前阵子，师长给大家系统梳理过Kafka相关知识点，如下几篇：RabbitMQ和Kafka到底怎么选？17 个方面，综合对比 Kafka、RabbitMQ、RocketMQ、ActiveMQ 四个分布式消息队列大白话+13张图解 KafkaKafka 基本原理（8000 字小结）但是有的读者还是不明白Kafka为什么速度那么快？针对这一问题，梳理一篇，以供参考。零、正文Kafka 的消息是保存或缓存
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2023-12-31 22:30:52
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# 从Dinky Kafka写入MySQL：一个简单的数据流转方案
在实际的软件开发中，我们经常需要将数据从一个系统传输到另一个系统。其中一个常见的需求是将消息队列中的数据写入到数据库中。本文将介绍如何使用Dinky Kafka和MySQL来实现这一需求，并给出相应的代码示例。
## Dinky Kafka简介
Dinky Kafka是一个轻量级的Kafka客户端库，它可以帮助我们快速地连接
原创
2024-06-07 04:59:23
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本文主要讲解 Kafka 是什么、Kafka 的架构包括工作流程和存储机制，以及生产者和消费者。最终大家会掌握 Kafka 中最重要的概念，分别是 Broker、Producer、Consumer、Consumer Group、Topic、Partition、Replica、Leader、Follower，这是学会和理解 Kafka 的基础和必备内容。定义Kafka 是一个分布式的基于发布/订阅模
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2024-06-02 10:12:52
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maxwell 是由美国zendesk开源，用java编写的Mysql实时抓取软件。其抓取的原理也是基于binlog。 1 工具对比Maxwell与Canal相比，具有以下特点：Maxwell 没有 Canal那种server+client模式，只有一个server把数据发送到消息队列或redis。Maxwell 有一个亮点功能，就是Canal只能抓取最新数据，对已存在的历史数据没有
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2023-09-03 19:33:24
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Canal是阿里开源的一个比较有名的Java中间件，主要作用是接入数据库（MySQL）的binlog日志，实现数据的增量订阅、解析与消费，即CDC（Change Data Capture）。近期我们计划将数据仓库由基于Sqoop的离线按天入库方式改为近实时入库，Canal自然是非常符合需求的。Canal的模块设计精妙，但代码质量低，阅读起来比较困难。在其GitHub Wiki中详细叙
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2024-07-18 17:42:21
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背景从指定的kafka消费数据，落地成指定的数据格式的文件生产者线程任务：从kafka中拉取数据并存入线程安全的集合中从kafka中读取消息，需要用到KafkaConsumer，通过和Producer使用相同的topic约定来消费指定数据。配置消费端consumer需要配置文件properties以及订阅的主题topic，这些在构造线程类时就进行配置。从kafka中拉取的数据都被存储在consum
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2023-11-27 19:54:42
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背景云原生场景下应用运行在Pod中，如何查看日志成为比较大的痛点。有些人将Pod中日志打印的目录挂载到外部物理机的磁盘上，然后再用传统查看日志的方式查看。这种方式还是在用传统的思维解决云原生问题，这种做法微服务如果拆分一多，这个时候再发生事件，查日志就成了灾难；而且挂在外部物理磁盘的方法也限制了pod扩缩容的能力。好一点的做法是将日志通过一些方法从Pod中传出来，汇总到一个日志大数据分析平台里做统
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2023-08-21 22:06:27
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# Apache Flink Kafka数据写入MySQL的全面指南
在大数据领域，Apache Flink作为一种流处理框架，已经广泛应用于实时数据处理。而Kafka则被普遍用作消息队列，用于生产和消费大量的实时数据。将Kafka中的数据实时写入MySQL，可以帮助我们进行数据分析和存储。这篇文章将介绍如何使用Flink将Kafka中的数据写入MySQL，并提供示例代码、类图和ER图，帮助大家
# Kafka数据直接写入MySQL
在数据处理和分析的过程中，Kafka作为一个高性能的消息队列系统被广泛应用。而MySQL作为一个常见的关系型数据库，也是数据存储的首选之一。本文将介绍如何将Kafka中的数据直接写入MySQL数据库，以实现数据的实时同步和持久化存储。
## 为什么选择将Kafka数据写入MySQL
Kafka是一个高性能、持久化的消息队列系统，用于跨服务之间的数据传输和
原创
2024-06-24 05:48:15
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一、背景说明 Flink的API做了4层的封装，上两层TableAPI、SQL语法相对简单便于编写，面对小需求可以快速上手解决，本文参考官网及部分线上教程编写source端、sink端代码，分别读取socket、kafka及文本作为source，并将流数据输出写入Kafka、ES及MySQL，方便后续查看使用。 二、代码部分说明：这里使用connect及DDL两种写法，connect满足Flink
