Kafka的成长正在蹦沙卡拉卡！在《财富》 500强公司中，超过三分之一的公司使用Kafka。这些公司包括排名前十的旅行社，排名前十的银行中有七个，排名前十的保险公司中有八个，排名前十的电信公司中有九个，等等。LinkedIn，Microsoft和Netflix每天使用Kafka(1,000,000,000,000)处理消息。国内腾讯、阿里、特别是支付宝等，都大量在用。Kafka用于实时数据流，收
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2024-05-09 13:22:48
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———————————————————————————————————kafka-python文档：KafkaConsumer - kafka-python 2.0.2-dev documentation 文章目录1. 基本概念2. 本地安装与启动（基于Docker）2.1 下载zookeeper镜像与kafka镜像：2.2 本地启动zookeeper2.3 本地启动kafka2.4 进入kafk
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2024-03-06 03:07:57
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Kafka定义：
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，它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景：比如基于Hadoop的批处理系统、低延迟的实时系统、storm/Spark流式处理引擎，web/nginx日志、访问日志，消息服务等Kafka特性：
高吞吐量、低延迟：K
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2024-03-14 07:02:53
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kafka是一个分布式，分区的，多副本的，多订阅者的消息发布订阅系统（分布式MQ系统），可以用于搜索日志，监控日志，访问日志等。kafka是一个分布式，分区的，多副本的，多订阅者的消息发布订阅系统（分布式MQ系统），可以用于搜索日志，监控日志，访问日志等。今天小编来领大家一起来学习一下Kafka消费与心跳机制。1、Kafka消费首先，我们来看看消费。Kafka提供了非常简单的消费API，使用者只需
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2024-08-06 18:37:22
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kafka性能非常的不错概述一切从问题开始针对问题1针对问题2针对问题3总结 概述本文通过使用使用 kafka场景 展示的现象和监控数据变化，来提供大家实践中评估kafka的使用，提供一些参考数据。一切从问题开始我们通过发出下面的疑问开场：kafka中存在大量数据 ，我去把所有数据消费一遍，对性能有多大影响？；大量生产者与消费者连接kafak ,对性能有多大影响？；kafka大量的topic ,
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2024-03-27 12:07:56
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一、前言 由于工作原因使用到了 Kafka，而现有的代码并不能满足性能需求，所以需要开发高效读写 Kafka 的工具，本文是一个 Python Kafka Client 的性能测试记录，通过本次测试，可以知道选用什么第三方库的性能最高，选用什么编程模型开发出来的工具效率最高。 二、第三方库性能测试1.第三方库 此次测试的是三个主要的 Python Kafka Client：pykaf
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2024-05-18 00:37:40
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Kafka的高性能Kafka 的性能绝对是处于第一梯队的。我曾经在一台配置比较好的服务器上，对 Kafka 做过极限的性能压测，Kafka 单个节点的极限处理能力接近每秒钟 2000 万条消息，吞吐量达到每秒钟 600MB。你可能会问，Kafka 是如何做到这么高的性能的？怎么开发一个高性能的网络应用程序。其中提到了像全异步化的线程模型、高性能的异步网络传输、自定义的私有传输协议和序列化、反序列化
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2024-03-27 20:57:22
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掌握一到两门java主流中间件，是敲开BAT等大厂必备的技能，送给大家一个Java中间件学习路线，助力大家实现职场的蜕变。1、抛出问题笔者最近在折腾数据异构体系，在实现MySQL增量数据同步到MQ(Kafka、RocketMQ),本文的故事就从这里开始。众所周知，为了提高写入端的并发性能，通常会采用多线程并发机制，提高写入端的性能，接下来基于MySQL增量同步到Kafka为例，阐述一下第一版的架构
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2024-05-16 11:05:37
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文章目录kafka(MQ)简介QuickstartZookeeper环境安装kafkakafka的运用Flink介绍Flink开发步骤 kafka(MQ) 官网：http://kafka.apache.org/简介kafka(25W-50W/秒)也是一个消息队列，主要用作流量的削峰平谷，Kafka目前是大数据业界公认的MQ，比较古老的队列有activemq(6000/s)，现在流行用的有rabb
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2024-03-18 08:24:18
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KafkaApache kafka 是一个分布式消息系统，能作为生产者消费者问题连接的框架。1. Kafka的特性 1）高吞吐/低延迟：kafka每秒可以处理几十万条消息，它的延迟最低只有几毫秒 2）可扩展性：kafka集群支持热扩展 3）持久性/可靠性：消息被持久化到本地磁盘，并且支持数据备份 4）容错性：允许集群中节点失败（若副本数量为n,则允许n-1个节点失败） 5）高并发：支持数千个客户端
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2024-02-03 13:56:10
