（1）kafka生产者设计和组件（1）不同的应用场景对消息有不同的需求，即是否允许消息丢失、重复、延迟以及吞吐量的要求。不同场景对Kafka生产者的API使用和配置会有直接的影响。例子1：信用卡事务处理系统，不允许消息的重复和丢失，延迟最大500ms，对吞吐量要求较高。例子2：保存网站的点击信息，允许少量的消息丢失和重复，延迟可以稍高（用户点击链接可以马上加载出页面即可），吞吐量取决于用户使用网站
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2024-02-28 21:43:58
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1. canal安装官方文档：https://github.com/alibaba/canal/wiki/Canal-Kafka-RocketMQ-QuickStart版本: canal 1.1.3 , JDK 1.8+ ,MySQL 5.7 软件下载之后解压缩，有2个配置文件需要更改:canal.properties
example/instance.properties再修改之前，先
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2024-06-20 06:59:56
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1.收发两端之间的传输距离为1000km，信号在媒体上的传播速率为2×108m/s。试计算以下两种情况的发送时延和传播时延：（1） 数据长度为107bit,数据发送速率为100kb/s。（2） 数据长度为103bit,数据发送速率为1Gb/s。（3） 从上面的计算中可以得到什么样的结论？答案：发送时延 = 数据长度（比特）/发送速率（比特/每秒）  
文 | 吕司君
吕司君，BBD高级软件开发工程师，数据平台负责人，在海量系统、大数据领域的架构设计、稳定运行、数据开放方面有丰富实战经验。 01. 前言 简介 BBD数据平台(DataPlatform)成立于2016年7月，它是以数据为核心，通过组织和管理数据，让其产生最大价值的一个基础服务平台。它是为了解决公司越来越广泛的实时业务需求，而推出的一整套技术解决方案
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2023-12-16 20:45:20
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引子上一篇介绍了KafkaProducer的初始化的过程，这一篇将会介绍KafkaProducer消息发送流程，同样以源码中的examples为例。我们实现的回调方法，用于提供请求完成的异步处理，这种方法将在已确认发送到服务器的记录时调用。深入Producer的发送方法这一篇文章只会对发送的总体做一个介绍，后面的文章将对每个步骤进行深入的去分析。异步将记录发送到主题，并在确认发送后调用提供的回调。
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2023-10-19 09:32:05
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本文实现具体的发送，消费kafka数据代码。kafka服务的搭建详见另一篇文章。kafka服务ip为192.168.1.140，端口port为默认9092。上一篇文章前台代码基本完成，接下来我们在kafka包内接着撸。创建类SendMsgKafka，创建一个全局静态变量显示发送的次数public static int TIMES = 0;接下来就是具体的方法，先写发送数据的代码，创建一个总体控制的
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2024-06-24 16:18:37
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代码使用的是 0.10.1.0 版本的 Kafka examples Producer 代码 代码在源码包的 kafka.examples.Producer 中Kafka Producer 代码public class Producer extends Thread {
// 发送的数据是 K V 结构，对应上类型
private final KafkaProducer<In
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2024-07-04 16:03:41
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（1）生产者概览（1）不同的应用场景对消息有不同的需求，即是否允许消息丢失、重复、延迟以及吞吐量的要求。不同场景对Kafka生产者的API使用和配置会有直接的影响。例子1：信用卡事务处理系统，不允许消息的重复和丢失，延迟最大500ms，对吞吐量要求较高。例子2：保存网站的点击信息，允许少量的消息丢失和重复，延迟可以稍高（用户点击链接可以马上加载出页面即可），吞吐量取决于用户使用网站的频度。（2）K
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2024-03-19 11:34:07
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摘要kafka的存储消息，生产者发送消息，消费者消费消息。这些看起来简单，但实际细想，会有很多问题需要解决：消息是单个单个发送还是批量发送？broker的主题里一有消息就立即推送给消费者吗？生产者的消息怎么保证成功发送到kafka，kafka怎么保证消息传给了消费者？生产者生产者组件以及发送流程如下图所示： 1、创建生产者，生产者创建代码如下：Properties producer
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2024-01-21 10:01:57
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本篇博客主要分享通过kafkaStream处理过的数据发送到doris如何处理数据顺序问题业务场景:实时统计快递订单及时揽收率并录入doris数据库先看下大致的数据来源:业务处理逻辑简介:首先先把订单数据和揽收数据发送到kafka的topic中,然后通过kafkaStream提供的各类窗口函数将数据源处理成自己需要的数据类型输出到其他topic中使用doris处理:对于相同的网点ID和揽收时间来说
