华为云服务器kafka安装和配置kafka介绍优点缺点下载解压配置重点(1)修改启动内存启动工具连接 kafka介绍Kafka是分布式发布-订阅消息系统。它最初由LinkedIn公司开发，之后成为Apache项目的一部分。Kafka是一个分布式的，可划分的，冗余备份的持久性的日志服务。它主要用于处理活跃的流式数据。优点首先kafka优点： 1 支持多个生产者和消费者1 2 支持broker的横向
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2024-03-18 21:12:06
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server.properties中所有配置参数说明(解释)broker.id =0每一个broker在集群中的唯一表示，要求是正数。当该服务器的IP地址发生改变时，broker.id没有变化，则不会影响consumers的消息情况log.dirs=/data/kafka-logskafka数据的存放地址，多个地址的话用逗号分割 /data/kafka-logs-1，/data/kafka-log
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2024-07-18 11:53:42
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线上环境规划JVM参数设置kafka是scala语言开发，运行在JVM上，需要对JVM参数合理设置，参看JVM调优专题 修改bin/kafka-start-server.sh中的jvm设置，假设机器是32G内存，可以如下设置：export KAFKA_HEAP_OPTS="-Xmx16G -Xms16G -Xmn10G -XX:MetaspaceSize=256M -XX:+UseG1GC -XX
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2023-12-21 13:55:47
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一、Kafka安装/配置：前提，安装Zookeeper(IP+端口：192.168.233.147:2181)：1.下载kafka_2.13-3.1.0.tgz:http://mirrors.aliyun.com/apache/kafka/3.1.0/2.用 Xftp将kafka_2.13-3.1.0.tgz 上传到/root 目录。3.解压到/usr/local 目录：[root@localho
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2024-04-07 12:24:00
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配置文件在config/server.properties下面的一些配置可能是你需要进行修改的。这里为官方提供配置文件解释：https://kafka.apache.org/08/configuration.html字段名注释备注推荐配置（如留空，则选用默认配置则可）broker.id整数，建议根据ip区分 推荐利用ip如：192.168.1.1；则利用ip末位作为id；方便对应ip寻找
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2024-07-30 15:34:39
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前面我们说了RabbitMQ和RocketMQ的安装和简单的使用，这次我们说一下Kafka的安装配置，后面我会用几个真实案例来说一下MQ的真实使用场景。天冷了，不愿意伸手，最近没怎么写博客了，还请见谅。一、目标 1.知道什么是Kafka 2.懂得kafka的单机和集群安装配置 3.了解内部参数的简单配置二、Kafka简介 Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流
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2024-02-26 20:30:47
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线上环境规划JVM参数设置kafka是scala语言开发，运行在JVM上，需要对JVM参数合理设置，参看JVM调优专题修改bin/kafka-start-server.sh中的jvm设置，假设机器是32G内存，可以如下设置：export KAFKA_HEAP_OPTS="-Xmx16G -Xms16G -Xmn10G -XX:MetaspaceSize=256M -XX:+UseG1GC
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2023-08-30 08:58:04
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若采用docker容器化的部署方案可直接跳过前提准备哦~前提准备本文使用的是kafka_2.13-2.8.1.tgz❀ 温馨提示： 该文件集成了zookeeper，因此不需要再特意下载哦~前提❀ 确保有jdk8环境1、查看版本java -version2、安装jdk8(有网环境)#Ubuntu
apt install -y openjdk-8-jdk-headless
#CentOS
yum in
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2024-04-21 09:57:22
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kafka学习（二）---- Kafka简单的Java版本的Hello World实例源码git地址：github下载地址1、开发环境我使用的是官网的kafka_2.11-0.10.0.0版本，最新的是kafka_2.11-0.10.0.1版本，大家自行下载安装配置。点击进入下载地址，进入如何win下配置开发环境 ##2、 创建项目 ## 两种方式：（a）普通的方式创建注意：开发时候，需要将下载
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2024-08-06 21:18:11
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“ 这篇文章，同样给大家聊一个硬核的技术知识，我们通过Kafka内核源码中的一些设计思想，来看你设计Kafka架构的技术大牛，是怎么优化JVM的GC问题的? 1、Kafka的客户端缓冲机制 首先，先得给大家明确一个事情，那就是在客户端发送消息给kafka服务器的时候，一定是有一个内存缓冲机制的。 也就是说，消息会先写入一个内存缓冲中，然后直到多条消息组成了一个Batch，才会一次网络通信
