1.若没有分区，一个topic对应的消息集在分布式集群服务组中，就会分布不均匀，即可能导致某台服务器A记录当前topic的消息集很多，若此topic的消息压力很大的情况下，服务器A就可能导致压力很大，吞吐也容易导致瓶颈。有了分区后，假设一个topic可能分为10个分区，kafka内部会根据一定的算法把10分区尽可能均匀分布到不同的服务器上，比如：A服务器负责topic的分区
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2024-03-21 11:49:13
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文章目录1.Kafka 核心概念2. 生产消费模型讲解2.1 点对点2.2 发布、订阅模型3. 生产者实战讲解3.1 生产者投递数据到broker分区的策略3.2 生产者常见配置3.2 ProduceRecord 介绍4. 消费者实战讲解4.1 Consumer消费者机制和分区策略4.2 消费者常用配置5. Kafka数据文件存储-ISR核心讲解5.1 Kafka数据存储流程和log日志6. S
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2024-03-04 16:20:38
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Kafka拓扑结构1.producer： 消息生产者，发布消息到 kafka 集群的终端或服务。 2.broker： kafka 集群中包含的服务器。 3.topic： 每条发布到 kafka 集群的消息属于的类别，即 kafka 是面向 topic 的。 4.partition： partition 是物理上的概念，每个 topic 包含一个或多个 partitio
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2024-02-09 16:58:36
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要删除Topic，需要执行下面命令：.\kafka-topics.bat --delete --zookeeper localhost:2181 --topic test这里假设zookeeper地址为localhost，要删除的topic是test，这条命令实际上是在zookeeper的节点/admin/delete_topics下创建一个节点test，节点名为topic名字。（很多博文中说这个
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2024-08-07 08:25:27
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需求背景: 使用node.js的前端同学需要在程序里动态创建kafka topic。毫无疑问肯定先从kafka官网或者github找，可是找到的都是基于kafka服务端开启auto.create.topics.enable然后模拟request请求来达到，这种方式的局限是无法设置自己需要的分区数和副本数(只能使用ka
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2024-07-16 10:41:00
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Spring Cloud Stream + Kafka 消息驱动 （自定义Channel支持多Topic）消息中间件有多种，rabbitmq，rocketmq，activemq，kafka等。不同的消息中间件具体细节不一样。那么有没有一种新的技术诞生，让我们不再关注具体MQ细节，我们只需要用一种适配绑定的方式，自动给我们在各种MQ内切换。屏蔽底层消息中间件的差异，降低切换成本，统一消息的编程模型。
一、困难点建立topic的时候，可以通过指定参数 --replication-factor 设置备份数量。但是，一旦完成建立topic，则无法通过kafka-topic.sh 或者 命令修改replica数量。二、解决办法 实际上，我们可以考虑一种 “另类” 的办法：可以利用 kafka-reassign-partitions.sh 命令对所有分区进行重新分布，在做分区重新分布的时候，通过增加每个
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2024-03-07 10:52:29
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本文是 Kafka 源码解析的第三篇，主要讲述一个 topic 的创建过程，从 topic 是如何创建到 topic 真正创建成功的中间详细过程，文章主要内容可以分为以下几个部分：topic 是如何创建的？命令行创建；Producer 发送数据时，自动创建；topic 创建时，replicas 是如何分配的？指定 replicas 的分配；自动 replicas 分配；replica
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2023-11-19 17:53:57
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1、Kafka的架构： 1、producer：消息的生产者 2、consumer：消息的消费者 3、broker：kafka集群的服务者，一个broker就是一个节点，主要是负责处理消息的读、写的请
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2024-06-22 07:52:02
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文章目录更多的分区可使吞吐量更大更多的分区需要更多文件句柄更多的分区增加不可用性更多的分区更高的端到端的延迟更多的分区需要更多的内存 Kafka集群中分区应该设置多少比较合适，这是一个面对众多开发者共同的难题，这篇文章的目标就是来解释一些重要的因素，同时会提供一些简单的公式。 更多的分区可使吞吐量更大首先我们要有个认知，那就是分区(partition)是Kafka中的并发单位。 从生产者和Br
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2024-02-15 21:36:32
