自0.9.0.0.版本引入Security之后，Kafka一直在完善security的功能。当前Kafka security主要包含3大功能：认证(authentication)、信道加密(encryption)和授权(authorization)。信道加密就是为client到broker、broker到broker以及工具脚本与broker之间的数据传输配置SSL；认证机制主要是指配置SASL，
分布式系统类型多，涉及面非常广，不同类型的系统有不同的特点，批量计算和实时计算就差别非常大。
这篇文章中，重点会讨论下分布式数据系统的设计，比如分布式存储系统，分布式搜索系统，分布式分析系统等。 我们先来简单看下Elasticsearch的架构。我整理了一份大数据开发的学习资料 （Hadoop，spark，kafka，MapReduce，Flink，scala，推荐算法，实时交易监控系统，用户分析
# Kafka ACL Java: 保护你的Kafka集群
## 引言
Kafka是一个高性能、可扩展的分布式流处理平台，广泛应用于大规模数据的实时处理。然而，在分布式环境下，访问控制是确保数据安全性的关键一环。为了提供更加细粒度的权限管理，Kafka引入了ACL（Access Control List，访问控制列表）的概念。本文将介绍如何使用Java编写Kafka ACL的示例代码，并解释其
kafka提供kafka-acls.bat，针对不同的topic，可设置针对不同用户的读写权限等 https://kafka.apache.org/25/documentation.html#security_sasl TopicAuthorizationException 原因1：topic不存在 ...
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2021-09-15 16:17:00
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Kafka开启使用 SASL_PLAINTEXT认证1、进入config目录，增加如下配置文件： （1）touch kafka_server_jaas.conf 配置如下： KafkaServer {
org.apache.kafka.common.security.plain.PlainLoginModule required
1、Kafka存储文件概述kafka采取了分片和索引机制，将每个partition分为多个segment，每个segment对应一个log文件+一个index文件（1）index文件稀疏索引：没有为每一条message建立索引，采用了稀疏存储的方式，每隔一定字节的数据建立一条索引。缺点：没有建立索引的数据需要小范围内的顺序扫描操作。（2）log文件log文件分割大小：在server.propert
接下去几篇关于可靠性的文章全部只讨论一个经典问题： Kafka怎么样才能不丢消息？怎么样的情况叫做丢消息？客户端调用future = send(msg, callback)，但是中途报错了，这种情况不叫丢消息。真正丢消息的场景是，客户端调用了future = send(msg, callback)后，Broker已经明确告知客户端，这条消息已经发送成功了（future.isDone为true，或者
Kafka生产者发送数据流程!]()一、ACK应答级别一、0介绍：生产者发送过来的数据，不需要等数据落盘应答数据可靠性分析：容易丢数据丢失数据原因：生产者发送完成后，Leader没有接收到数据，但是生产者认为已经发送成功了二、1介绍：生产者发送过来的数据，Leader收到数据后应答数据可靠性分析：容易丢数据丢失数据原因：应答完成后，还没开始同步副本，Leader挂了，新的Leader不会收到同步的
如果你之前使用过 Apache Kafka ®和 Confluent 生态系统，那么你很可能已经使用过 Kafka Connect将数据传输到Kafka 或 从Kafka中获取数据。尽管可用的连接器列表不断增加——无论是 Confluent 还是社区支持的⏤您可能任然会发现自己需要与别的技术集成，而这些技术却不存在现成可用的kafka连接器。但是不要气馁！你可以使用 Kafka Connect A
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。
kafka系统的CAP保证CAP理论作为分布式系统的基础理论,它描述的是一个分布式系统在以下三个特性中：一致性（Consistency）可用性（Availability)分区容错性（Partition tolerance） 最多满足其中的两个特性。也就是下图所描述的。分布式系统要么满足CA，要么CP，要么AP。无法同时满足CAP。 分区容错性：指的分布式系统中的某个节点或者网络分区出现了故障的时候
前言背景算法优化改版有大需求要上线，在线特征dump数据逐步放量，最终达到现有Kafka集群5倍的流量，预计峰值达到万兆网卡80%左右(集群有几十个物理节点，有几PB的容量，网卡峰值流出流量会达到800MB左右/sec、写入消息QPS为100w+ msgs/sec)。上下游服务需要做扩容评估，提前做好容量规划，保障服务持续稳定运行L3层 dump特征 @xxx
1.依赖文章特征公共服务2.依赖用户
介绍Acl表示对一个资源的访问权限。它由Resource和Acl组成。Resource表示一个具体的资源。Acl表示权限，由主体principal，是否允许permissionType，主机host，操作operation组成。Resource// ResourceType表示资源类型，name则表示资源标识符
case class Resource(resourceType: Resource
一.官网内容 kafka附带一个可插拔的认证，并使用zookeeper来存储所有的acl。kafka的acl在一般格式定义"Principal P is [Allowed/Denied] Operation O From Host H On Resource R”，你可以阅读更多关于KIP-11的结构，为了添加，删除或列表，你可以使用kafka认证CLI。默认情况下，如果资源R没有相关acl
【概述】通常情况下，Kafka部署后都是自己的业务进行生产消费，但也有一些情况，比如通过kafka和第三方对接，甚至是多个三方对接；或者是多用户使用同一套kafka集群，各自使用不同的topic。在这种场景下，一般不希望不同的用户能访问彼此的数据，因此需要进行权限控制，这就会用到Kafka中的ACL。Kafka中的ACL定义为：来自指定主机（Host）的指定用户（User）对任意资源（Resour
分析&回答Kafka 开启 ACK = request.required.asks参数配置Asks 这个参数是生产者客户端的重要配置，发送消息的时候就可设置这个参数。该参数有三个值可配置：0、1、All 。第一种是设为0，意思是生产者把消息发送出去之后，之后这消息是死是活咱就不管了，有那么点发后即忘的意思，说出去的话就不负责了。不负责自然这消息就有可能丢失，那就把可用性也丢失了。第二种是设
一，生产者端（3）不要使用 producer.send(msg)，而要使用 producer.send(msg, callback)。记住，一定要使用带有回调通知的 send 方法。设置 acks = all。acks 是 Producer 的一个参数，代表了你对“已提交”消息的定义。如果设置成 all，则表明所有副本 Broker 都要接收到消息，该消息才算是“已提交”。这是最高等级的“已提交”
1 kafka Streams: 概念： 处理和分析储存在Kafka中的数据，并把处理结果写回Kafka或发送到外部系统的最终输出点,它建立在一些很重要的概念上，比如事件时间和消息时间的准确区分，开窗支持，简单高效的应用状态管理. *一个流（stream）是Kafka中最重要的抽象概念：它代表了一个无界，持续更新的数据集
通过 producer、consumer、admin 实现了写入、读取和 consumer-group 控制权限的分离。没有配置 zookeeper 的 SASLBroker 端1. 创建 JAAS 文件，注意结尾两个分号，保存为 kafka_server_jaas.conf#vim config/kafka_server_jaas.conf KafkaServer { org.apache.ka
原创
2019-07-12 20:10:02
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