Kafka Stream窗口（1）Hopping Time Window（2）Tumbling Time Window（3）Sliding Window（4）Session Window（5）Hopping Time+Tumbling Time+Session Window 代码 流式数据是在时间上无界的数据。而聚合操作只能作用在特定的数据集，也即有界的数据集上。因此需要通过某种方式从无界的数
Kafka起初是由LinkedIn公司开发的一个分布式的消息系统，后成为Apache的一部分，它使用Scala编写，以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等都支持与Kafka集成。1 概述Kafka与传统消息系统相比，有以下不同：它被设计为一个分布式系统，易于向外扩展；它同时为发布和订阅提供高吞吐量；它支持多订阅
1. 在Kafka Broker丢失数据Broker会将数据写入系统缓存，然后返回确认信息给Producer，如果是单点的Kafka，数据丢失无法避免，原因是只能调节数据刷到硬盘的时间间隔和缓存大小，到调整时间间隔越小、缓存（PageCache）越小时性能会严重下降结合Producer和多副本可以基本避免数据丢失：Producer发送请求，主分片Broker收到数据，写入到缓存，然后刷到磁盘上，会
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2024-02-24 10:24:20
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我们经常会遇到kafka数据丢失的问题，所以将遇到过的或有可能造成数据丢失的问题进行个小总结。其实在kafka处理数据的流程有很多，把这些流程梳理一遍，有助于分析数据丢失的情况，从这个图中可以看出数据流向，图中涉及的所以过程都可能造成数据的丢失。首先要确定是否有业务数据写入再明确数据是在kafka之前就已经丢失还是消费端丢失数据的？ 2.1 如果是在写入端丢失数据，那么每次结果应该完全一样(在写入
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2024-03-06 11:56:41
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一、producer配置acks=0 在acks=0模式下，消息传输到Broker端没收到Broker的反馈即发送下一条，这种纯异步的发送方式，难免会丢数据。二、producer配置acks=1 在ack=1模式，只要消息传输到partition的leader节点，leader节点返回ack，即认为发送数据成功，无需等待副本全部同步完。这种模式下，在leader节点宕机时，副本还没同步完leade
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2024-03-26 15:40:14
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1 为什么用消息队列1）解耦。服务之间没有强依赖，不需要关心调用服务时出现的各种异常，服务挂掉后接口超时等问题2）异步。解决接口调用多服务时延时高的问题3）高峰期服务间缓冲。解决工作节奏不一致问题，防止服务被打死 2 消息丢失了怎么办消息丢失有3种情况：1）consumer消费时如果在拉取到消息后没有处理完成或者发生异常，而且offset却自动提交了，会导致消息丢失；将kafka的off
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2024-04-18 14:58:18
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kafka的ZookeeperConsumer数据获取的步骤如下：入口ZookeeperConsumerConnector def consume[T](topicCountMap: scala.collection.Map[String,Int], decoder: Decoder[T]) : Map[String,List[KafkaStream[T]]] 方法 客户端启动后会在消费者注册目录
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2024-06-05 00:48:39
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使用Flink实时消费kafka数据时候，涉及到offset的状态维护，为了保证Flink作业重启或者运行时的Operator级别的失败重试，如果要做到“断点续跑”，需要Flink的Checkpoint的支持。问题是，如果简单的开启Flink的Checkpoint机制，而不需要额外的编码工作，是否能达到目的？为回答该问题，本文首先要研究Flink的Checkpoint的处理机制，然后再看Flink
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2024-03-17 17:07:16
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消费者弄丢数据唯一可能导致消费者弄丢数据的情况，就是说，你那个消费到了这个消息，然后消费者那边自动提交了offset,让kafka以为你已经消费好了这个消息，其实你刚准备处理这个消息，你还没处理，你自己就挂了，此时这条消息就丢咯。这不是一样么，大家都知道kafka会自动提交offset，那么只要关闭自动提交offset，在处理完之后自己手动提交offset，就可以保证数据不会丢。但是此时确实还是会
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2024-03-18 14:25:29
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2019/2/22 星期五在kafka中为什么高吞吐量是他的优点1、创建一个topic时，同时可以指定分区数目，分区数越多，其吞吐量也越大，但是需要的资源也越多，同时也会导致更高的不可用性，kafka在接收到生产者发送的消息之后，会根据均衡策略将消息存储到不同的分区中。因为每条消息都被append到该Partition中，属于顺序写磁盘，因此效率非常高（经验证，顺序写磁盘效率比随机写内存还要高，这
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2024-03-27 11:11:32