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1 Kafka的工具类1.1 从kafka消费数据的方法消费者代码def getKafkaDStream(ssc : StreamingContext , topic: String , groupId:String ) ={
consumerConfigs.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG , groupId)
val kafkaDStr
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2024-06-20 09:01:46
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# 在 Java 中查询 Kafka Topic 数据数量
Kafka 是一种流行的分布式消息系统，广泛用于数据流处理和实时数据传输。在某些情况下，我们需要查询一个 Kafka Topic 中的数据数量。对于刚入行的小白来说，这个过程可能会显得有些复杂，因此本文将一步步引导你完成这一任务。
## 整体流程
在开始之前，我们先来看看查询 Kafka Topic 数据数量的总体流程。如下所示的表
原创
2024-10-03 03:31:48
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课程介绍课程名称：Kafka技术增强 注：学习本课程请先学习Kafka基础课程目标：通过本模块的学习，能够掌握Kafka的负载均衡、Producer生产数据、Kafka文件存储机制、Kafka自定义partition课程大纲：1、 Kafka整体结构图2、 Consumer与topic关系3、 Kafka Producer消息分发4、
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2024-06-25 17:14:38
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一、kafka中的topic与partition分区首先需要了解kafka中基本的组成部分。在 kafka 中， topic 是一个存储消息的逻辑概念，可以认为是一个消息集合。每条消息发送到 kafka 集群的消息都有一个topic。物理上来说，不同的 topic 的消息是分开存储的，每个 topic 可以有多个生产者向它发送消息，也可以有多个消费者去消费其中的消息；partition分区是top
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2023-10-01 11:20:06
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什么是kafka kafka官方定义是一个分布式流处理平台，但是他更多是被用来当作一个分布式消息队列来使用。重要概念：borker: kafka集群可以有多个borker实例组成，每个实例称为borker。topic： 主题，主题是一个逻辑概念，可以理解为topic是一种类别。kafka吧收到的消息按topic进行分类。partition： 分区，分区是物理分区，一个主题中会有多个分
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2024-03-26 10:03:16
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简言：kafka is a distributed partioned replicated commit logservice（Kafka是一个分布式、分区、复制的提交日志服务）它提供了类似于JMS的特性，但是在设计实现上完全不同，此外它并不是JMS规范的实现kafka并没有提供JMS中的"事务性""消息传输担保(消息确认机制)""消息分组"等企业级特性;kafka只能使用作为"常规
一、Kafka压力测试 创建一个只有1个分区的topic，测试这个topic的producer吞吐量和consumer吞吐量，假设他们的值分别是Tp和Tc,单位可以是MB/s,然后假设总的目标吞吐量是Tt,那么分区数=Tt/max（Tp,Tc） 1）Kafka压测 用Kafka官方自带的脚本，对Ka ...
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2021-08-24 10:54:00
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Kafka基本概念及术语1 Topic 主题。在Kafka中，使用一个类别属性来划分消息的所属类，划分消息的这个类称为topic。topic相当于消息的分类标签，是一个逻辑概念。 2 Partition 分区。topic中的消息被分割为一个或多个partition，其是一个物理概念，对应
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2023-08-21 18:58:05
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概念：消费者组：Consumer Group ，一个Topic的消息能被多个消费者组消费，但每个消费者组内的消费者只会消费topic的一部分再均衡rebalance：分区的所有权从一个消费者转移到另一个消费者消费者通过被指派为群组协调器的broker(不同的群组可以有不同的协调器) 发送心跳来维持它们和群组的从属关系以及它们对分区的所有权关系。只要消费者以正常的时间间隔发送心跳，就被认为是活跃的，
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2024-05-31 16:44:43
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Kafka中的模块概念：Broker：Broker是Kafka的实例，每台服务器都有一个或多个Broker，Borker端不维护数据的消费状态，直接用磁盘存储数据，线性读写，提高效率。Producer：发布者，将消息推送给BrokerConsumer：消费者，从Broker端拉取消息Topic：发送到Broker的消息都是以Topic主题分类的Partition：Topic的分区，是物理上的概念C
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2024-03-19 13:03:59
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