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2024-03-01 16:59:26
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不管是把 Kafka 作为消息队列、消息、总线还是数据存储平台来使用 ，总是需要有一个可以往 Kafka 写入数据的生产者和一个可以从 Kafka读取数据的消费者，或者一个兼具两种角 色的应用程序。例如，在一个信用卡事务处理系统里，有一个客户端应用程序，它可能是一个在线商店， 每当有支付行为发生时，它负责把事务发送到 Kafka上。另一个应用程序根据规则引擎检 查这个事务，决定是批准还是拒绝。 批
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2024-01-10 12:34:30
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python kafka 生产者发送数据的三种方式发送方式同步发送发送数据耗时最长有发送数据的状态，不会丢失数据，数据可靠性高以同步的方式发送消息时，一条一条的发送，对每条消息返回的结果判断， 可以明确地知道每条消息的发送情况，但是由于同步的方式会阻塞，只有当消息通过get返回future对象时，才会继续下一条消息的发送异步发送发送数据数据耗时最短可能会丢失数据，数据可靠性低因为不会获取消息发送的
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2023-11-28 20:32:05
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所谓 CommitFailedException，顾名思义就是 Consumer 客户端在提交位移时出现了错误或异常，而且还是那种不可恢复的严重异常
很多提交位移的 API 方法是支持自动错误重试的，比如我们在上一期中提到的commitSync 方法异常解释
本次提交位移失败了，原因是消费者组已经开启了 Rebalance 过程，并且将要提交位移的分区分配给了另一个消费者实例你的消费者实例花费了太
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2024-05-20 22:25:47
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1，消息推送类1 import pika
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4 # 同步消息推送类
5 class RabbitPublisher(object):
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7 # 传入RabbitMQ的ip，用户名，密码，实例化一个管道
8 def __init__(self, host, user, password):
9 self.host = host
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2024-04-16 13:15:37
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kafka在众多消息队列中，性能肯定是第一梯队的，有着很高的吞吐量，每秒钟可以达到500M以上的吞吐量。而kafka能够做到这么高的吞吐量，离不开高性能的IO，kafka是从以下几个方面来提升高性能IO的。批处理从生产者发送到消费者消费，整个过程中，kafka都进行了批处理的操作。生产者发送一条消息，无论是同步还是异步发送的，kafka都不会立马把这条消息发送出去，而是先放到内存中，将多个单条消息
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2024-02-26 23:38:32
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文章目录一. 简介二. 实现2.1 引入依赖2.2 简单消费者源码地址项目推荐 该篇博客是Kafka API的使用，简单消费者 更多高级用法请看我的博客Kafka系列 参考：https://www.orchome.com/451https://www.w3cschool.cn/apache_kafka/apache_kafka_workflow.html一. 简介kafka概念相关的介绍请看官方
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2023-09-15 18:07:33
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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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kafka是一个分布式流处理的平台，通过kafka我们可以发布和订阅流式记录。 我个人喜欢把kafka当做数据库去理解，因为它也有存放数据的功能，但是还是与数据库是不一样的。 kafka中多个broker称为一个集群，一个broker（独立的kafka服务器）中可以创建不同的topic（主题），topic下可以建立多个partition（分区），数据则存放在分区中的一个单元里面（partition
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2024-03-27 16:54:55
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大家都知道Kafka是将数据存储于磁盘的，而磁盘读写性能往往很差，但Kafka官方测试其数据读写速率能达到600M/s，那么为什么Kafka性能会这么高/为什么这么快呢？首先producer往broker发送消息时，采用batch的方式即批量而非一条一条的发送，这种方式可以有效降低网络IO的请求次数，提升性能。此外这些批次消息会"暂存"在缓冲池中，避免频繁的GC问题。批量发送的消息可以进
# 使用Spark发送数据到Kafka的完整指南
在大数据处理和实时数据流传输的场景中，Apache Spark和Apache Kafka是两个非常流行的开源工具。Spark可以高效地处理大规模的数据，而Kafka则提供了一种可靠的数据传输机制。在这篇文章中，我们将带你了解如何使用Spark将数据发送到Kafka。
## 1. 流程概述
在实现代码之前，让我们先明确整个流程。以下是将数据通过
