Kafka 副本机制副本副本角色Read-your-writes单调读ISRUnclean 领导者选举 副本机制 (Replication , 备份机制) : 分布式系统在多台网络互联的机器上保存有相同的数据拷贝副本机制好处 :提供数据冗余 : 系统部分组件失效，系统依然能继续运转，提高了整体可用性 , 数据持久性提供高伸缩性 : 支持横向扩展，能通过增加机器来提升读性能，进而提高读操作吞吐量改
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2024-03-17 10:40:24
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kafka与springboot 版本冲突问题1.问题描述：2.解决方案：3.实际操作：3.1 yml 配置：3.2 生产者：3.2.1 配置 KafkaProducer：3.2.2 配置 MessageSenderClient ：3.2.3 发送消息示例 ：3.3 消费者3.3.1 消费者示例：3.3.2 消费者监听测试：4.小结： 1.问题描述：kafka服务器的版本 需要与我们spring
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2024-02-23 23:07:00
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今天要和你分享的主题是：Kafka Streams 与其他流处理平台的差异。近些年来，开源流处理领域涌现出了很多优秀框架。光是在 Apache 基金会孵化的项目，关于流处理的大数据框架就有十几个之多，比如早期的 Apache Samza、Apache Storm，以及这两年火爆的 Spark 以及 Flink 等。应该说，每个框架都有自己独特的地方，也都有自己的缺陷。面对这众多的流处理框架，我们应
1.概述Kafka是一个分布表示实时数据流平台，可独立部署在单台服务器上，也可部署在多台服务器上构成集群。它提供了发布与订阅的功能，用户可以发送数据到Kafka集群中，也可以从Kafka集群中读取数据。之前在Kafka 2.8.0版本时，Kafka社区提出了KRaft协议的概念，现在社区发布了Kafka 3.0，里面涉及优化和新增了很多功能，其中就包含KRaft协议的改机。今天，笔者就给大家介绍一
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2024-08-07 08:37:43
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kafka的生产者1. 生产者客户端开发 熟悉kafka的朋友都应该知道kafka客户端有新旧版本，老版本采用scala编写，新版本采用java编写。随着kafka版本的升级，旧版本客户端已经快被完全替代了。因此，我们以新客户端为例进行介绍。 客户端开发的步骤如下： 配置生产者客户端参数及创建相应的生产者实例 构建待发送的信息 发送信息 关闭生产者实例代码
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2024-03-06 22:59:54
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发行说明 - Kafka - 版本1.0.0以下是Kafka 1.0.0发行版中解决的JIRA问题的摘要。有关该版本的完整文档，入门指南以及有关该项目的信息，请参阅Kafka项目网站。有关升级的注意事项：在升级群集之前，请仔细阅读此版本的 升级文档。升级说明讨论关于不兼容的重要信息以及突破性变化，性能变化以及可能影响您的Kafka生产部署的任何其他变更。最新版本的文档可以在http://kafka
博文目录 文章目录pom.xml消息体生产者消费者 pom.xml<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
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2024-03-26 09:45:14
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简单来说分为三个版本：v0:Kafka 0.10.0版本之前v1:从0.10.0版本开始到0.11.0版本之前 v1版本比v0版的消息多了个timestamp的字段v2:从0.11.0版本开始这个版本的消息相比于v0和v1的版本而言改动很大，同时还参考了Protocol Buffer而引入了变长整型（Varints）和ZigZag编码。 生产环境上的k
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2024-01-01 11:30:25
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win10下安装kafka注：kafka依赖于zookeeper，官网下载的kafka内置了zookeeper依赖。1. 下载Kafka 网址：http://kafka.apache.org/ 解压缩：2. 修改配置文件进入到config目录，修改service.properties： broker.id设置：https://cloud.tencent.com/developer/news/378
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2024-09-04 15:13:22
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Kafka中的事务是怎么实现的？Kafka中的事务可以使应用程序将消费消息、生产消息、提交消费位移当作原子操作来处理，同时成功或失败，即使该生产或消费会跨多个分区。生产者必须提供唯一的transactionalId，启动后请求事务协调器获取一个PID，transactionalId与PID一一对应。每次发送数据给<Topic, Partition>前，需要先向事务协调器发送AddPar
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2024-03-28 06:51:43