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kafka消息丢失解决方案需求：最近项目中遇到的一个需求就是，从kafka读取了相关的消息，并且就是实时写到数据库中，但是因为是线上的环境连接数据库可能会由于网络的问题造成连接失败，所以必须要保证的就是一但数据库写失败了，对应的kafka消息我们是不能去消费的，否则就会造成消息的丢失，这样是不允许的1.首先想到了事务解决方案，一但数据库失败回滚就可以了，相应消费的信息也就回滚了，但是后面发现这样是
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2024-02-17 08:45:21
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关于 Partition 的分配，还有 Leader 的选举，总得有个执行者。在 Kafka 中，这个执行者就叫 Controller。Kafka 使用 zookeeper 在 Broker 中选出一个 Controller，用于 Partition 分配和 Leader 选举。（生产过程中 Broker 要分配 Partition，消费过程这里，也要分配 Partition 给消费者。类似 Br
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2024-03-18 08:18:43
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在大数据的领域中，数据显得尤其的重要。在每一个组件、每一个步骤中，我们都要对数据进行妥善的处理、保护，才能得到更有说服力、有意义的数据。所以数据丢失，就成为了一件非常严重的事情；所以在我们的生产环境中，防止数据丢失就显得尤其重要。第1章 引言Kafka作为我们消息队列的中间件，基于订阅和发布的消息队列；解除生产者（消息源）和消费者（数据接收处）的耦合关系，消除某时段数据传输速度高峰值，启动一个缓冲
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2024-04-15 22:37:48
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kafka如何保证不丢消息生产者丢失消息的情况生产者(Producer) 调用send方法发送消息之后，消息可能因为网络问题并没有发送过去。所以，我们不能默认在调用send方法发送消息之后消息消息发送成功了。为了确定消息是发送成功，我们要判断消息发送的结果。但是要注意的是 Kafka 生产者(Producer) 使用 send 方法发送消息实际上是异步的操作，我们可以通过 get()方法获取调用结
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2024-09-15 14:22:55
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带你深度剖析kafka消息丢失场景以及解决方案，助力你解决生产故障问题。
大家好，我是 华仔, 又跟大家见面了。上一篇作为专题系列的第二篇，从演进的角度带你深度剖析了关于 Kafka 请求处理全流程以及超高并发的网络架构设计的实现细节，今天开启第三篇，我们来聊聊 Kafka 生产环境大家都比较关心的问题。那么 Kafka 到底会不会丢数据呢？如果丢数据，
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2024-06-25 17:20:43
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Kafka优化总结 (不错)Kafka面试题参考（不错）
Kafak(04) Kafka生产者事务和幂等（很好）
Kafak(04) Kafka生产者事务和幂等www.heartthinkdo.com
本文概览：在Kafka 0.11.0.0引入了 EOS（exactly once semantics，精确一次处理语义）的特性，这个特性包括kafka幂等性和kafka
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2024-06-24 14:42:11
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kafka丢数据的原因当ack =1 的时候，leader收到消息并把它写入到分区数据文件(不一定同步到磁盘上)时会返回成功，但此时follower还没有同步到最新消息，如果此时leader挂了，则消息丢失在Linux系统上，消息会被写到文件系统缓存里，并不保证他们何时会被刷新到磁盘上，kafka不会一直等待数据被写到磁盘上--它依赖复制功能来保证消息的持久性详解：一个 partition 中的
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2024-03-21 08:58:27
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消费者弄丢数据唯一可能导致消费者弄丢数据的情况，就是说，你那个消费到了这个消息，然后消费者那边自动提交了offset,让kafka以为你已经消费好了这个消息，其实你刚准备处理这个消息，你还没处理，你自己就挂了，此时这条消息就丢咯。这不是一样么，大家都知道kafka会自动提交offset，那么只要关闭自动提交offset，在处理完之后自己手动提交offset，就可以保证数据不会丢。但是此时确实还是会
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2023-12-20 06:54:09
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前言：kafka如何保证消息不丢失，主要从生产者端来考虑，生产者可以通过设置acks=all保证消息发送可靠kafka如何保证消息不重复消费，主要从消费端来考虑，消费端要考虑如何保证幂等性（重复获取不可避免） Kafka作为当下流行的高并发消息中间件，大量用于数据采集，实时处理等场景，我们在享受它带来的高并发，高可靠等便利时，同时不得不面对可能存在的问题，最常见的就是丢包，重发问题。1
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2024-03-18 18:49:31
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安装监控插件项目地址：https://github.com/justwatchcom/elasticsearch_exporter 插件下载地址：https://github.com/justwatchcom/elasticsearch_exporter/releases/download/v1.0.4rc1/elasticsearch_exporter-1.0.4rc1.linux-amd64.
