Maxwell实时同步MySQL数据到Kafka一、Maxwell概述Maxwell 是由美国Zendesk公司开源，用Java编写的MySQL变更数据抓取软件。它会实时监控Mysql数据库的数据变更操作（包括insert、update、delete），并将变更数据以 JSON 格式发送给 Kafka等流数据处理平台。Maxwell输出的json字段说明：字段解释database变更数据所属的数据
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2024-02-16 11:00:52
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目录先说说零拷贝聊聊传统IO流程为什么Kafka这么快？下面我们来重点探究 kafka两个重要过程、以及是如何利用两个零拷贝技术sendfile和mmap的。网络数据持久化到磁盘 (Producer 到 Broker)磁盘文件通过网络发送（Broker 到 Consumer）总结Kafka快的原因mmap 和 sendfile总结首先要有个概念，kafka高性能的背后，是多方面协同后、最终的结果。
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2024-03-20 15:27:20
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Kafka发送消息主要有三种方式：1.发送并忘记 2.同步发送 3.异步发送+回调函数方式一：发送并忘记(不关心消息是否正常到达，对返回结果不做任何判断处理) 发送并忘记的方式本质上也是一种异步的方式，只是它不会获取消息发送的返回结果，这种方式的吞吐量是最高的，但是无法保证消息的可靠性方式二：同步发送(通过get方法等待Kafka的响应，判断消息是否发送成功) 以同步的方式发送消息时，一条一条的发
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2024-02-29 09:40:18
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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
再说复制Kafka 的复制机制和分区的多副本架构是Kafka 可靠性保证的核心。把消息写入多个副本可以使Kafka 在发生崩愤时仍能保证消息的持久性。Kafka 的主题被分为多个分区，分区是基本的数据块。分区存储在单个磁盘上，Kafka 可以保证分区里的事件是有序的，分区可以在线（可用），也可以离线（不可用） 。每个分区可以有多个副本，其中一个副本是首领。所有的事件都直接发送给首领副本，或者直接从
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2024-03-25 21:04:58
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【README】本文阐述了kafka可靠消息传递机制；本文部分内容总结于《kafka权威指南》（一本好书，墙裂推荐），再加上自己的理解；【1】可靠性保证1，在讨论可靠性时，一般使用保证这个词；保证指的是， 确保系统在各种不同的环境下能够发生一致的行为； 2，kafka在哪些方面做了保证呢？保证分区消息顺序；只有当消息被写入分区所有副本时，它才被认为是已提交的；（无论生产者acks设置为多
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2024-03-25 10:42:29
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第7步：使用Kafka连接导入/导出数据从控制台写入数据和写回控制台是一个很方便入门的例子，但你可能想用Kafka使用其他来源的数据或导出Kafka的数据到其他系统。相对于许多系统需要编写定制集成的代码，您可以使用Kafka连接到系统去导入或导出数据。Kafka Connect是包括在Kafka中一个工具，用来导入导出数据到Kafka。它是connectors的一个可扩展工具，其执行定制逻辑，用于
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2024-05-09 12:40:59
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目录1、Kafka概念2、kafka架构3、Kafka消费模型4、实现Kafka的生产端5、实现Kafka的消费端6、Flume整合Kafka1、调整flume的配置文件，监控namenode的日志文件2、启动flume3、启动kafka控制台消费者查看数据1、Kafka概念kafka是一个高吞吐的分布式消息系统,它类似HDFS用来存储数,但HDFS是持久化的,文件数据会一直保留,而Kafka只存
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2024-03-21 22:15:48
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kafka是一个分布式消息队列。具有高性能、持久化、多副本备份、横向扩展能力。生产者往队列里写消息，消费者从队列里取消息进行业务逻辑。一般在架构设计中起到解耦、削峰、异步处理的作用。kafka对外使用topic的概念，生产者往topic里写消息，消费者从读消息。为了做到水平扩展，一个topic实际是由多个partition组成的，遇到瓶颈时，可以通过增加partition的数量来进行横向扩容。单个
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2024-05-03 06:46:48
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1.写在前面 实时数仓开发中，利用Canal伪装slave获取MySQL的增量数据，获取后的数据由Kafka生产者接收，交由Flink实时流计算。传输数据量较大时，会占用内存及带宽，所以考虑将数据序列化和反序列化操作，这里介绍的是protocal buffers2.介绍 &nbs
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2024-04-09 08:27:27
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我们曾在之前的文章(COBOL程序数据转JSON格式消息·III)提到过Kafka在CICS中的运用，今天我们将通过一个案例，更加全面地介绍Kafka和CICS的集成情况。如何把CICS应用程序中的消息发送到各大流处理服务器，帮助CICS用户扩大业务范围，一直是CICS努力的方向之一。如今，Kafka已被全球众多企业广泛采用，成为最受欢迎的分布式流处理平台之一。毫无疑问，CICS也支持和Kafka
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2023-09-24 20:42:17
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前记最近在做日志模块。其中用到的日志信息传输的中间工具用的是的 Kafka，在自己的摸索中总是有一些问题的，在这里记录下来。 Kafka 环境搭建首先是下载需要的安装软件。JDK、Zookeeper、Kafka（下载最新的安装文件即可）。首先安装JDK，因为Zookeeper是需要Java的环境；安装完成后要设置好环境变量。接下来安装Zookeeper，所谓的安装就是
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2024-08-07 07:28:53
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文章目录1.相关知识2.系统环境3.任务内容4.任务步骤1.相关知识Flume是一个海量日志采集、聚合和传输的日志收集系统。Kafka是一个可持..
原创
2022-05-25 18:13:14
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作为消息中间件，kafka为了保证消息传递的可靠性，做了很多工作，今天分享这几方面：可靠性保证，复制，broker配置，在可靠的系统里使用生产者。一.可靠性保证为了保证kafka整个系统的可靠性，kafka做了如下几方面的工作： 1：Kafka可以保证分区消息的顺序，如果使用同一个生产者往同一个分区写入消息，而且消息B在消息A之后写入，那么Kafka可以保证消息B的偏移量比消息A的偏移量大，而且消
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2024-03-25 06:25:27
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0 前言要想理解某个系统是怎么运行的，首先我们可以看看它提供什么样的API。本文从 Kafka 的协议交互流程入手，分析 Producer 和 Consumer 是如何工作的。一方面，可以用来实现自己的 kafkasdk；另一方面也能更好地理解 Kafka 的内部原理。接下来就从以下3个方面来学习Kafka协议：Kafka协议格式，包括编解码方案；Producer 工作流程；Consumer 工作
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2023-08-05 22:01:19
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# Oracle CDC 同步数据 Kafka
## 简介
本章节介绍如何使用Oracle自带的LogMiner来提取数据归档日志，并识别输出到Kafka集群，用于后期实时计算业务场景。
## 环境
OS: Windows 10
内存：32GB
部署：docker desktop
## 效果
### docker服务
