已
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2024-03-26 10:03:43
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这篇文章来聊一下 Kafka 的一些架构设计原理，这也是互联网公司面试时非常高频的技术考点。Kafka 是高吞吐低延迟的高并发、高性能的消息中间件，在大数据领域有极为广泛的运用。配置良好的 Kafka 集群甚至可以做到每秒几十万、上百万的超高并发写入。那么 Kafka 到底是如何做到这么高的吞吐量和性能的呢?这篇文章我们来详细说一下。页缓存技术 + 磁盘顺序写首先 Kafka 每次接收到数据都会往
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2023-12-02 23:05:35
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1、场景：三台主机，172.31.1.14 部署 logstash+kafka；172.31.1.15部署es节点1（数据节点）+kabana；172.31.1.30 部署es节点2（数据节点）+es节点3(非数据节点) 2、容器化方式：docker-compose 单机编排 3、坑点：1、容器之间需要打通网络，否则es集群无法建立； 2、配置文件外挂，经常调整的参数要写入配置文件，固定的配置可以
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2024-03-27 16:32:15
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作者兴丰阿里云Elasticsearch团队高级开发工程师ELK是Elasticsearch、Logstash、Kibana三大开源框架首字母大写简称，也称为Elastic Stack。Elasticsearch是一个搜索和分析引擎。Logstash是服务器端数据处理管道，能够同时从多个来源采集数据、转换数据，然后将数据发送到Elasticsearch。Kibana提供了图形和图表对数据进行
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2024-04-25 21:07:48
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0 说明本次EFK分布式日志收集系统节点安排如下：主机名主机ip部署情况chen-1192.168.218.100Elasticsearsh Logstash Filebeat Namenode ResourceManager ZKchen-2192.168.218.101Elasticsearsh SecondaryNamenode Datanode Nodemanager ZKchen-319
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2024-03-27 07:33:09
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1 分布式的3个需求 CAP C: Consistency一致性，所有数据节点上的数据一致性和正确性。 A: Availability可用性，每一个操作总是能够在一定时间内返回结果。 P: Partition Tolerance分区容忍性，，是否可以对数据进行分区。2 两阶段提交协议 2.1 基础 含义: 协调所有分布式原子事务参与者，并决定提交或取消（回滚）的分布式算法。 在两阶段提交协议中，系
Kafka中存在大量的延迟操作，比如延迟生产、延迟拉取以及延迟删除等。Kafka并没有使用JDK自带的Timer或者DelayQueue来实现延迟的功能，而是基于时间轮自定义了一个用于实现延迟功能的定时器（SystemTimer）。JDK的Timer和DelayQueue插入和删除操作的平均时间复杂度为O(nlog(n))，并不能满足Kafka的高性能要求，而基于时间轮可以将插入和删除操作的时间复
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2024-03-21 10:33:39
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在发生生产事件后，恰恰在你最需要它们时，日志可能突然激增并淹没你的日志记录基础结构。 为了防止Logstash和Elasticsearch遭受此类数据突发攻击，用户部署了缓冲机制以充当消息代理。Apache Kafka是与ELK Stack一起部署的最常见的代理解决方案。 通常，Kafka部署在托运人和索引器之间，用作收集数据的入口点： 在本文中，我将展示如何使用ELK Stack和Kafka部
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2024-03-21 10:46:05
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Filebeat+Kafka配合ELK集群KafkaKafka 概述为什么需要消息队列（MQ）使用消息队列的好处消息队列的两种模式Kafka 定义Kafka 简介Kafka 的特性Kafka 系统架构（1）Broker（2）Topic（3）PartitionPartation 数据路由规则：分区的原因（4）Leader（5）Follower（6）Replica（7）Producer（8）Cons
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2024-03-29 10:44:23
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数据流： filebeat安装在要收集日志的应用服务器中，filebeat收集到日志之后传输到Kafka中，logstash通过kafka拿到日志，再由logstash传给后面的es，es将日志传给后面的kibana，最后通过kibana展示出来。 组件介绍： ELasticsearch 只搜索和分析日志 Logstash 只收集和过滤日志和改格式 kibana 提供Web界面，汇总，分析和搜索重
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2024-05-16 08:53:08
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文章目录一、ELK+Filebeat+kafka+zookeeper架构二、搭建ELFK+zookeeper+kafka1、安装kafka+zookeeper集群(20.0.0.55、20.0.0.56、20.0.0.57)2、安装zookeeper服务3、安装kafka服务3.1 kafka命令行操作3.2 创建topic进行测试(任意主机上均可操作)3、配置数据采集层filebead（20.
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2024-04-03 09:53:44
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elk部署超详细一、简介：ELK是三个开源软件的缩写，分别表示：Elasticsearch , Logstash, Kibana1、Elasticsearch是个开源分布式搜索引擎，提供搜集、分析、存储数据三大功能。它的特点有：分布式，零配置，自动发现，索引自动分片，索引副本机制，restful风格接口，多数据源，自动搜索负载等。2、Logstash 主要是用来日志的搜集、分析、过滤日志的工具，支
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2024-04-24 20:27:13
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之前文章采用最简单ELK（此篇文章 需要看之前文章搭建成功基础上完成这个哦） 架构分层 第二种架构，引入了消息队列机制，位于各个节点上的Logstash Agent先将数据/日志传递给Kafka（或者Redis），并将队列中消息或数据间接传递给Logstash，Logstash过滤、分析后将数据传递给Elasticsearch存储。最后由Kibana将日志和数据呈现给用户。因为引入了Kafka（或
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2024-03-26 09:39:51
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文章目录引言一、Kafka简介1、为什么需要消息队列（MQ）2、消息队列的好处3、Kafka的特性4、Kafka作为存储系统二、Kafka消费模式1、一对一2、一对多三、Kafka的基础架构1、Kafka架构2、工作流程3、分区的原因4、分区目的四、Kafka原则未完待续 引言ELK日志分析系统（一）之ELK原理ELK日志分析系统（二）之ELK搭建部署ELFK日志分析系统（三）之Filebeat
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2024-03-28 13:57:59
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