kafka生产数据的分组策略 生产者决定数据产生到集群的哪个partition中轮巡方式；自定义分组策略；指定具体分区；kafka的ack机制 0：生产者不会等待broker的ack，这个延迟最低但是存储的保证最弱，当server挂掉的时候就会丢数据； 1：等待服务端的ack值，leader副本确认接收到消息后发送ack，但是如果leader挂掉后它 不保证是否对follower复制完成，新lea
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2024-05-16 11:05:32
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Kafka是一个分布式的、可分区的、可复制的消息系统。它提供了普通消息系统的功能，但具有自己独特的设计。这个独特的设计是什么样的呢？首先让我们看几个基本的消息系统术语：•Kafka将消息以topic为单位进行归纳。•将向Kafka topic发布消息的程序成为producers.•将预订topics并消费消息的程序成为consumer.•Kafka以集群的方式运行，可以由一个或多个服务
三, Kafka API3.1 Producer API3.1.1 消息发送流程
Kafka 的 Producer 发送消息采用的异步发送的方式.在消息发送的过程中, 涉及到了两个线程(main线程和Sender线程), 以及一个双端队列(线程共享变量--RecordAccumulator),main线程将消息发送给RecordAccumlator, Sender线程不断从RecordAccumu
1.producer端的基本数据结构1.ProducerRecord一个ProducerRecord封装了一条待发送的消息public class ProducerRecord<K, V> {
private final String topic;
private final Integer partition;
private final Headers h
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2024-07-18 10:24:57
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kafka主要配置Kafka为broker,producer和consumer提供了很多的配置参数。 了解并理解这些配置参数对于我们使用kafka是非常重要的。官网配置地址： Configuration每个kafka broker中配置文件server.properties默认必须配置的属性如下：1 broker.id=0
2 port=9092
3 num.network.th
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2024-06-17 13:58:42
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1.下载Kafka安装包Kafka官网下载地址：https://kafka.apache.org/downloads2.解压压缩包tar -zxvf kafka_2.12-3.1.0.tgz -c kafka3.进入配置文件目录cd kafka/config4.配置kafka配置文件vim server.properties注：log.dirs文件原本的存储路径在tmp文件夹下，该文夹下数据可能会
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2024-03-19 01:47:57
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kafka集群修改kafka中server.properties文件# 集群中配置跟如下相同# broker 编号，集群内必须唯一broker.id=1# host 地址host.name=127.0.0.1# 端口port=9092# 消息日志存放地址log.dirs=/opt/kafka/log# ZooKeeper 地址，多个用,分隔zookeeper.connect=localhost1:
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2024-03-27 15:16:13
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metadata.broker.list 默认值：无，必填
格式为host1:port1,host2:port2，这是一个broker列表，用于获得元数据(topics，partitions和replicas)，建立起来的socket连接用于发送实际数据，这个列表可以是broker的一个子集，或者一个VIP，指向broker的一个子集。
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2024-04-01 00:07:09
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Kafka 有三个很重要的配置参数，acks与min.insync.replicas.以及replication factor 其中acks是 producer 的配置参数，min.insync.replicas是 Broker 端的配置参数，这三个参数对于生产者不丢失数据起到了很大的作用.一、分区副本1、Kafka 的 topic 是可以分区的，并且可以为分区配置多个副本，改配置可以通过repl
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2024-06-11 21:47:28
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完整性如何保证数据的端到端的数据完整性？ 这里说的完整性，就是说“不丢数据”，这里是不丢数据的意思。这里没有保准数据的一致性。也就是说，sink 端收到的数据可能是重复的。如果要保证完整性，需要再 producer 端、broker 端、consumer 端，这三个地方下功夫。producer 端producer 端可以有两种发送方式，一个是只负责发送，至于 broker 收到没有收到那就不管了。
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2024-04-07 08:13:58
