kafka —— 基础官方文档：http://kafka.apache.org/intro.html官方中文文档：http://kafka.apachecn.org/intro.html kafka作为一个集群，运行在一台或者多台服务器上。kafka通过 topic 对存储的流数据进行分类。每条记录包含一个key、一个value和一个timestamp。 四个核心APIprod
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2024-06-09 08:40:19
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确保kafka的有相应的topic案例所需要的表格这里topic数据是从flume中获取的。 下面是将数据从本地文件夹中传入Kafka中指定的topic消息队列中。#定义source、channel、sink
user_friends.sources = userFriendSource
user_friends.channels = userFriendChannel
user_friends.
温故：在【死磕Kafka系列】第一篇我们了解到：主题是存储消息的一个逻辑概念，可以简单理解为一类消息的集合。每个主题又可以划分成多个分区，每个分区存储不同的消息。当消息添加至分区时，会为其分配一个位移offset（从0开始递增），并保证分区上唯一，消息在分区上的顺序由offset保证，即同一个分区内的消息是有序的。如下图所示：为什么主题之下需要有分区的概念呢？有啥用？分区到底是个什么东西，怎么存储
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2024-03-19 01:56:08
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# 使用 Spark 将数据按 Key 写入 Kafka 分区的完整指南
在现代的数据处理场景中，将流数据写入 Kafka 是一个常见的需求。Apache Spark，作为一个强大的分布式数据处理引擎，提供了与 Kafka 集成的良好支持。本文将指导你如何使用 Spark 将数据按 Key 写入 Kafka 的特定分区。以下是我们将要遵循的流程：
| 步骤 | 说明 |
|------|---
# Java Kafka设置按key分区
Apache Kafka 是一个分布式流处理平台，可以用来构建实时的数据管道和流处理应用。Kafka 通过主题（topic）来组织消息，并将这些消息分区，以便于并行处理。在某些场景下，您可能希望根据消息的键（key）来确定消息的分区，这样可以确保同一键的消息总是被发送到同一个分区。
在本文中，我们将探讨如何在 Java 中使用 Kafka API 设置
应用程序使用 KafkaConsumer向 Kafka 订阅主题，并从订阅的主题上接收消息 。 从 Kafka 读取数据不同于从其他悄息系统读取数据，它涉及一些独特的概念和想法。如果不先理解 这些概念，就难以理解如何使用消费者 API。所以我们接下来先解释这些重要的概念，然 后再举几个例子，横示如何使用消费者 API 实现不同的应用程序。消费者和消费者群组假设我们有一个应用程序需要从-个 Kafk
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2024-03-10 10:51:26
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用过 Kafka 的同学应该都知道，每个 Topic 一般会有很多个 partitions。为了使得我们能够及时消费消息，我们也可能会启动多个 Consumer 去消费，而每个 Consumer 又会启动一个或多个streams去分别消费 Topic 对应分区中的数据。我们又知道，Kafka 存在 Consumer Group 的概念，也就是 group.i
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2023-10-05 20:09:16
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Flink程序部署本地部署package com.baizhi.jsy.deploy
import org.apache.flink.streaming.api.scala._
object FlinkWordCountCreateLocal {
def main(args: Array[String]): Unit = {
//1.创建流计算执⾏行行环境
val env =
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2024-06-25 17:21:56
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如果某个broker挂了，leader副本在该broker上的分区就要重新进行leader选举。来简要描述下leader选举的过程1.4.1 KafkaController会监听ZooKeeper的/brokers/ids节点路径，一旦发现有broker挂了，执行下面的逻辑。这里暂时先不考虑KafkaController所在broker挂了的情况，KafkaController挂了，各个broke
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2024-06-20 22:13:48
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1 概述1.1 消息分区微观分区信息： 宏观分区信息： 如何保证消息消费的顺序性？1）同一分区内的消息是有序的；2）设置消息key，相同key的消息会发到同一个分区。1.2 生产者发送消息消息没有Key——轮询；消息有Key——根据key选择分区。 1.3 消费模型推拉（push/poll）模型，kafka选择了拉，由消费者主动获取消息 并记录消费进度。 老
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2024-03-20 19:34:28
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一个消息被分区以后，消息就会被放到一个缓存里面，我们看一下里面具体的细节。默认缓存块的大小是 32M，这个缓存块里面有一个重要的数据结构：batches，这个数据结构是 key-value 的结果，key 就是消息主题的分区，value 是一个队列，里面存的是发送到对应分区的批次，Sender 线程就是把这些批次发送到服务端01 生产者高级设计之自定义数据结构生产者把批次信息用 batches 这
