Kafka streams的相关中文资料非常少，笔者希望借该代码讲述一下自己对kafka streams API的用法。 kafka streams从0.10.0开始引入，现在已经更新到0.11.0。首先它的使用成本非常低廉，仅需在代码中依赖streams lib，编写计算逻辑，启动APP即可。其次它的负载均衡也非常简单暴力，增加
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2024-04-19 13:12:34
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Confluent Inc（原LinkedIn Kafka作者离职后创业公司）在6月份预告推出Kafka Stream，Kafka Stream会在Kafka 0.10版本中推出。对于流计算，已经有Storm、Spark，Samza，包括最近新起的Flink，Kafka为什么再自己做一套流计算呢？Kafka Stream 与这些框架比有什么优势？Samza、Consumer Group已经包装了K
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2024-04-09 14:45:52
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Kafka Streams流计算定义一般流式计算会与批量计算相比较。在流式计算模型中，输入是持续的，可以认为在时间上是无界的，也就意味着，永远拿不到全量数据去做计算。同时，计算结果是持续输出的，也即计算结果在时间上也是无界的。流式计算一般对实时性要求较高，同时一般是先定义目标计算，然后数据到来之后将计算逻辑应用于数据。同时为了提高计算效率，往往尽可能采用增量计算代替全量计算。批量处理模型中，一般先
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2024-05-22 09:29:54
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1、kafka 概述学过并发编程的同学应该知道，我们可以使用阻塞队列+线程池来实现生产者消费者模式。比如说在一个应用中，A方法调用B方法去执行一些任务处理。我们可以同步调用。但是如果这个时候请求比较多的情况下，同步调用比较耗时会导致请求阻塞。我们会使用阻塞队列加线程池来实现异步任务的处理。那么，问题来了，如果是在分布式系统中，两个服务之间需要通过这种异步队列的方式来处理任务，那单进程级别的队列就无
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2024-04-06 13:50:35
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1、 简介Apache kafka 是一个快速、可扩展的、高吞吐的、可容错的分布式“发布-订阅”消息系统，使用Scala与Java语言编写，能够将消息从一个端点传递到另一个端点，较之传统的消息中间件（比如ActiveMQ、RabbitMQ），kafka具有高吞吐量、内置分区、支持消息副本和高容错的特性，非常适合大规模消息处理应用程序。 kafka官网：http://kafka.apache.org
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2024-05-15 15:14:31
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文章目录一、Kafka Streams概述1）Kafka Streams是什么2）流式计算与批量计算区别3）Kafka Streams特点二、Kafka Streams流处理拓扑1）相关概念2）Kafka Streams中两种定义流处理的方法3）流处理中的三种时间4）KTable和KSteam5）窗口三、Kafka Streams原理与架构1）流分区和任务2）线程模型3）本地状态存储4）容错四、
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2024-09-23 10:32:06
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Kakfa入门与使用1、Kafka介绍1.1 Kafka的概念Kafka是一个分布式流处理平台具有以下三个特性：可以让你发布和订阅流式的记录。这一方面与消息队列或者企业消息系统类似。可以储存流式的记录，并且有较好的容错性。可以在流式记录产生时就进行处理。1.2 Kafka的应用场景构造实时流数据管道，它可以在系统或应用之间可靠地获取数据。 (相当于message queue)构建实时流式应用程序，
一、Kafka 简介Kafka 创建背景Kafka 是一个消息系统，原本开发自 LinkedIn，用作 LinkedIn 的活动流（Activity Stream）和运营数据处理管道（Pipeline）的基础。现在它已被多家不同类型的公司 作为多种类型的数据管道和消息系统使用。活动流数据是几乎所有站点在对其网站使用情况做报表时都要用到的数据中最常规的部分。活动数据包括页面访问量（Page View
1. Kafka简介Kafka是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、支持分区的（partition）、多副本的（replica），基于zookeeper协调的分布式消息系统，它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景：比如基于hadoop的批处理系统、低延迟的实时系统、storm/Spark流式处理引擎，web/nginx日志、访问日志，消息服务等等，用scala语言编写
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2024-03-18 18:46:13
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近来，有许多关于“流处理”和“事件数据”的讨论，它们往往都与像Kafka、Storm或Samza这样的技术相关。但并不是每个人都知道如何将这种技术引入他们自己的技术栈。于是，Confluent联合创始人Jay Kreps发布了《流数据平台构建实战指南》。他结合自己过去五年中在LinkedIn构建Apache Kafka的经验，介绍了如何构建一个公司范围的实时流数据中心。他们将该实时流数据中心称为流