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文章目录集群中的分布式发布订阅依赖简介发布主题组发送DistributedPubSub 扩展传递保证 集群中的分布式发布订阅依赖为了使用分布式发布订阅（Distributed Publish Subscribe），你需要将以下依赖添加到你的项目中：<!-- Maven -->
<dependency>
<groupId>com.typesafe.akka&l
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2024-08-24 09:53:52
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前言由于kafka强依赖于zookeeper，所以需先搭建好zookeeper集群。由于zookeeper是由java编写的，需运行在jvm上，所以首先应具备java环境。(ps：默认您的centos系统可联网，本教程就不教配置ip什么的了)(ps2：没有wget的先装一下：yum install wget)(ps3：人啊，就是要条理。东边放一点，西边放一点，过段时间就不知道自己装在哪里了。本教程
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2024-07-05 12:26:43
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谁无暴风劲雨时，守得云开见月明什么是kafkakafka是由java编写的高可用，高性能，高吞吐量的消息队列。 由以下组成：zookeeper: 协调选举消费者组: 数据消费生成者: 数据生成broker: kafka节点分区: 负载均衡器offset: 偏移量leader: 消息分发节点follower: 数据跟随节点副本集: 从节点kafka的ack机制kafka的ack是针对生产者而言 ac
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2023-11-06 23:49:12
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消息的保存路径 消息发送端发送消息到 broker 上以后，消息是如何持久化的？数据分片kafka 使用日志文件的方式来保存生产者和发送者的消息，每条消息都有一个 offset 值来表示它在分区中的偏移量。Kafka 中存储的一般都是海量的消息数据，为了避免日志文件过大，一个分片 并不是直接对应在一个磁盘上的日志文件，而是对应磁盘上的一个目录，这个目录的命名规则是<topic_name>
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2024-04-23 13:18:50
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一、kafka集群 1.1：准备和部署 书接前文 kafka官网下载地址 还是老套路，下载kafka，上传，解压， 我的部署路径为/usr/local/kafk
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2024-05-10 01:11:53
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消息发送端发送消息到broker上以后，消息是如何持久化的呢？那么这篇我们就来看看kafka是如何存储消息的。首先需要了解的是，kafka是使用日志文件的方式来保存生产者和发送者的消息，每条消息都有一个offset值来表示它在分区中的偏移量。Kafka中存储的一般都是海量的消息数据，为了避免日志文件过大，Log并不是直接对应在一个磁盘上的日志文件，而是对应磁盘上的一个目录，这个目录的命名规则是<
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2023-10-24 06:12:07
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The configured groupId is invalid1、问题描述：The configured groupId is invalid字面意思，kafka消费者配置的 groupId 非法，这玩意还有不合法？无非是没指定 groupId 吧？ —— 当然不是，如果是因为没有写 groupId 而引起这个问题，那根本不值得去写一编日志了。groupId 当然是指定的，但为什么还是报了这个
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2024-06-17 18:27:40
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1. 生产者如何保证数据不丢失ACK机制：当生产者将数据生产到Broker后，Broker给予一个ack确认响应。ack=0：生产者只管发送数据, 不关心不接收Broker给予的响应。ack=1：生产者将数据发送到Broker端, 需要等待Broker端对应的Topic上对应分片上的主副本接收到消息后, 才认为发送成功了。ack=-1|ALL：生产者将数据发送到Broker端, 需要等待Broke
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2024-04-07 15:13:58
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历经大约3个月时间，Apache Hudi 社区终于发布了0.5.1版本，这是Apache Hudi发布的第二个Apache版本，该版本中一些关键点如下版本升级将Spark版本从2.1.0升级到2.4.4将Avro版本从1.7.7升级到1.8.2将Parquet版本从1.8.1升级到1.10.1将Kafka版本从0.8.2.1升级到2.0.0，这是由于将spark-streaming-kafka
数据可靠性保证为保证producer发送的数据，能可靠的发送到指定的topic，topic的每个partition收到producer发送的数据后，都需要向producer发送ack（acknowledgement确认收到），如果producer收到ack，就会进行下一轮的发送，否则重新发送数据。副本数据同步策略方案优点缺点半数以上完成同步，就发送ack延迟低选举新的 leader 时，容忍 n
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2024-04-03 08:45:04
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