简介kafka可以使用java等编程语言实现topic以及消费消息，生产消息的操作，同样命令行也可以实现这些操作。Kafka的topic的增删改查对于kafka的topic操作，我们需要用到的是bin/kafka-topics.sh这个脚本文件。root@master:/opt/module/kafka_2.11-0.11.0.2# pwd
/opt/module/kafka_2.11-0.11.
# 如何实现Java代码获取Kafka topic的消息数量
作为一名经验丰富的开发者，我将会教你如何通过Java代码获取Kafka topic的消息数量。在这篇文章中，我将会以步骤、代码和注释的形式详细说明整个过程。
## 步骤概述
首先，让我们通过以下表格展示整个获取Kafka topic消息数量的流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 创建 K
众所周知，由于Zookeeper并不适合大批量的频繁写入操作，新版Kafka已推荐将consumer的位移信息保存在Kafka内部的topic中，即__consumer_offsets topic，并且默认提供了kafka_consumer_groups.sh脚本供用户查看consumer信息。 不过依然有很多用户希望了解__consumer_offsets topic内部到底保存了什么信息
总结：操作topic都要连zk，发送消息连kafka，消费消息连zk或kafka查看topic明细 bin/kafka-topics.sh --zookeeper 158.158.4.49:2181 --describe 查看指定的topic明细 bin/kafka-topics.sh --zookeeper 158.158.4.49:2181 --describe --topic zh
消息消息由key和value构成，key的主要作用是根据一定的策略，将此消息路由到指定的分区中，这样就可以保证含同一key的消息全部写入同一分区中，可以为null。真正的有效数据都放在value。Topic && 分区 && Log一个Topic可以看成一个消息集合，每个topic可以有任意的生产者向其推送消息，也可以有任意个消费者消费其中的消息。每个topic可以
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2023-09-27 17:02:50
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有些场景下Kafka需要使用其他来源的数据或导出Kafka的数据到其他系统，相对于许多系统需要编写定制集成的代码，使用Kafka连接到系统去导入或导出数据更加简单。Kafka Connect是包括在Kafka中一个工具，用来导入导出数据到Kafka。它是connectors的一个可扩展工具，其执行定制逻辑，用于与外部系统交互。本文介绍如何使用Kafka Connect做一些简单的连接器从一个文件导
发表于 2020-11-29 分类于 Java ， Apache ， JavaClass ， Kafka Valine： 0 Kafka Consumer API Kafka 提供了两套 API 给 Consum
Producer生产者即数据的发布者，该角色将消息发布到Kafka的topic中。broker接收到生产者发送的消息后，broker将该消息追加到当前用于追加数据的segment文件中。生产者发送的消息，存储到一个partition中，生产者也可以指定数据存储的partition。Consumer消费者可以从broker中读取数据。消费者可以消费多个topic中的数据。Topic在Kafka中，使
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
记录：458场景：在Spring Boot微服务集成Kafka客户端spring-kafka-2.8.2操作Kafka的Topic的创建和删除。版本：JDK 1.8,Spring Boot 2.6.3,kafka_2.12-2.8.0,spring-kafka-2.8.2。Kafka安装：1.微服务中配置Kafka信息1.1在pom.xml添加依赖pom.xml文件：<depend
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
Kafka 是主流的消息流系统，其中的概念还是比较多的，下面通过图示的方式来梳理一下 Kafka 的核心概念，以便在我们的头脑中有一个清晰的认识。基础Kafka 是一套流处理系统，可以让后端服务轻松的相互沟通，是微服务架构中常用的组件。生产者消费者生产者服务 Producer 向 Kafka 发送消息，消费者服务 Consumer 监听 Kafka 接收消息。 一个服务可以同时为生产者和消费者。T
kafka 通过消费者获取__consumer_offsets topic的元数据内容工作中遇到一个问题需要获取kafka的元数据信息，诸如topic创建信息，消费者消费topic的信息等。要获取kafka的元数据信息，首先想到找zookeeper，利用zookeeper的watcher机制去监听kafka的元数据节点的创建，进而拿到对应信息。但由于kafka新版本存在两种消费者元数据保存机制，因
话不多说，线上一张基本名词思维导图Broker: Kafka集群中包含一个或者多个服务器，每个服务器节点称为一个broker。Producer： 生产者。即消息的发布者，其会将某topic的消息发布到相应的partition中。Topic： 主题、逻辑概念，一类消息的标识。Kafka可以同时负责多个topic的分发。Partition: kafka 中 Topic 被分成多个 Partition
# 用Python连接Kafka并获取Topic里的消息
在现代分布式系统中，Apache Kafka已成为一种流行的消息传递平台。它支持高吞吐量、扩展性，适合流处理场景。对于刚入行的小白来说，连接Kafka并获取Topic里的消息可能看上去有些复杂，但其实只需按步骤来，就能够顺利完成。本文将详细介绍这个过程，并提供示例代码。
## 整体流程
首先，我们来看看连接Kafka并获取消息的整体流
文章目录Kafka生产者kafka生产消息到broker步骤生产者的配置属性生产者发送消息的方式序列化器自定义序列化使用Avro序列化—共享数据文件的方式在kafka里使用Avro分区器Kafka消费者消费者和消费者组分区再均衡创建kafka消费者消费者配置偏移量的作用数据重复消费，丢失原理自动提交手动同步提交手动异步提交同步和异步组合提交提交特定的偏移量再均衡监听器从特定偏移量处开始处理记录实
Kafka简介kafka是一种消息队列,主要用来处理大量数据状态下的消息队列,一般用来做日志的处理,既然是消息队列,那么kafka必然有消息队列通用的特性消息队列的优点解耦合:耦合的状态表示当你实现某个功能的时候，是直接接入当前接口，而利用消息队列，可以将相应的消息发送到消息队列，这样的话，如果接口出了问题，将不会影响到当前的功能异步处理:异步处理代替了之前的同步处理,异步处理不需要让整个流程走完
kafka topic的制定，我们要考虑的问题有很多，比如生产环境中用几备份、partition数目多少合适、用几台机器支撑数据量，这些方面如何去考量？笔者根据实际的维护经验，写一些思考，希望大家指正。1.replicas数目 可以从上图看到，备份越多，性能越低，因为kafka的写入只写入主分区，备份相当于消费者从主分区pull数据，这样势必会造成性能的损耗，故建议在生产环境中使用
写在最前面，先简单讲解一些kafka的概念：一、概念1.1 kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。Brokerkafka集群包含一个或者多个服务器，这种服务器被称为brokerTopic每条发布到kafka集群的消息都有一个类别，这个类别被称为Topic。（物理上不同Topic的消息分开存储，逻辑上一个Topic的消息虽然保存于一个或多个b
在电商等线上业务场景中，需要对新生成
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