ConcurrentModificationException：KafkaConsumer is not safe for multi-threaded access 和KafkaProducer不同的是，KafkaConsumer不是线程安全的，所以我们不能直接在没有同步保护的机制下直接启用另一个线程调用consumer的任何方法(除了wakeup)。因此，实现这个需求有两种途径：使用重量级的
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2023-12-13 23:03:06
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1. topic状态详解 ① topic名称② topic分区总数③ topic副本总数④ topic配置，包含老化时间、老化大小、分段大小配置。topic分区是以分段文件大小去老化，一段文件的消息时间满足老化时间或老化的大小，则该该段文件老化。⑤ topic分区，分区以0开始⑥ topic 分区的leader id，leader id从isr中选取，leader为none时表示，topic分区无
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2023-09-24 20:19:26
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一、前言在Java中使用kafka，方式很多，例如：直接使用kafka-clients这类原生的API；也可以使用Spring对其的包装API，即spring-kafka，同其它包装API一样（如JdbcTemplate、RestTemplate、RedisTemplate等等），KafkaTemplate是其生产者核心类，KafkaListener是其消费者核心注解；也有包装地更加抽象的Spri
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2023-12-18 14:46:49
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文章目录Apache Kafka各组件概念总结Producer（生产者）Topic（主题）Partition（分区）Partition的副本数SegmentPartition的offsetkafka分区与消费组的关系ConsumerKafka工作流程图topic结构图至少看两遍那个视频的总结再来一遍，这14个都要背（1个1分）： Apache Kafka各组件概念总结开始之前先看两个架构图：下面
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2024-03-16 13:08:14
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kafka-python文档：KafkaConsumer - kafka-python 2.0.2-dev documentation一、基本概念Topic：一组消息数据的标记符；Producer：生产者，用于生产数据，可将生产后的消息送入指定的Topic；Consumer：消费者，获取数据，可消费指定的Topic；Group：消费者组，同一个group可以有多个消费者，一条消息在一个group中
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2023-12-07 09:30:54
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# Python Kafka：订阅多个 Topic 的方法
随着大数据技术的不断发展，Kafka 已成为处理实时数据流的重要工具。尤其是在分布式系统中，Kafka 能够有效地处理生产者与消费者之间的消息传递。在实际应用中，我们可能需要同时订阅多个 Topic（主题），以获取不同的数据源。本文将介绍如何使用 Python 通过 Kafka 客户端来实现多个 Topic 的订阅，并附带代码示例。
面试被问到如何按照Producer的顺序去消费Consumer？故在此做个记录。首先几个概念Topic，Producertopic-Topic：A topic is a category or feed name to which records are published. Topics in Kafka are always multi-subscriber; that is, a topic
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2023-11-20 02:46:00
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Kafka核心概念？ 1.Broker 一台Kafka服务器就是一个broker。一个集群由多个broker组成。 2.Topic Topic就是数据主题，Kafka建议根据业务系统将不同的数据放在不同的Topic中！Kafka中的Topics总是多订阅者模式，一个topic可以拥有一个或者多个消费者来订阅它的数据。一个大的Topic可以分布式存储在多个Kafka broker中。Topic可以类
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2023-12-20 00:11:46
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一、kafka的消费模式Kafka的消费模式主要有两种：一种是一对一的消费，也即点对点的通信，即一个发送一个接收。第二种为一对多(发布/订阅模式)的消费，即一个消息发送到消息队列，消费者根据消息队列的订阅拉取信息消费。发布/订阅模式：即利用Topic存储消息，消息生产者将消息发布到Topic中，同时有多个消费者订阅此topic，消费者可以从中消费消息，注意发布到Topic中的消息会被多个消费者消费
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2023-11-30 06:05:48
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写在最前面，先简单讲解一些kafka的概念：一、概念1.1 kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。Brokerkafka集群包含一个或者多个服务器，这种服务器被称为brokerTopic每条发布到kafka集群的消息都有一个类别，这个类别被称为Topic。（物理上不同Topic的消息分开存储，逻辑上一个Topic的消息虽然保存于一个或多个b
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2024-05-15 14:24:10