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2024-04-02 09:25:11
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kafka producer发送消息的时候，可以指定key，这个key的作用是为消息选择存储分区，key可以为空，当指定key且不为空的时候，kafka是根据key的hash值与分区数取模来决定数据存储到那个分区，那么当key为null的时候，kafka又是如何存储的呢？可能很多人都会说随机选择一个分区进行存储，但是具体是怎么实现的呢？虽然可以这么说，但是还不够严谨，下面通过kafka的源码来解读
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2024-02-27 21:14:50
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Kafka可以作为消息中间件，在企业应用很广泛。当前的企业应用的子系统是非常多的，一个应用，可能就包含了MySQL, Redis, WebApp, DB…，多个子系统，而不同系统之间的API是有差异的，Kafka就是作为中心，负责与每个子系统的对接。关键术语消息（message） 消息是Kafka的数据单元，是键值对（key value）构成，key作为元数据，是可选的，一般用来划分消息所在的分区
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2024-03-22 10:24:41
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Kafka如何保证全局有序？ 可回答：1）Kafka消费者怎么保证有序性？2）Kafka生产者写入数据怎么保证有序？3）Kafka可以保证 数据的局部有序，如何保证数据的全局有序？4）Kafka消息的有序性 问过的一些公司：快手x3，360x2，安恒信息，京东，京东(2021.07)，重庆富民银行(2021.09) 参考答案： 1、设置Key值，指定分区 kafka分区是存在K和V的，K就是分区，
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2024-03-15 20:16:31
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1. kafka offset 存储1.1 去zookeeper依赖比较广为人知的Kafka offset存储方式为zookeeper，在0.8版本时，默认依然是zk，但是此时其实已经出现另外一种offset存储方式了，Kafka以“consumer group + topic + partition”为组合key，记录一份消费信息，存储在默认的”__consumer_offset”的Topic中
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2024-08-07 08:59:11
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[code="java"]import java.util.Comparator;import java.util.Iterator;import java.util.Map;import java.util.Set;import java.util.TreeMap;public class TreeMapTest { public static void main(...
原创
2023-05-08 19:05:48
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# Python按行读取json并按照key取值
在处理大型JSON文件时，有时我们需要逐行读取JSON文件并按照特定的key取出数据。本文将介绍如何使用Python对JSON文件进行逐行读取，并按照特定的key取出数据。
## 1. 读取JSON文件
首先，我们需要读取JSON文件。可以使用Python内置的`open`函数打开文件，并使用`json`模块的`load`函数将文件内容加载为
原创
2023-12-22 07:50:11
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应用程序使用 KafkaConsumer向 Kafka 订阅主题，并从订阅的主题上接收消息 。 从 Kafka 读取数据不同于从其他悄息系统读取数据，它涉及一些独特的概念和想法。如果不先理解 这些概念，就难以理解如何使用消费者 API。所以我们接下来先解释这些重要的概念，然 后再举几个例子，横示如何使用消费者 API 实现不同的应用程序。消费者和消费者群组假设我们有一个应用程序需要从-个 Kafk
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2023-11-11 07:28:09
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关注 “Java艺术” 我们一起成长！ 在《如果可以，我想并行消费
Kafka拉取的数据库 Binlog》这篇文章中，笔者介绍如何实现并行消费 Binlog，具体实现就是让同一张表的 Binlog放到同一个线程去消费，用局部顺序消费换取消费速度，避免消息堆积。但在某些场景下，使用这种方式还是出现了问题，出现在关联表更新数据同步的先后顺序上。在此分享下我们的解
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2024-03-07 20:58:01
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Kafka使用Replica对象表示一个分区的副本:
class Replica(val brokerId: Int,//副本所在的brokerID
val partition: Partition,//副本对应的分区
time: Time = SystemTime,
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2024-04-07 00:03:15
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