LinuxX下安装Memcache，分为两个过程：memcache服务器端的安装和memcached客户端的安装。所谓服务器端的安装就是在服务器（一般都是linux系统）上安装Memcache实现数据的存储。所谓客户端的安装就是指php（或者其他程序，Memcache还有其他不错的api接口提供）去使用服务器端的Memcache提供的函数，需要php添加扩展。 一、服务器端主要是安装me
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2024-10-28 22:13:41
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定义分布式的基于发布订阅模式的消息队列，主要用于大数据实时处理点对点模式：一对一，消费者主动拉取数据，消息收到后消息删除发布订阅：一对多
消费者拉取数据，缺点：队列中没有消息，也会拉取，长轮询队列推送数据，缺点：各个消费者消费速度不一样， 有的消费能力不足崩了，有的资源浪费特性高吞吐量，低延迟：每秒几十万，延迟几毫秒，每个主题多个分区，消费者对分区进行消费可扩展性：kafaka支持热扩展持久性，可
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2024-04-30 21:58:31
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说明Kafka提供了一个工具，用于调整Topic中各个分区的复本数据。工具名称叫kafka-reassign-partitions.sh。过程创建一个Topic，共2个分区，副本数为2(共2份,含原始数据):/opt/kafka/bin/kafka-topics.sh --zookeeper data01:2181,data02:2181,data03:2181/kafka --create --
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2024-03-11 15:07:35
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Kafka架构图：1.Kafka的角色：Broker、Producer、Consumer名称解释Broker消息中间件处理节点，一个Kafka节点就是一个broker，一个或者多个Broker可以组成一个Kafka集群Producer消息生产者，向Broker发送消息的客户端Consumer消息消费者，从Broker读取消息的客户端2.Kafka是磁盘读写为什么比内存快？ 两个名词：Topic &
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2024-03-26 10:32:39
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Kafka session.timeout.ms heartbeat.interval.ms参数的区别以及对数据存储的一些思考在计算机世界中经常需要与数据打交道，这也是我们戏称CURD工程师的原因之一。写了两年代码，接触了不少存储系统，Redis、MySQL、Kafka、Elasticsearch…慢慢地发现背后的一些公共的设计思想总是那么似曾相识，再深究一下，就会发现一些隐藏在这些系统背后的数
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2024-07-18 17:09:31
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kafka的消息存储和生产消费模型• 一个topic分成多个partition • 每个partition内部消息强有序，其中的每个消息都有一个序号叫offset • 一个partition只对应一个broker，一个broker可以管多个partition • 消息直接写入文件,并不是存储在内存中 • 根据时间策略(默认一周)删除，而不是消费完就删除 • producer自己决定往哪个parti
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2024-06-13 16:11:14
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一，kafka简介 Kafka最初由Linkedin公司开发的分布式、分区的、多副本的、多订阅者的消息系统。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对消息保存是根据Topic进行归类，发送消息者称为Producer；消息接受者称为Consumer；此外kafka集群有多个kafka实例组成，每个实例(ser
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2024-03-27 01:05:42
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Kafka是由LinkedIn开发的一个分布式的消息系统，同时支持离线和在线日志处理。
Kafka框架本身使用Scala编写，因其可水平扩展和高吞吐率而被广泛使用。目前，越来越多的开源分布式处理系统如Cloudera、Apache Storm、Spark都支持与Kafka集成。
Kafka的持久化方案是写入磁盘，虽然内存读写速度明显快过磁盘读写速
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2024-03-17 00:00:45
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kafka是一款基于发布与订阅的消息系统。它一般被称为“分布式提交日志”或者“分布式流平台”。文件系统或者数据库提交日志用来提供所有事物的持久化记录，通过重建这些日志可以重建系统的状态。同样地，kafka的数据是按照一定顺序持久化保存的，可以按需读取。1、kafka拓扑结构2、Kafka的特点 同时为分布和订阅提供高吞吐量。据了解，Kafka每秒可以生产约25万条消息（50
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2024-03-26 09:50:36
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Kafka的存储机制及可靠性一、Kafka的存储机制1、segment1.1、.log1.2、.index1.3、命名规则2、读取数据二、可靠性保证1、AR1.1、ISR1.2、OSR1.3、LEO1.4、HW1.5、HW截断机制2、生产者可靠性级别3、leader选举4、Kafka可靠性的保证 一、Kafka的存储机制Kafka通过topic来分主题存放数据，主题内有分区，分区可以有多个副本，