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文章目录1、kafka当中的producer说明2、kafka当中的topic说明3、kafka当中的partition说明4、kafka当中partition的副本数说明5、kafka当中的segment说明6、kafka当中的partition的offset7、kafka分区与消费组的关系8、kafka当中的consumer 1、kafka当中的producer说明producer主要是用于
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2024-02-21 14:38:53
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apache kafka 如今，可扩展的发布/订阅消息传递实际上是Apache Kafka的同义词。 无论您要添加Apache Storm或Apache Spark之类的东西进行处理还是使用Apache Kafka本身提供的处理工具，Apache Kafka始终是分布式流应用程序的坚如磐石，开源，首选。 但是，卡夫卡并不是镇上唯一的游戏。 由Yahoo开发，现在是Apache Software
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2024-06-25 17:15:36
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缘起有时当新增一个topic时，我们需要流处理任务能够动态感知新增的topic，这样我们可以有以下好处：（1）当新增topic时，我们不需要重启流数据处理任务。（2）可以对kafka中的数据进行分组，具有相同处理逻辑的数据放到具有相同模式（正则表达式）的topic中。这样，我们在处理时，就可以按组来编写处理任务的逻辑。spark对kafka动态感知的支持spark-3.x版本的structured
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2024-02-12 20:49:04
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kafka主要组件说明 kafka当中的producer说明producer主要是用于生产消息，是kafka当中的消息生产者，生产的消息通过topic进行归类，保存到kafka的broker里面。 kafka当中的top
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2024-04-25 18:09:05
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最近想学习kafka这个消息队列，于是想着先阅读官网的介绍以及入门实例，奈何英文太差，只能自己一边翻译一遍学习了，希望大家勿怪！简介：Kafka 是一个分布式流平台，实际上这到底以为这什么呢？ 我们可以想到的分布式流平台需要具备的三个能力是：1.它可以让你向流中发布和订阅记录，在这方面，kafka和消息队列、企业消息系统很相似。2.它可以让你以容错的方式存储记录流。3.它可以允许在记录发
目录消息队列分类点对点发布/订阅kafka介绍kafka架构说明Topic与Partition的关系partition复制机制Consumer与Topic的关系消息队列分类点对点消息生产者生产消息发送到queue中，然后消息消费者从queue中取出并且消费消息。这里要注意：消息被消费以后，queue中不再有存储，所以消息消费者不可能消费到已经被消费的消息。Queue支持存在多个消费者，但是对一个消
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2023-11-28 20:26:40
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Topics和日志让我们首先深入了解下Kafka的核心概念:提供一串流式的记录— topic 。Topic 就是数据主题，是数据记录发布的地方,可以用来区分业务系统。Kafka中的Topics总是多订阅者模式，一个topic可以拥有一个或者多个消费者来订阅它的数据。对于每一个topic， Kafka集群都会维持一个分区日志，如下所示：每个分区都是有序且顺序不可变的记录集，并且不断地追加到结构化的c
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2024-03-17 10:05:47
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Broker每一个kafka的服务都是一个Broker，一个集群由多个Broker组成。Broker与topic的副本的关系是一个Broker可能存在多个topic的副本，一个topic的副本可能存在于多个Broker上。如下图：Topic-0通过--replication-factor参数创建了4个副本保存在4个Broker上，Topic-1通过--replication-factor参数创建了
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2023-10-19 16:35:52
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一.概述
1.1 概述
Kafka是一个分布式的消息订阅系统，消息被持久化到一个topic中，topic是按照“主题名-分区”存储的，一个topic可以分为多个partition，在parition(分区)内的每条消息都有一个有序的id号，这个id号被称为偏移(offset），记录消息的消息位置。
作用就是：应用解耦，异步传输，消息通信、并行。M
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2024-03-18 00:02:00
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Topic消息主题。消息的生产与消费，围绕消息主题进行生产、消费以及其他消息管理操作。Topic也是消息队列的一种发布与订阅消息模型。生产者向消息主题发布消息，多个消费者订阅该消息主题的消息，生产者与消费者彼此并无直接关系。生产者（Producer）向Topic（消息主题）发布消息的一方。发布消息的最终目的在于将消息内容传递给其他系统/模块，使对方按照约定处理该消息。消费者（Consumer）从T
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2023-10-14 09:25:50
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