近些年来，开源流处理领域涌现出了很多优秀框架。光是在 Apache 基金会孵化的项目，关于流处理的大数据框架就有十几个之多，比如早期的 Apache Samza、ApacheStorm，以及这两年火爆的 Spark 以及 Flink 等。应该说，每个框架都有自己独特的地方，也都有自己的缺陷。面对这众多的流处理框架，我们应该如何选择呢？在本文汇总，我就来梳理几个主流的流处理平台，并重点分析一下 Ka
1. Kafka简介 Kafka是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、支持分区的（partition）、多副本的（replica），基于zookeeper协调的分布式消息系统，它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景：比如基于hadoop的批处理系统、低延迟的实时系统、s
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2019-01-27 03:15:00
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三 Kafka 工作流程分析
3.1 Kafka 生产过程(Producer)分析
3.1.1 写入方式
producer
一、背景在Kafka的组成部分（Broker、Consumer、Producer）中，设计理念迥异，每个部分都有自己独特的思考。而把这些部分有机地组织起来，使其成为一个整体的便是「网络传输」。区别于其他消息队列的方式（RocketMQ处理网络部分直接使用成熟的组件Netty），Kafka则是直接对java的NIO进行了二次包装，从而实现了高效的传输然而处理网络相关的工作是非常复杂的，本文我们只聚焦
Kafka是一个分布式的流式平台。可以从几个方面理解：1. 三个重要的能力：能够实现流式的发布和订阅数据，类似于消息队列或者企业级的消息分发系统。能够在提供一定容错性和持久性能力的基础上存储数据。流式处理数据2. 用途：a. 系统间实时交换数据。 b. 利用其构建一个流式数据处理系统。3. Kafka以集群的形式运行，并且具有跨数据中心横向扩展的能力。Kafka以topics归类消息。每一条数据都
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2024-03-22 09:38:43
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前言应大部分的小伙伴的要求，在Yarn之前先来一个kafka的小插曲，轻松愉快。一、Kafka基础消息系统的作用应该大部份小伙伴都清楚，用机油装箱举个例子 所以消息系统就是如上图我们所说的仓库，能在中间过程作为缓存，并且实现解耦合的作用。引入一个场景，我们知道中国移动，中国联通，中国电信的日志处理，是交给外包去做大数据分析的，假设现在它们的日志都交给了你做的系统去做用户画像分析。
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2024-03-19 02:53:42
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Kafka在0.10版本推出了Stream API，提供了对存储在Kafka内的数据进行流式处理和分析的能力。
本文将从流式计算出发，之后介绍Kafka Streams的特点，最后探究Kafka Streams的架构。
Kafka在0.10版本推出了Stream API，提供了对存储在Kafka内的数据进行流式处理和分析的能力。本文将从流式计算出发，之后
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2024-04-03 15:08:52
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Java使用Producer向Kafka集群发送消息一、Pom文件配置二、向Kafka集群发送消息2.1 直接发送2.2 同步发送2.3 异步发送2.4 Flume使用的发送方式 Java使用Kafka Producer API向Kafka集群发送消息的时候，大概有3中形式，分别为直接、同步、异步发送，本篇文章会介绍这3中发布方式的区别一、Pom文件配置<dependency>
&
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2023-08-19 20:11:05
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文章目录 ?前言1.Kafka简介1.1Kafka是什么？1.2kafka消息队列消息队列的优点-削峰--解耦--异步通信-1.3消息队列的两种模式1.4Kafka基础架构2.Kafka生产者2.1生产者发送信息流程2.2普通的异步发送2.3带回调的异步发送2.4生产者分区2.5生产者分区策略3.数据可靠性3.1ACK应答级别与原理3.2数据去重——幂等性3.3生产者事务3.4 数据有序与数据乱序
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2024-07-18 10:08:25
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项目场景：项目中，向kafka集群中生产消息，由下游系统进行消费处理。问题描述：在项目实际应用过程中，发现经常性的出现异常：原因分析：根据报错内容可知，发送消息时，broker已经不是对应分区的leader了，也就是说问题发生在leader重选举时，由于报错相对比较频繁，即重选举的动作发生的比较频繁，所以问题的重点就是分析是什么原因导致了leaderf发生了重选举。 关于kafka的leadert
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2024-03-22 16:51:57
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