3.1 安装\启动\关闭3.1.1集群安装流程：下载:kafka_2.12-2.5.1.tgz下载完毕上传到服务器目录/home/local下解压缩：#cd 到文件目录
cd /home/local
#解压
tar -zxvf kafka_2.12-2.5.1.tgz
#修改名称
mv kafka_2.12-2.5.1/ kafka修改kafka配置文件cd /home/local/kafka/c
RocketMQ 简介RocketMQ 阿里巴巴开源的消息中间件, 有商业版和开源版早期阿里使用ActiveMQ，但是，当消息开始逐渐增多后，ActiveMQ的IO性能很快达到了瓶颈。于是，阿里开始关注Kafka。但是Kafka是针对日志收集场景设计的，他的并发性能并不是很理想。尤其当他的Topic过多时，由于Partition文件也会过多，会严重影响IO性能。于是阿里才决定自研中间件，最早叫做M
# Kafka Java 修改 Offset 的科普文章
Apache Kafka 是一个分布式流处理平台，广泛应用于实时数据处理和消息队列。Kafka 的数据是以主题（topic）的形式存储的，而消费者（consumer）用来读取这些数据。在 Kafka 中，每条消息都有一个唯一的序列号，称为 Offset。由于各种原因，我们可能需要手动修改消费者的 Offset。本文将介绍在 Java 中如
创建主题之后我们还可以修改分区的个数，同样可以修改副本因子（副本数）。修改副本因子的使用场景也很多，比如在创建主题时填写了错误的副本因子数而需要修改，再比如运行一段时间之后想要通过增加副本因子数来提高容错性和可靠性。前面主要讲述了分区重分配的相关细节，本节中修改副本因子的功能也是通过重分配所使用的 kafka-reassign-partition.sh 脚本实现的。我们仔细观察一下上一节中的示例使
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2024-08-13 14:33:08
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kafka-python：https://github.com/dpkp/kafka-pythonkafka-python 文档：https://kafka-python.readthedocs.io/en/master/apidoc/modules.htmlkafka 官方文档：http://kafka.apache.org/documentation.htmlPython 操作 Kafka 的
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2023-09-19 19:57:36
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官方文档定义：kafka是一个分布式、可分区、多副本的日志系统。kafka术语：massage： kafka中最基本的传递对象，有固定格式。topic： 一类消息，如page view，click行为等。producer： 产生信息的主体，可以是服务器日志信息等。consumer： 消费producer产生话题消息的主体。broker： 消息处理结点，多个broker组成kafka集群。parti
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2024-03-17 18:37:44
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## Kafka Java 修改消费组的offset
作为一名经验丰富的开发者，你要教会一位刚入行的小白如何使用Java代码来修改Kafka消费组的offset。下面是整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 动作 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个KafkaConsumer对象 |
| 2 | 订阅要消费的主题 |
| 3 | 调用KafkaConsumer的`seek`方法设置
原创
2024-01-30 11:22:53
308阅读
1.Kafka客户端操作AdminClientAPI:允许管理和检测Topic,broker以及其他kafka对象ProducerAPI:发布消息到1个或者多个topicConsumerAPI:订阅一个或者多个topic,并处理产生的消息 上述三类API为我们生产中主要使用的API producer的作用就是创建topic并且向其发送数据,而consumer的作用是拉取topic上面数据,进行相应
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2024-03-19 03:02:36
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接下来我们来看下主题命令行操作参数 描述
--bootstrap-server <String: server toconnect to> 连接的 Kafka Broker 主机名称和端口号。
--topic <String: topic> 操作的 topic 名称。
--create 创建主题。
--delete 删除主题。
--alter 修改主题。
--list 查看
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2024-03-14 06:16:27
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http://kafka.apache.org/Kafka是Apache开发的一款开源流处理平台(网络信息流,日志流, 采样流), 由Scala和Java编写. Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统, 一般用作系统间解耦, 异步通讯, 削峰填谷等作用. 此外还提供了流处理插件 Kaka Streaming(类似Storm, Spark, Flink), 并且运行在应用端. 具有简单 ,
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2024-08-06 18:42:12
60阅读
一、前言在如今的分布式环境时代，任何一款中间件产品，大多都有一套机制去保证一致性的，Kafka 作为一个商业级消息中间件，消息一致性的重要性可想而知，那 Kafka 如何保证一致性的呢？本文从高水位更新机制、副本同步机制以及 Leader Epoch 几个方面去介绍 Kafka 是如何保证一致性的。二、HW 和 LEO要想 Kafka 保证一致性，我们必须先了解 HW（High Watermark