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2021-06-18 16:53:00
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# 如何实现“django kafka数据写入mysql”
## 一、整体流程
下面是实现“django kafka数据写入mysql”的整体流程，我们将使用Django框架、Kafka和MySQL数据库。
```mermaid
gantt
title 实现“django kafka数据写入mysql”流程示意图
section 设计
定义数据模型: don
原创
2024-07-05 06:28:57
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### Kafka消息数据写入MySQL
Kafka是一个高性能、分布式的消息队列系统，可以用于数据传输和处理。有时候我们需要将Kafka中的消息数据写入到MySQL数据库中，以便进行进一步的分析和处理。在本文中，我们将介绍如何使用Java代码实现将Kafka消息数据写入MySQL数据库的操作。
#### 数据库表设计
首先，我们需要设计一个MySQL数据库表来存储从Kafka中读取的消息数
原创
2024-04-06 04:46:54
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# Kafka 写入 MySQL 数据重复的解决方案
在现代数据架构中，Apache Kafka 和 MySQL 都扮演着重要角色。Kafka 是一个分布式流处理平台，而 MySQL 则是一款流行的关系型数据库。很多情况下，我们需要将数据从 Kafka 写入 MySQL。不过，随着数据量的增加，数据重复的问题也随之而来。本文将探讨导致数据重复的原因，并提供相应的解决方案，包括代码示例。
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1、Found option without preceding group in config fileD:\mysql-8.0.17\bin>mysqld --initialize --consolemysqld: [ERROR] Found option without preceding group in config file D:\mysql-8.0.17\my.ini at l
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2024-09-04 16:29:53
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开始认为kafka生产端的future应用是线程中的异步操作, 直到后来看到消费端主要到只有一个线程的情况下収future的使用 NIO.2，主要包括新的：异步 I/O（简称 AIO）；Multicase 多播；Stream Control Transport Protocol（SCTP）；文件系统 API；以及一些 I/O API 的更新，例如：java.io.File.toPath，
开发者可以使用kafka内置的客户端API开发kafka应用程序。除了内置的客户端之外，kafka还提供了二进制连接协议，也就是说，我们直接向kafka网络端口发送适当的字节序列，就可以实现从Kafka读取消息或往kafka写入消息。还有很多用其它语言实现的kafka客户端，比如C++、python等，都实现了kafka连接协议。这些客户端不属于kafka项目，但是kafka项目wiki上提供
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2023-12-14 13:17:19
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本篇我们将从 Kafka 生产者的设计和组件讲起，学习如何使用 Kafka 生产者。 将演示如何创建 KafkaProducer 和 ProducerRecords 对象、如何将记录发送给 Kafka，以及如何处理Kafka 返回的错误，然后介绍用于控制生产者行为的重要配置选项，最后深入探讨如何使用不同的分区方法和序列化器，以及如何自定义序列化器和分区器。生产者概览很多情况下我们需要往 Kafka
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2023-11-26 20:21:30
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在现代大数据处理中，通过 Apache Flink SQL 消费 Kafka 消息并将数据写入 MySQL 已成为一种常见需求。这样的数据处理链能够快速、实时地将数据流转化为可持久化和分析的数据。
> **引用块**：在大数据处理领域，Flink 是一种高吞吐、高性能的流处理框架，其 SQL 支持让让流处理变得更加易于应用。
### 技术演进史
- **2010**：Apache Flink
https://debezium.io/documentation/reference/1.7/connectors/mysql.htmlDebezium MySQL源连接器配置属性//mysql.properties
name=inventory-connector
connector.class=io.debezium.connector.mysql.MySqlConnector
databa
Kafka为什么速度那么快？Kafka的消息是保存或缓存在磁盘上的，一般认为在磁盘上读写数据是会降低性能的，因为寻址会比较消耗时间，但是实际上，Kafka的特性之一就是高吞吐率。即使是普通的服务器，Kafka也可以轻松支持每秒百万级的写入请求，超过了大部分的消息中间件，这种特性也使得Kafka在日志处理等海量数据场景广泛应用。针对Kafka的基准测试可以参考，Apache Kafka基准测试：每秒
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2024-03-22 08:36:54
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