一个正常的生产逻辑需要如下几个步骤：1.配置参数及创建生产者实例2.构建待发送消息3.发送消息4.关闭生产者实例 在Kafka生产者客户端KafkaProducer中有3个参数是必填的： bootstrap.servers：生产者客户端连接kafka集群所需的broker地址清单key.serializer 和 value.serializer：broker 端接收的消息必须以
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2024-06-24 18:25:23
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文章目录1. 消息队列基本介绍1.1 什么是消息队列?1.2 MQ.主要分为两类点对点发布/订阅2. 消息队列使用场景3. kafka介绍3.1 什么是kafka？3.2 kafka的特点3.3 Kafka架构4. kafka基本使用5. kafka集群部署6. ELK对接kafka 1. 消息队列基本介绍kafka详细介绍------》传送门1.1 什么是消息队列?消息Message :比如两
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2024-10-28 11:10:40
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时序数据库是什么？这里就不科普了，敬请百度一下。时序数据是写多读少的场景。InfluxDB 用 Go 语言写，开源，应该还不错。但缺点是：单机版是免费开源的，集群版本是要收费的。安装分别下载数据库 Server 和命令行工具 CLI，两个独立的程序。安装后之后，执行 influx 启动 Server，注意暴露 8086 默认端口。influx这是临时启动的，我们改为守护进程执行的，nohup ./
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2024-01-15 08:38:33
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目录前言一、简介1、基本概念2、Series3、Retention Policies二、命令操作1.数据库与表的操作2.保留策略3.用户权限管理4.series/point/tag/field5.增删改6.查询三、api操作1.连接2.插入3.删除4.查询四、其他1.备份2.恢复 前言…略一、简介…略1、基本概念mysqlinfluxdb说明database/bucketdatabase数据库t
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2024-10-16 14:03:44
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操作系统 ： CentOS7.3.1611_x64go语言版本：1.8.3 linux/amd64InfluxDB版本：1.1.0安装InfluxDB之后，在/usr/bin下会有如下几个文件： influxd influxdb服务器
influx influxdb命令行客户端
influx_inspect 查看工具
influx_stress 压力
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2024-08-19 11:12:35
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influxDb Enterprise 安装 官方安装文档: https://docs.influxdata.com/enterprise_influxdb/v1.8/install-and-deploy/production_installation/data_node_installation/安装完后的效果截图:性能测试截图:本次安装使用虚拟机 centos1810_kernel4.19.5
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2024-01-15 13:44:06
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基本配置metadata.broker.list：broker服务器集群列表，格式为 host1:port1, host2:port2 ...producer.type：消息发送类型同步还是异步，默认为同步compression.codec：消息的压缩格式，默认为none不压缩，也可以为gzip, snappy, lz4serializer.class：消息
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2024-03-01 14:26:05
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文章目录生产者（写入数据）顺序写入Memory Mapped Files(mmap)消费者（读取数据）Kafka是如何耍赖的总结 生产者（写入数据）生产者（producer）是负责向Kafka提交数据的，我们先分析这一部分。 Kafka会把收到的消息都写入到硬盘中，它绝对不会丢失数据。为了优化写入速度Kafka采用了两个技术，顺序写入和MMFile。顺序写入因为硬盘是机械结构，每次读写都会寻址-
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2024-03-22 09:39:45
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1. kafka简介Kafka是一个分布式的消息队列系统(Message Queue)。官网：https://kafka.apache.org/ kafka集群有多个Broker服务器组成，每个类型的消息被定义为topic。同一topic内部的消息按照一定的key和算法被分区(partition)存储在不同的Broker上。消息生产者producer和消费者consumer可以在多个Broke
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2024-11-01 17:33:52
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1. 背景公司需要迁移一个老 spark 项目，之前是消费阿里 LogStore 中的实时数据，处理之后将结果落库。使用的是 spark streaming，batch 时间为 2 分钟。迁移后，需要将 LogStore 切换为 kafka，涉及到了对代码的改动。公司的 kafka 上游生产者发送数据，由于细节的设计需要，生产者开启了事务，以确保数据准且一次的写入 kafka。2. 遇到的问题新项
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2024-03-27 23:19:55