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2024-03-19 01:45:23
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大数据学习（四）kafka安装配置概述定义消息队列好处消息队列的两种模式kafka安装配置解压配置启动集群kafka命令行操作查看当前服务器中所有topic创建topic删除 topic发送消息消费消息kafka API异步发送API导入依赖编写代码同步发送API自动提交offset导入依赖编写代码手动提交offset同步提交offset异步提交offset自定义存储offset自定义Inter
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2024-04-16 10:20:10
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Kafka小结使用Kafka的好处解耦允许你独立的扩展或修改两边的处理过程，只要确保她们遵守同样的接口约束可恢复性系统的一部分组件失效时，不会影响整个系统。并且即使一个处理消息的进程挂掉，新加入的消息也可以在系统恢复后被处理(通过每个消费者组对于主题保留的offset)缓冲有助于控制和优化数据流经过系统的速度，解决生产消息和消费消息的处理速度不一致问题。去峰值&灵活能够使关键组件叮嘱突发的
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2024-03-28 10:45:02
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kafka是apache基金会管理的开源流处理平台，但国内大多数人对其认知基本都是消息队列，所以我们先来了解下什么是消息队列。消息队列消息队列顾名思义就是存储消息的一个队列，消息生产者(producer) 往消息队列中投放消息， **消费者(consumer)**读取消息队列中的内容。在消息队列中的每条消息都会有个位置，就好比数组中的下标(index)，在kafka中我们称之为offse
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2024-04-05 07:59:22
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今天在服务日志中观察数据的消费情况时，发现了一个如下的警告，而且每隔几秒就会出现一次，虽然只是个警告， Auto offset commit failed for group order_group:
Commit cannot be completed since the group has already rebalanced and assigned the partition
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2024-04-03 20:59:56
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文章目录一、Kafka Offset自动控制二、Acks & Retries三、幂等性四、数据同步机制1、高水位HW2、数据同步机制-Leader EposchHigh Watermark Truncation followed by Immediate Leader Election(数据丢失)数据一致性五、kafkaEagle六、Kafka Flume集成 一、Kafka Offse
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2024-03-06 12:22:57
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安装Elasticdocker network create elastic
docker pull docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.16.2
docker run -d --name es01-test --net elastic -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "discovery.type=single
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的关系。AnatomyofaTopicpartition是以文件的形式
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2019-05-09 15:59:47
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在Kafka内部有一个名为__consumer_offsets的topic，这个topic主要保存了每个消费组对topic下的partition消费的偏移量，即消费到了哪个offset。为了实现消费组offset管理的功能，当一个消费者获取到一条消息时，需要让消费者使用offset commit请求API来提交offsets。我们让brokers记录offset消息到磁盘上，并且使用消息的复制特征
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2024-03-21 08:56:33
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一、Simple Consumer（或Low Level Consume）1、手工管理offset每次从特定Partition的特定offset开始fetch特定大小的消息完全由Consumer应用程序决定下一次fetch的起始offset使用Low Level Consume可以每次去指定希望消费消费哪个topic的那个partition多少offset之后的多少字节的消息，对于字节，如果指定的
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2024-03-19 21:55:22
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