目录一、实时灵活分析需求1.需求分析的结果2.实时场景的关键二、实现过程1.使用canal实时采集数据2.Join的过程3.双流Join4.redis的相关建模三、代码开发 一、实时灵活分析需求1.需求分析的结果涉及全文检索，需要使用ES存储数据！搜索的是商品明细，需要将商品的明细导入到ES！商品明细：商品明细，男女比例，年龄比例 从Mysql的业务数据中取数据！数据源： Mysql的业务数据！
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2024-09-26 19:15:57
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本文主要介绍360商业化在跨IDC kafka热备方面的实践， 接下来会按以下顺序介绍各个议题：MM2简介跨IDC kafka热备多活方案产品化需要注意的风险MM2简介在介绍MM2之前先谈一下MM1, 这个是kafka很早之前就有的组件，本质来说就是实现了consumer + producer， 从集群A将数据同步到集群B， 使用的是kafka client的high level ap
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2024-03-19 21:41:55
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1.安装zookeeper
Kafka的运行依赖于Zookeeper，所以在运行Kafka之前我们需要安装并运行Zookeeper
1.1 下载安装文件： http://mirror.bit.edu.cn/apache/zookeeper/
1.2 解压文件（本文解压到 D:\zookeeper-3.4.8）
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2024-09-20 18:29:42
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# 使用Docker部署Kafka3
## 什么是Kafka3和Docker
首先让我们分别了解一下Kafka3和Docker是什么。
**Kafka3**是由Apache软件基金会开发的一个开源的分布式事件流平台，用于处理实时数据流。Kafka3具有高性能、可扩展性和持久性的特点，常用于构建实时流数据处理应用。
**Docker**是一个开源的应用容器引擎，可以让开发者将自己的应用以及运
原创
2024-06-04 05:43:21
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文章目录概念特点架构1 Topic&Partition1.1 Partition1.2 创建主题加以分析1.2.1 主题创建1.2.2 数据查看分析1.3. 总结2 Producer数据分发3 Sysc Producer&Async Producer3.1 Sysc Producer（同步发送）3.2 Asysc Producer（异步发送）4 Producer参数配置数据复制&
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2024-03-21 10:34:35
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# 如何实现“Python安装Kafka3”
## 一、整体流程
下面是安装Python和Kafka3的整体步骤，你可以按照这个流程逐步操作。
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 安装Python |
| 2 | 下载Kafka3 |
| 3 | 安装Kafka3 |
| 4 | 配置Kafka3 |
| 5 | 启动Kafka3 |
## 二、具体操作步骤
原创
2024-06-07 06:39:49
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文章目录1 简介及应用场景2 下载安装安装配置kafka配置zookeeper配置测试3 客户端工具 kafka Tool4 项目实战4.1 maven依赖4.2 配置文件4.3 生产者推送数据4.4 消费者订阅数据5 小结 1 简介及应用场景Kafka 是一个由 LinkedIn 开发的分布式消息系统，它于2011年年初开源，现在由著名的 Apache 基金会维护与开发。 Kafka 使用 S
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2024-02-27 10:51:30
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# Kafka 3 Docker 单机安装指南
Apache Kafka 是一个分布式流处理平台，广泛用于构建实时数据流应用。本文将介绍如何在单机环境下使用 Docker 快速安装和运行 Kafka 3。通过 Docker，您可以简化 Kafka 的安装过程，快速启动并避免复杂的环境配置。
## 环境准备
确保您的计算机上已安装 Docker。如果尚未安装，可以访问 [Docker 官网上的
原创
2024-09-27 05:27:13
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准备三台虚拟机，并列出对应的IP地址和主机名，如下图所示IP主机名称192.168.1.3worker1192.168.1.4worker2192.168.1.5worker3 zookeeper version：zookeeper-3.5.8 kaf