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2024-03-08 20:57:00
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除了主机监控之外，另一个重要的监控维度就是 JVM 监控。Kafka Broker 进程是一个普通的 Java 进程，所有关于 JVM 的监控手段在这里都是适用的。监控 JVM 进程主要是为了让你全面地了解你的应用程序（Know Your Application）。具体到 Kafka 而言，就是全面了解 Broker 进程。比如，Broker 进程的堆大小（HeapSize）是多少、各自的新生代和
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2024-03-16 09:09:45
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3.1 Broker Configs 基本配置如下： -broker.id
-log.dirs
-zookeeper.connect Topic-level配置以及其默认值将在下面讨论。PropertyDefaultDescriptionbroker.id 每个broker都可以用一个唯一的非负整数id进行标识；
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2024-09-30 19:18:07
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作者 | Ben Bromhead Apache Kafka 肯定会像它的同名小说家一样不负众望，因为它能激奋新来者、挑战深度，若能更全面的理解它还会产生丰厚的回报。抛开文学，书归正传。遵循 kafka 最新的最佳实践，一定可以让这个强大的数据流平台的管理变得非常、非常容易，而且还会相当有效。这里有 10 个具体的技巧，可以帮助您优化 Kafka 部署并更容易管理：设置日志配置参数以使日志易于
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2024-07-18 07:45:26
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server.properties的参数详解broker.id =0
// 每一个broker在集群中的唯一表示，要求是正数。当该服务器的IP地址发生改变时，broker.id没有变化，则不会影响consumers的消息情况
log.dirs=/data/kafka-logs
// kafka数据的存放地址，多个地址的话用逗号分割 /data/kafka-logs-1，/data/kafka
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2024-04-23 20:02:55
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1. 准备工作1.1 安装包jdk-8u162-linux-x64.tarzookeeper-3.4.12.tarkafka_2.11-2.0.0 .tgz注：安装包版本按自己需要下载1.2 准备至少3台主机2. 安装JAVA环境在每台主机下执行下面步骤：将安装包移到/usr/local目录下mv jdk-8u162-linux-x64.tar.gz /usr/local解压文件tar -zxvf
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2024-03-19 01:59:43
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消费消息的请求(按序)org/apache/kafka/common/requests/RequestHeaderorg/apache/kafka/common/requests/ApiVersionsRequestorg/apache/kafka/common/requests/MetadataRequest 批量查询topic的元数据信息org/apache/kafka/common/req
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2024-07-16 08:07:54
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Service.properties参数详解server.properties是Kafka的主要配置文件，下面简单介绍其中的相关配置项的含义。一般最为核心的三个配置 broker.id、log.dir、zookeeper.connect 。其他配置可以根据需求自行修改。进入配置目录，通常相关的配置主要有以下三个 其他配置如下： Service.properties参
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2024-07-02 21:17:21
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前言这篇文章，同样给大家聊一个硬核的技术知识，我们通过Kafka内核源码中的一些设计思想，来看你设计Kafka架构的技术大牛，是怎么优化JVM的GC问题的？1、Kafka的客户端缓冲机制首先，先得给大家明确一个事情，那就是在客户端发送消息给kafka服务器的时候，一定是有一个内存缓冲机制的。也就是说，消息会先写入一个内存缓冲中，然后直到多条消息组成了一个Batch，才会一次网络通信把Batch发送
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2023-12-17 23:31:33
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管理和改进低质量的供应商可能是一项具有挑战性的任务，但与他们合作以提高他们的能力是可能的。可以采取一些步骤来管理和帮助提高供应商的质量：确定根本原因：了解供应商产品或服务质量低下的原因。对他们的流程、资源和能力进行全面评估，以确定需要改进的领域。设定明确的质量期望：向供应商清楚地传达您的质量要求和期望。包括定义特定的质量指标、性能指标以及需要满足的任何行业标准或认证。建立协作关系：在协作和开放沟通
目录1、一个超大数据量处理系统是如何不堪重负OOM的？1.1、系统运行：1.2、针对Kafka故障设计的高可用场景1.3、无法释放的内存最终导致OOM1.4、解决思路2、无限循环调用导致OOM3、没有缓存的动态代理4、每秒仅仅上百请求的系统为什么会因为OOM而崩溃？Tomcat5、Jetty 服务器的 NIO 机制是如何导致堆外内存溢出的？Direct buffer memory？6、一次微服务架