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Kafka生产问题总结及性能优化实践Kafka可视化管理工具kafka-manager线上环境规划JVM参数设置线上问题及优化1、消息丢失情况：消息发送端：消息消费端：2、消息重复消费消息发送端：消息消费端：3、消息乱序4、消息积压5、延时队列6、消息回溯7、分区数越多吞吐量越高吗8、消息传递保障9、kafka的事务10、kafka高性能的原因 Kafka可视化管理工具kafka-manager
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2024-03-18 08:22:20
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数据生产流程 1、创建ProducerRecord对象，该对象出来包括要发送的数据，还必须指定topic,也可以指定key，value和分区,发送ProducerRecord的时候，生产者做的第一件事就是把key和value序列化成ByteArrays，以便他们可以通过网络发送。 2、接下来，数据会被发送到分区器，如果ProducerRecord中指定了分区，则分区器直接返回指
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2023-09-01 20:15:16
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文章目录Kafka生产者程序概述生产者消息分区机制分区的作用分区策略生产者压缩算法Kafka压缩方式-消息格式压缩时机解压时机压缩算法TCP连接管理TCP连接建立KafkaProducer实例TCP连接建立的时机TCP连接关闭的时机Kafka消息交付可靠性及精确处理一次语义的实现幂等型生产者事务型生产者 Kafka生产者程序概述开发一个生产者的步骤：构造生产者对象所需的参数对象；利用第一步的参数
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2024-06-06 21:38:53
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最近处理测试某个业务的性能，发现当kafka消息量特别大的时候需要限制kafka消息消费速度，因为接受消息的处理流程比较多，当消息量特别大的时候，如果kafka消息了消息（kafka是自动完成commit）提交给后台处理，一旦后台线程中断，就会导致有消息遗漏处理。 这里补充一句，为什么没有设置kafka手动提交，因为每个消息的处理流程有差异，时间不一，整体上只要接受到kafka消息，完成基本处理，
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2024-05-26 16:25:12
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kafka真实环境部署规划 1. 操作系统选型 因为kafka服务端代码是Scala语言开发的，因此属于JVM系的大数据框架，目前部署最多的3类操作系统主要由Linux ，OS X 和Windows,但是部署在Linux数量最多，为什么呢？因为I/O模型的使用和数据网络传输效率两点。 第一：Kafk
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2019-05-14 15:06:00
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# 使用 Java Kafka 进行消息生产者的实现
Apache Kafka 是一个分布式流处理平台，广泛用于构建实时数据流的应用。在这篇文章中，我们将学习如何使用 Java 实现 Kafka 的消息生产者。本文将涵盖整个流程，代码实现，以及相应的解释。
## 整体流程
以下是实现 Java Kafka 生产者的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1
原创
2024-08-17 07:22:57
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# 生产者角色在Kafka中的重要性
在Kafka中，生产者是非常重要的组件之一，它负责将数据发送到Kafka集群中的主题（topic）中。生产者可以是任何发送消息的应用程序，它们使用Kafka的客户端库来与Kafka集群进行通信。
本文将重点介绍如何使用Python来编写一个简单的Kafka生产者，以便您可以了解如何在Python中发送数据到Kafka主题中。
## Kafka生产者简介
原创
2024-07-14 04:54:45
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kafka生产者——简介一、生产者二、kafka 生产者发送流程三、生产者使用的一些参数简介 前两节我们大致介绍了kafka以及kafka的命令行操作，所以不管我们把kafka作为存储平台还是消息队列，我们至少都需要一个生产者向其中发送消息，那么在kafka使用的时候针对生产者我们有怎样的诉求呢？而这些诉求我们该使用怎样的方式去解决？一、生产者生产者：故名思义就是产生内容的一方。 那么作为生产内
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2024-03-23 15:18:12
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前言本来插曲系列是应大家要求去更新的，但是好像第一篇的kafka效果还可以所以更插曲就勤快些了（毕竟谁不想看着自己被多多点赞呢hhh?），上一篇说了一个案例是为了说明如何去考量一个kafka集群的部署，算是一个参考吧，毕竟大家在不同的公司工作肯定也会有自己的一套实施方案。这次我们再回到原理性的问题，这次会延续第一篇的风格，带领大家把图一步一步画出来。轻松愉快一、Kafka的Producer原理首先
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2024-07-23 07:13:54
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1、核心流程概览1、ProducerInterceptors是一个拦截器，对发送的数据进行拦截处理2、Serializer 对消息的key和value进行序列化3、通过使用分区器作用在每一条消息上，实现数据分发进行入到topic不同的分区中4、RecordAccumulator缓存消息，实现批量发送5、Sender从RecordAccumulator获取消息6、构建ClientRequest对象7
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2024-04-09 14:53:26
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