# Python Kafka 生产者
Apache Kafka 是一个高性能、分布式消息队列系统，用于处理实时数据流。在实际应用中，我们常常需要通过 Kafka 生产者将数据发送到 Kafka 集群中。本文将介绍如何使用 Python 编写 Kafka 生产者，并向 Kafka 集群发送消息。
## Kafka 生产者简介
Kafka 生产者是用于将数据发送到 Kafka 集群中的组件。在
原创
2024-05-12 03:42:49
62阅读
# Kafka3 Java消费
## 什么是Kafka
Kafka是一个分布式流处理平台，由LinkedIn开发并开源。它可以处理大规模、高吞吐量的数据流，提供了持久化的、容错的、可伸缩的消息发布和订阅机制。
Kafka的核心概念包括Producer（生产者）、Consumer（消费者）和Topic（主题）。Producer将数据发布到Topic，Consumer从Topic订阅并消费数据。
原创
2024-01-02 06:33:59
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实现“kafka3 docker swarm”的步骤如下：
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[创建一个Docker Swarm集群] --> B[创建一个Overlay网络]
B --> C[创建一个Kafka服务]
C --> D[创建一个Zookeeper服务]
D --> E[创建一个Producer服务]
D --
原创
2024-01-20 11:04:55
128阅读
Kafka配置优化其实都是修改server.properties文件中参数值1、网络和io操作线程配置优化 # broker处理消息的最大线程数 num.network.threads=xxx # broker
1. 引言 现阶段，在同城带宽时延问题没有经过大规模的生产实践、验证的情况下，我们只导入“白名单或1%“的小比例请求流量，进入双活环境，确保环境有效的（活的），同时能支持“容灾切换“。 那么，请求流量如何导入双活
Kafka线上集群部署方案考虑 操作系统、磁盘、磁盘容量和带宽操作系统Kafka 由 Scala 语言和 Java 语言编写而成，编译之后的源代码就是普通的“.class”文件部署在linux上的三个优势I/O 模型的使用 I/O 模型与 Kafka 的关系 Kafka 客户端底层使用了 Java 的 selector，selector 在 Linux 上的实现机制是 epoll，而在 Windo
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2024-10-26 11:31:20
45阅读
什么是 Kafka？Kafka 适合哪些场景？Kafka 体系结构和概念Kafka 架构Kafka 基本术语和概念消息主题 Topic 和分区 Partition副本 Replica， Leader 和 FlowerOffset 偏移量消费者中的偏移量 Offset消费者和消费者组小结 Apache Kafka 是开源的分布式事件流处理平台，广泛应用于构建高性能的数据管道、流处理、数据集成等应用程
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2024-04-02 11:51:35
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文章目录CHAPTER 8 Cross-Cluster Data Mirror 跨集群数据镜像Use Cases of Cross-Cluster Mirroring 跨集群镜像用例Multicluster Architectures 多集群架构Some Realities of Cross-Datacenter Communication 一些跨数据中心的实现Hub-and-Spokes Ar
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2024-04-26 16:04:36
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多级缓存的架构主要是用来解决什么样的数据的缓存的更新的啊？时效性不高的数据，比如一些商品的基本信息，如果发生了变更，假设在5分钟之后再更新到页面中，供用户观察到，也是ok的时效性要求不高的数据，那么我们采取的是异步更新缓存的策略时效性要求很高的数据，库存，采取的是数据库+缓存双写的技术方案，也解决了双写的一致性的问题，因此对时效性要求很高的数据我们采用了redis集群去解决，然后通过分析业务去解决
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2024-04-20 16:48:36
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处理只读请求对于只读请求它不会改变状态机的状态，因此可以直接执行而无需写入日志，这能够大大减少持久化导致的性能开销。但是这样可能导致leader返回过时的结果。比如，只读请求被发送到了一个处于分区中的leader，它的响应很有可能是过时的。为了解决该问题，在收到只读请求后leader需要执行如下步骤：leader在自己的任期内必须至少提交过一个当前Term的日志，这可以通过leader当选时立马提
1、消费者与消费者组假设某 topic 有4个分区，消费者组中只有一个消费者，那么这个消费者将消费全部 partition 中的数据。如果消费者组中有两个消费者，那么每个消费者消费两个 partition。如果消费者组中有4个消费者，那么每个消费者消费一个partition。如果消费者组中有5个消费者，那么有一个消费者就是空闲的。注意：在同一个消费者组中，不要让消费者的数量大于分区的数量多个消费者
