文章目录MergeTree系列共有的特性去重表:RepalcingMergeTree聚合表:AggregatingMergeTree求和表:SummingMergeTree更新表:CollapsingMergeTree MergeTree系列共有的特性1)分区【建表时可选】 可以手动合并分区 2)主键【建表时可选】 (1) ck主键可以重复 (2)
背景及系统简介:Kafka是一种高吞吐量的分布式架构的发布订阅消息系统,它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。通常由于高吞吐量的要求而选择通过处理日志数据和日志聚合来解决。本文涉及的分布式系统(简称C系统)已初具规模,而随着系统建设的建设推进和功能的逐步完善,外围系统对C系统的日志消费需求逐步增加。为了满足日志消费需求,决定在C系统的网关系统中增加日志发送功能实现对外消息的发送。C系统的网关系
目录KafkaProducer发送消息流程KafkaProducer中的重要字段关键步骤ProducerInterceptorsKafka集群元数据Serializer&DeserializerPartitionerRecordAccumulator分析MemoryRecordsBuilderSender分析NetworkClientreadyconnectsendpollSelectorsen
转载 2024-03-20 14:34:31
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目录一、高级API1. 自动提交offset二、低级API1. 手动提交offset1.1. 同步提交offset1.2. 异步提交offset1.3. 数据漏消费和重复消费2. 自定义存储offset三、kafka 同步、异步发送1. 异步发送1.1. 不带回调函数1.2. 带回调函数2. 同步发送四、自定义Interceptor1. 拦截器原理2. 拦截器案例 一、高级API优点:不需要执行
转载 2024-05-10 11:22:50
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kafka高并发的情况,如何避免消息丢失和重复?1.为什么会发生消息丢失和消息重复?消息发送Kafka消息发送有两种方式:同步(sync)和异步(async),默认是同步方式,可通过producer.type属性进行配置。Kafka通过配置request.required.acks属性来确认消息的生产:0—表示不进行消息接收是否成功的确认;1—表示当Leader接收成功时确认;-1—表示Leade
介绍今天主要分享一下 kafka 的 rebalance,在 kafka 中,rebalance 是一个十分重要的概念,很多时候引发的一些问题可能都是由于 rebalance 引起的,rebalance 也就是再均衡,顾名思义,再均衡就是再次负载均衡,下面会对再均衡进行一个详细的描述。负载均衡说再均衡之前,先说一说负载均衡,负载均衡就是将请求分发到不同的操作单元上,我们通俗一点来说,就是将请求分发
producekafka的消息发送者,负责将消息发送到kafka代理服务器(broker)指定的topic下的某个partition一:消息的分布 假设现在一个topic下有两个partition,下面是一个produce按照顺序发送四条消息之后,partition中的情况注意:partition1和partition2都是leader,它俩可不是副本关系 可以看到消息是大致按照图中的样子存储的
原创 2022-07-08 17:53:46
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OS1、IO调优: (只执行 关闭 swap)2、socket buffer size(暂时使用默认)cat /proc/sys/net/core/wmem_max cat /proc/sys/net/core/rmem_max /proc/sys/net/ipv4/tcp_rmem /proc/sys/net/ipv4/tcp_wmem3、增加 ulimit为避免Kafka报 Too man
【代码】kafka复习:(24)consume-transform-produce模式。
原创 2023-09-07 16:08:31
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# 如何在 Python 中使用 Kafka 实现高效的消息传递 **Apache Kafka** 是一个开源流平台,专门用于构建实时数据管道和流处理应用。Kafka 以其高吞吐量、可扩展性和持久性等特性,在大规模数据传输场景中扮演着重要角色。本文将介绍如何在 Python 中使用 Kafka 并中具体探讨如何通过 Python 生成数据并将其推送到 Kafka 中的过程。 ## Kafka
原创 11月前
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目录CAP理论概述ConsistencyAvailabilityPartition Tolerance CAP理论概述1988年,加州大学计算机科学家Eric Brewer 提出了分布式系统的三大指标:Consistency、Availability、Partition Tolerance,他指出这三个条件同时最多只能满足两个,目前所有的分布式系统都遵循CAP定律,比如Hadoop、HBASE、
转载 2024-06-19 11:59:46
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MySQL的“produce 参数”是一个常见的问题,尤其是在高并发和大数据环境下,它对业务性能的影响不可小觑。本文将详尽记录解决“MySQL produce 参数”问题的各个环节,从参数解析到调试步骤,再到性能调优,以及最佳实践和生态扩展,帮助你更好地应对这一挑战。 ### 背景定位 生产环境中,MySQL的性能随数据量的增长而变化,尤其在数据处理高峰期,特定参数的设置直接影响到系统的吞吐量
原创 7月前
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在现代企业中,MySQL作为一个流行的关系型数据库管理系统,广泛应用于各类业务场景。然而,随着数据量的增加,如何高效地进行“mysql查询produce”变得尤为重要。本文将详细记录在解决这一问题过程中的各个关键环节。 > **用户原始需求** “我们有一个大规模的生产数据需要实时查询,但当前的查询性能严重影响了用户体验,如何优化?” ### 业务场景分析 在当前的业务环境中,生产数据的实
原创 7月前
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package com.shujia.kafka import java.util.Properties import org.apache.kafka.clients.producer.{KafkaProducer, ProducerRecord} object Demo1KafkaProduce ...
转载 2021-07-24 22:32:00
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一、概念1.什么是KafkaKafka是一种高吞吐量的分布发布-订阅消息系统,专为超高吞
原创 2022-11-02 14:52:31
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新旧API使用 Flume和Kafka集成:Kafka有两套API: 过时的API 和新API准备工作<dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.kafka</groupId> <artifactId>kafka-clients&
转载 2024-06-03 21:26:55
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Kafka提供了以下4类核心APIProducer API :提供生产消息相关接口,我们通过实现该API提供的接口来自定义Producer、自定义分区策略等Consumer API :Consumer API提供消费信息相关接口,包括创建消费者、消费偏移量管理端等。Stream API:Streams APIKafka提供的一系列用来构建流处理程序的接口,通过Streams API让流处理相关的
转载 2024-02-24 11:49:11
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1.问题描述           这是个很多 ASP.NET 初学者都会遇到的问题。通常,他们会附上类似下图的错误消息去寻找解决方法,最后忘了分享他们当时是怎么解决的。           虽然错误信息中 提供了一个简单的解决方法:E
简介ApacheKafka 是一个分布式的流处理平台。它具有以下特点:支持消息的发布和订阅,类似于 RabbtMQ、ActiveMQ 等消息队列;支持数据实时处理;能保证消息的可靠性投递;支持消息的持久化存储,并通过多副本分布式的存储方案来保证消息的容错;高吞吐率,单 Broker 可以轻松处理数千个分区以及每秒百万级的消息量。基本概念Messages And BatchesKafka 的基本数据
转载 2024-08-07 07:51:43
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1 Producer API1.1 消息发送流程  Kafka 的 Producer 发送消息采用的是异步发送的方式。在消息发送的过程中,涉及到了两个线程——main 线程和 Sender 线程,以及一个线程共享变量——RecordAccumulator。main 线程将消息发送给 RecordAccumulator,Sender 线程不断从 RecordAccumulator 中拉取消
转载 2021-09-26 10:36:48
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