前段时间接到用户要求，调整某个主题在 Kafka 集群消息大小为 4M。根据 Kafka 消息大小规则设定，生产端自行将 max.request.size 调整为 4M 大小，Kafka 集群为该主题设置主题级别参数 max.message.bytes 的大小为 4M。以上是针对 Kafka 2.2.x 版本的设置，需要注意的是，在某些旧版本当中，还需要调整相关关联参数，比如 rep
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2024-08-06 21:06:06
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一、入门 1、简介
Kafka is a distributed,partitioned,replicated commit logservice。它提供了类似于JMS的特性，但是在设计实现上完全不同，此外它并不是JMS规范的实现。kafka对消息保存时根据Topic进行归类，发送消息者成为Producer,消息接受者成为Consume
文章目录Kafka初级前言1.topic的增删改查2.生产者的消息发送3.消费者消费数据 Kafka初级前言关于kafka的集群安装这里就先跳过，如果需要相关资料以及学习视频的可以在留言下留下联系信息（邮箱、微信、qq都可），我们直接从kafka的学习开始，这是初级阶段，这篇博主主要讲述kafka的命令行操作。1.topic的增删改查创建主题：切换到kafka的相关目录，进行以下命令行操作bin/
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2024-03-26 06:54:07
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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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为什么要了解这些名词的解释呢？因为在学一个新的知识或者领域的时候，我们需要知道它所定义的概念和名词意思，因为只有这样我们才能理解和掌握这个新的知识点，才能更加系统的掌握这个技术。一.名词解释1.broker Kafka单个节点称为broker，一个Kafka服务就是一个broker，多个broker可以组成一个Kafka集群. 2.topic (主题) topic相当于传统消息系统MQ中的一
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2024-04-26 14:19:11
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kafka-其他参数详解主要介绍下kafka的producer配置参数，只取了其中的一部分常用的，后续的有时间，也会补充一些，更多的详细参数，可以参考《kafka官网》，参数的内容，主要是选取《apache kafka实战》书中的一些讲解和官网相互参看topic 级别参数topic级别的参数是指覆盖 broker 端全局参数；每个不同的 topic 都可以设置自己的参数值。举例来说，上面提到的日志
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2024-03-19 10:23:24
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Kafka架构Kafka工作流程及文件存储机制Kafka中消息是以topic进行分类的，生产者生产消息，消费者消费消息，都是面向topic的。而topic是逻辑上的概念，并没有真实存在，真实存在的式topic下的partition，是一个物理概念，每一个partition对应于一个log文件，用于存储producer生产的数据，producer生产的数据会不断追加到该log文件的末端，每条数据均有
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2024-03-28 12:50:50
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我们在开发的时候经常会用到kafka作为消息订阅模式，里面会涉及到很多参数的配置，通过参数配置取优化业务处理的过程。其中，我们最常用的参数如下:kafka:
consumer:
enable-auto-commit: true
group-id: groupid
auto-commit-interval: 1000
auto-offset-reset: late
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2024-03-21 11:25:50
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文章目录一、什么是Kafka？二、Kafka介绍1.特征2.Kafka名词解释3.Kafka常用命令1.Kafka服务2.Topic3.Produce4.Consumer5.Consumer Group6.Kafka 自带压测脚本4.Kafka API1.Topic2.Produce 一、什么是Kafka？kafka是一个分布式、支持分区的（partition）、多副本的（replica），基于
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2024-02-18 20:25:02
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Kafka本文全部内容为个人理解、做记录用，如果有误请不吝指正 一个分布式的，基于pub-sub的消息队列。Kafka是消费者主动拉取消息的。 在大数据领域作为消息传递中间件应用广泛，业界如果使用spark计算框架，有9成以上消息队列都是使用kafka。架构Topic：相同类型的消息按照主题来存放，不然那不就乱了么。例如你的购物车数据应该放购物车Topic，单个订单数据应该放在订单TopicPar
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2024-04-03 20:07:35
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Kafka 是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列（Message Queue），主要应用与大数据实时处理领域。1. 发布/订阅模式一对多，生产者将消息发布到 topic 中，有多个消费者订阅该主题，发布到 topic 的消息会被所有订阅者消费，被消费的数据不会立即从 topic 清除。2. 架构Kafka 存储的消息来自任意多被称为 Producer 生产者的进程。数据从而可以被发