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一、概念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，它的最大的特性就是可以 实时的处理大量数据以满足各种需求场景：比如基于hadoop的批处理系统、低延迟 的实时系统、storm/Spark流式处理引擎，web/nginx日志、访问日志，消息服务 等等，用scala语言编写，Li
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2024-03-22 08:23:16
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一、先安装KAFKA的环境概念：Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台，由Scala和Java编写。Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。 这种动作（网页浏览，搜索和其他用户的行动）是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。 这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决。 对于像Hadoop一样的日志数据
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2023-11-13 17:27:49
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Kafka 介绍官方网址采用生产者消费者模型,具有高性能（单节点支持上千个客户端，百兆/s吞吐量）、持久性（消息直接持久化在普通磁盘上且性能好)、分布式（数据副本冗余、流量负载均衡、可扩展）、灵活性（消息长时间持久化+Client维护消费状态）的特点Kafka优势解耦与缓冲: 例如使用SparkStream时,于flume采集后的数据传输,解决了大量数据导致SparkStream崩溃的问题,flu
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2024-06-05 14:09:50
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项目地址: didi/Logi-KafkaManager: 一站式Apache Kafka集群指标监控与运维管控平台本文主要是讲解 针对Topic生产/消费 的限流配置; 如果不需要设置限流 则可忽略;申请配额(限流)不了解kafak配额管理机制的可以先了解一下 kafka中的配额管理（限速）机制 默认创建完Topic之后是没有设置配额信息的,而且我们都知道Kafka的配额(限流)只支持三种粒度:
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2024-01-21 00:34:05
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相信大家对Kafka不会陌生，但首先还是要简单介绍一下。Kafka是一种高性能的分布式消息系统，由LinkedIn公司开发，用于处理海量的实时数据流。它采用了发布/订阅模式，可以将数据流分发到多个消费者端，同时提供了高可靠性、高吞吐量和低延迟的特性。Kafka的应用场景非常广泛，例如日志收集、事件流处理、实时监控等。在这些场景中，Kafka可以提供高可靠性和低延迟的数据传输，确保数据的稳定性和实时
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2024-03-21 09:09:33
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代码地址：https://github.com/18113996630/flink-practice/blob/master/src/main/scala/com/hrong/flink/watermark/WaterMarkFunc02.scala视频讲解：flink迟到数据处理视频讲解waterMark和Window机制解决了流式数据的乱序问题，对于因为延迟而顺序有误的数据，可以根据event
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2024-04-23 16:48:13
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前言在本文开始之前，作者一直有个疑惑，就是面试题是只写写问题和答案就草草了事，还是应该深入分析一下其背后发生的一些原理。和朋友探讨以后作者还是决定采用后者的方式，因为我认为不仅要做到知其一，更要知其二，所以我们就用讲解原理的方式来看看 Kafka 常见的面试题吧。另外避免文章过长，我打算接下来使用几篇文章来详解每道题背后的原理。好了废话有点多，直接开干。文章概览kafka 如何保证数
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2024-08-06 21:15:02
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1．测试环境python 3.4zookeeper-3.4.13.tar.gz下载地址1：下载地址2：kafka_2.12-2.1.0.tgz下载地址1：下载地址2：pykafka-2.8.0.tar.gz下载地址1：2．实现功能实时采集Kafka生产者主题生产速率，主题消费速率，主题分区偏移，消费组消费速率，支持同时对多个来自不同集群的主题进行实时采集，支持同时对多个消费组实时采集3．使用前提1
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2023-09-15 19:58:02
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Kafka、RabbitMQ和RocketMQ都是流行的消息队列系统，它们都有自己的优势和缺点，适用于不同的应用场景。1. Kafka优势： - 高吞吐量和低延迟：Kafka是一个高性能的消息队列系统，能够处理大量的消息并保证低延迟。 - 可靠性：Kafka采用分布式架构，能够保证消息的可靠性和高可用性。 - 可扩展性：Kafka支持水平扩展，可以通过添加更多的节点来提高吞吐量和容量。 - 多语言
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2024-02-20 07:13:08
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一、Topic、Partition、Broker关系每一个topic都有多个Partition，每个partition内部是有序的,每个Partition负责存储这个Topic一部分的数据。对于每一个topic， Kafka集群都会维持一个分区日志，如下所示：图片来源： https://kafka.apachecn.org/intro.html每个分区都是有序且顺序不可变的记录集，并且不
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2024-05-13 09:16:45
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