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2024-03-15 10:29:26
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在本文中，我们来了解下Kafka是如何存储消息数据的。了解了这些，有助于你在遇到性能问题的时候更好地调试，让你知道每个broker配置实际上所起的作用。那么，Kafka内部的存储是什么样的呢？Kafka以Partition作为存储单元一个partition是一个有序的，不变的消息队列，消息总是被追加到尾部。一个partition不能被切分成多个散落在多个broker上或者多个磁盘上。Kafka数据
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2023-10-28 12:59:10
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开发环境：Hadoop+HBASE+Phoenix+flum+kafka+spark+MySQL默认配置好了Hadoop的开发环境，并且已经安装好HBASE等组件。下面通过一个简单的案例进行整合：这是整个工作的流程图： 第一步：获取数据源 由于外部埋点获取资源较为繁琐，因此，自己写了个自动生成类似数据代码：import org.apache.logging.log4j.LogManag
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2024-07-24 18:39:13
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# Kafka Java路径解析与实践
Apache Kafka是一个分布式流处理平台，广泛用于构建实时数据管道和流应用程序。它能够高效地处理高吞吐量的数据流。Kafka使用Java编写，因此对于Java开发者来说，使用Kafka进行数据流处理是一个非常自然的选择。本文将介绍Kafka在Java中的使用路径，并提供一些代码示例。
## Kafka架构简述
Kafka的核心组件包括：
- *
原创
2024-07-16 06:17:40
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Kafka的Log存储解析 标签（空格分隔）： kafka引言Kafka中的Message是以topic为基本单位组织的，不同的topic之间是相互独立的。每个topic又可以分成几个不同的partition(每个topic有几个partition是在创建topic时指定的)，每个partition存储一部分Message。借用官方的一张图，可以直观地看到topic和partition的
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2024-06-01 14:43:03
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Kafka的特性之一就是高吞吐率，但是Kafka的消息是保存或缓存在磁盘上的，一般认为在磁盘上读写数据是会降低性能的，但是Kafka即使是普通的服务器，
Kafka也可以轻松支持每秒百万级的写入请求，超过了大部分的消息中间件，这种特性也使得Kafka在日志处理等海量数据场景广泛应用。
Kafka会把收到的消息都写入到硬盘中，防止丢失数据。为了优化写入速度Kafka采用了两个技术顺序写入和MMFil
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2023-09-02 22:10:56
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kafka的特性它的设计初衷就是成为统一、实时处理大数据的平台，所以它必须支持几个场景： 1.高吞吐量的日志事件流 2.能承受大量积压 3.低延迟处理消息 4.能支持分区、分布式，实时处理且容错能力。持久化，消息系统一般不同提供持久化，因为消息被消费了也就没有意义了，它不像数据库。不过kafka收到消息会顺序写入日志一旦数据落盘也就实现了持久化。Kafka在设计上采用O1的磁盘结构，也就是数据访问
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2024-02-17 18:57:32
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1、kafka高性能文件读写设计原理kafka中的数据是以日志的形式进行存储，所以分区实际上就是日志。1.1 磁盘读写并不慢 磁盘线性读写的速度比随机读写的速度快6000倍。现代操作系统提供了 read-ahead 和 write-behind 技术，read-ahead 是以大的 data block 为单位预先读取数据，而 write-behind 是将多个小型的逻辑写合并
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2024-03-08 21:49:45
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一.Kafka的持久化1.数据持久化： 发现线性的访问磁盘（即：按顺序的访问磁盘），很多时候比随机的内存访问快得多，而且有利于持久化； 传统的使用内存做为磁盘的缓存 Kafka直接将数据写入到日志文件中，以追加的形式写入2.日志数据持久化特性： 写操作：通过将数
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2024-03-07 21:59:43
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kafka存储机制 @(博客文章)[storm|大数据] kafka存储机制 一关键术语 二topic中partition存储分布 三 partiton中文件存储方式 四 partiton中segment文件存储结构 五在partition中怎样通过offset查找message 六Kafka文件存
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2017-08-10 15:27:00
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这次的博客向大家介绍一下将偏移量存储在Zookeeper中。 我在注明书写逻辑的地方，可以在那里对RDD进行算子操作。package kafka1
import kafka.common.TopicAndPartition
import kafka.message. MessageAndMetadata
import kafka.serializer.StringDecoder
import ka