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Kafka的管理客户端，支持管理和检查主题，代理，配置和ACL。所需的最低代理版本为0.10.0.0。要求更严格的方法将指定所需的最低代理版本。我们将尝试以兼容的方式改进API，但如有必要，我们保留在次要版本中进行重大更改的权利。一旦认为API稳定，我们将更新InterfaceStability批注和此通知。主要方法public static AdminClient create(java.uti
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2024-02-16 09:45:52
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kafka 版本变更 新特性了解
从0.11开始记录吧和其他中间件相比，kafka版本间差异和特性更显著，已经安装好的版本号也不好查（没有 -version命令可查），另外还有个scala版本号，很容易把人搞懵逼1、版本命名规则以目前我们正在用的这个版本号为例：kafka_2.12-2.2.1，2.12表示scala的版本号，横杠后面的2.2.1才是真正
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2024-02-09 16:00:51
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kafka集群中会有一个或者多个broker，其中只有一个broker会被选为控制器（kafka controller），其负责管理整个集群中所有分区和副本的状态。当某个分区的leader副本出现故障时，由控制器负责为该分区选举新的leader副本。当检测到某个分区的ISR集合发生变化，控制器将通知所有的broker更新其元数据信息。 控制器的选择时通过向zookeeper中写入临时节点/cont
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2024-07-01 19:37:02
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02.搞定kafka专业术语在kafka的世界中有很多概念和术语是需要我们提前理解并且熟练掌握的，下面来盘点一下。之前我们提到过，kafka属于分布式的消息引擎系统，主要功能是提供一套完善的消息发布与订阅方案。在kafka中，发布订阅的对象是主题(topic)，可以为每个业务、每个应用、甚至是每一类数据都创建专属的主题。向主题发布消息的客户端应用程序成为生产者(producer)，生产者通常持续不
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2024-07-23 17:19:58
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Kafka 属于分布式的消息引擎系统
它的主要功能是提供一套完备的消息发布与订阅解决方案在 Kafka 中，发布订阅的对象是主题（Topic），你可以为每个业务、每个应用甚至是每类数据都创建专属的主题我们把生产者和消费者统称为客户端（Clients）
向主题发布消息的客户端应用程序称为生产者（Producer），生产者程序通常持续不断地向一个或多个主题发送消息而订阅这些主题消息的客户端
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2024-04-12 09:19:46
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在处理“Java Kafka Client版本对照”的过程中，我尝试了不同的环境配置，编译步骤，以及参数调优方案。在这篇博文中，我将以轻松的方式分享整个过程，希望能为类似需求的朋友提供帮助。
### 环境配置
首先，我们需要设置合适的开发环境。在这方面，我采用了 Maven 依赖管理工具。以下是我所使用的环境配置：
1. **操作系统**：Ubuntu 20.04
2. **Java 版本*
kafka运行依赖于 jdk、zookeeper，kafka可视化工具选择kafka-eagle。所以要装的组件有：jdk、zookeeper、kafka、kafka-eagle一、安装jdk下载linux版本的jdk包，比如：jdk-8u192-linux-x64.tar.gz。将其复制到 /opt 目录下并解压：tar -zxvf jdk-8u192-linux-x64.tar.gz
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2023-11-11 12:41:08
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说明除了使用Kafka的bin目录下的脚本工具来管理Kafka，还可以使用管理Kafka的API将某些管理查看 的功能集成到系统中。在Kafka0.11.0.0版本之前，可以通过kafka-core包（Kafka的服务端，采用Scala 编写）中的AdminClient和AdminUtils来实现部分的集群管理操作。Kafka0.11.0.0之后，又多了一个 AdminClient，在kafka-
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2024-04-22 10:41:58
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生产者-客户端开发 从编程的角度而言，生产者就是负责向 Kafka 发送消息的应用程序。在 Kafka 的历史变迁中，一共有两个大版本的生产者客户端：第一个是于 Kafka 开源之初使用 Scala 语言编写的客户端，我们可以称之为旧生产者客户端（Old Producer）或 Scala 版生产者客户端；第二个是从 Kafka 0.9.x 版本开
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2024-04-19 10:39:58
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** 前言**最近工作中是做日志分析的平台，采用了sparkstreaming+kafka，采用kafka主要是看中了它对大数据量处理的高性能，处理日志类应用再好不过了，采用了sparkstreaming的流处理框架 主要是考虑到它本身是基于spark核心的，以后的批处理可以一站式服务，并且可以提供准实时服务到elasticsearch中，可以实现准实时定位系统日志。** 实现**Spark-St