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2024-05-16 07:14:35
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前面我们了解完broker的配置，现在我们来看下topic的配置：1.cleanup.policy 字符串要么是“delete”，要么是“compact”，或者两者都是。此配置指定在旧日志段上使用的保留策略。默认策略(“delete”)将在达到保留时间或大小限制时丢弃旧段。“compact”设置将启用topic上的日志压缩。服务器提供的默认配置是log.cleanup.policy。2.compr
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2024-02-28 09:30:34
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Kafka初识Kafka是什么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。设计理念低延迟：持久化消息、消费消息时间复杂度都为O(1)高吞吐：普通机器也可以实现每秒发送10W条消息水平扩展：broker、producer、consumer都支持在线水平扩展，顺序性：每个partit
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2024-05-06 23:09:56
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Producer：生产者，发送消息的一方。生产者负责创建消息，然后将其投递到Kafka中。Consumer：消费者，也就是接收消息的一方。消费者连接到Kafka上并接收消息，进而进行相应的业务逻辑处理。Broker：服务代理节点。主题(topic): Kafka中的消息以主题为单位进行归类，生产者负责将消息发送到特定的主题（发送到Kafka集群中的每一条消息都要指定一个主题），而消费者负责订阅主题
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2024-03-16 13:45:38
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001、kafka简介kafka消息队列有两种消费模式，分别是点对点模式和订阅/发布模式。具体比较可以参考Kafka基础–消息队列与消费模式。下图是一个点对点的Kafka结构示意图producer：消息生产者consumer：消息消费者Topic：消息主题partition：主题内分区Brokers：消息服务器Groups：消费者组002、关于TopicKafka需要对消息进行逻辑上的分类(而to
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2024-03-06 17:45:56
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官方文档:http://kafka.apache.org/一、topic主题是将记录发布到的类别或订阅源名称。Kafka中的主题始终是多用户的；也就是说，一个主题可以有零个，一个或多个消费者来订阅写入该主题的数据。在kafka中，topic是一个存储消息的逻辑概念，可以认为是一个消息集合。二、partition每个topic可以划分多个分区（至少包含一个），同一个topic下包含的消息是不同的。每
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2024-04-26 13:35:49
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Kafka中topic可以设置多个分区，而分区是最小的并行度单位。通常而言，分区数越多吞吐量也越高。但是依然有很多因素制约了一个Kafka集群所能支持的最大分区数。我现在高兴地宣布Kafka 1.1.0版本在这方面取得了重大的改进。目前生产环境中单Kafka集群支持的分区上限得到了极大的提升。 为了便于理解这个改进是如何实现的，我们重温一下分区leader和controller的
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2024-02-13 20:16:59
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1.大体流程kafka 新建topic，zk和raft是两套代码有点大的区别。单节点和集群有一些细微的区别。 2.代码流程zk集群创建topic大体流程，这里创建一个名为 flinkin-30 的主题，分区设置为2，使用zk部署的集群：(1)客户端创建主题请求处理入口，如果当前节点是Controller则处理zk写入，否则转到到Controller进行处理。最终会执行zk写入。KafkaApis
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2023-11-04 17:04:09
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摘要：Offset 偏移量，是针对于单个partition存在的概念。作者： gentle_zhou。Kafka，作为一款分布式消息发布和订阅系统，被广泛应用于大数据传输场景；因为其高吞吐量、内置分区、冗余及容错性的特点，可谓是一个很好的大规模消息处理应用的解决方案（行为追踪，日志收集）。基本架构组成Kafka里几有如下大基本要素：Producer：消息生产者，向Kafka cluster内的Br
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2024-07-18 11:43:26
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1 Kafka的工具类1.1 从kafka消费数据的方法消费者代码def getKafkaDStream(ssc : StreamingContext , topic: String , groupId:String ) ={
consumerConfigs.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG , groupId)
val kafkaDStr
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2024-06-20 09:01:46
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