# Python Kafka Topic详解
## 简介
Apache Kafka是一个分布式流处理平台，它由德国公司Confluent开发。Kafka提供了一种发布/订阅模式的消息传递系统，用于处理大规模数据流。在Kafka中，消息被存储在topic中，而topic则被分区并复制到多个broker中。本文将介绍如何在Python中使用Kafka topic。
## Kafka Topic
原创
2024-05-23 05:15:00
77阅读
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
转载
2024-03-19 10:23:24
62阅读
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
转载
2024-03-28 12:50:50
46阅读
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
转载
2024-03-21 11:25:50
152阅读
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
转载
2024-02-18 20:25:02
79阅读
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
转载
2024-04-03 20:07:35
64阅读
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
转载
2024-05-16 07:14:35
109阅读
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
转载
2024-02-28 09:30:34
117阅读
## 创建Kafka主题的步骤
为了教会小白如何使用Python来创建Kafka主题，我们将按照以下步骤进行操作：
1. 连接到Kafka集群
2. 创建Kafka主题
3. 验证主题是否成功创建
下面是整个流程的流程图：
```mermaid
flowchart TD
A[连接到Kafka集群] -- 点击流程详情 --> B[创建Kafka主题]
B -- 点击流程详情
原创
2023-09-12 20:41:35
342阅读
# Python查询Kafka Topic实现方法
## 概述
在本文中，我将向你介绍如何使用Python查询Kafka Topic。通过以下步骤，你将能够轻松地实现这一功能：
1. 创建Kafka消费者对象
2. 订阅要查询的Topic
3. 接收和处理消息
下面，我将详细介绍每个步骤需要做什么以及需要使用的代码。
## 步骤一：创建Kafka消费者对象
在Python中，我们使用`
原创
2023-10-31 08:29:39
141阅读
python操作kafka topic
原创
2021-06-10 14:07:48
1927阅读
# Python获取Kafka Topic
Apache Kafka是一个高性能的分布式消息传递系统，被广泛应用于实时数据流处理和日志收集等场景。在Kafka中，消息按照topic进行组织和存储，每个topic可以包含多个分区，每个分区可以有多个副本。在实际应用中，有时候我们需要获取Kafka中的topic列表，以便进行监控、管理或其他操作。
本文将介绍如何使用Python来获取Kafka中的
原创
2024-06-27 06:05:21
163阅读
# 实现Python Kafka多个Topic
## 简介
在本文中，我将向你展示如何使用Python实现Kafka多个Topic的功能。Kafka是一个高性能、分布式的消息队列系统，它可以处理大量的实时数据流。通过使用Kafka，你可以将消息发送到一个或多个主题（Topic）中，并从中读取消息。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[创建Kafka生产者]
原创
2023-12-20 03:39:42
316阅读
kafka-python文档：KafkaConsumer - kafka-python 2.0.2-dev documentation一、基本概念Topic：一组消息数据的标记符；Producer：生产者，用于生产数据，可将生产后的消息送入指定的Topic；Consumer：消费者，获取数据，可消费指定的Topic；Group：消费者组，同一个group可以有多个消费者，一条消息在一个group中
转载
2023-12-07 09:30:54
42阅读
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
转载
2024-08-06 21:06:06
188阅读
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
转载
2024-05-06 23:09:56
136阅读
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
转载
2024-03-16 13:45:38
66阅读
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
转载
2024-03-06 17:45:56
58阅读
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
转载
2024-04-26 13:35:49
80阅读
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
转载
2024-02-13 20:16:59
317阅读
