消息丢失的场景如果Kafka Producer使用“发后即忘”的方式发送消息，即调用producer.send(msg)方法来发送消息，方法会立即返回，但此时并不能说明消息已经发送成功。消息发送方式详见初次邂逅Kafka生产者。如果在消息过程中发生了网络抖动，那么消息就会丢失；或发送的消息本身不符合要求，如大小超过Broker端的承受能力等（消息太大的情况在生产中实际遇到过，最后通过在发送前将消息
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2024-03-22 10:12:14
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细分客户群是向客户提供个性化体验的关键。它可以提供关于客户行为、习惯与偏好的相关信息，帮助企业提供量身定制的营销活动从而改善客户体验。在业界人们往往把他吹嘘成提高收入的万能药，但实际上这个操作并不复杂，本文就将带你用简单的代码实现这一项目。客户细分我们需要创建什么？通过使用消费交易数据，我们将会通过创建一个2 x 2的有价值属性的矩阵来得到4个客户群。每一个客户群将与其他群体有两大区别，即当前客户
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2024-05-11 17:21:52
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二，offset操作2.1 提交offset 在消费者消费过程，以及rebalance操作之前，抖要提交一次offset记录consumer当前的消费位置。提交offset的功能也由ConsumerCoordinator实现我们在第一节中讲过，Consumer..Client的SubscriptionState字段，使用TopicPartitionState记录每个TopicPartit
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2024-08-06 19:26:48
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消费者不需要自行管理 offset（分组+topic+分区），系统通过 broker 将 offset 存放在本地。低版本通过 zk 自行管理。系统自行管理分区和副本情况。消费者断线后会自动根据上一次记录的 offset 去获取数据（默认一分钟更新一次 offset），同一个分组中的客户不能同时消费同一个分片。不同的 group 记录不同的 offset，这样不同程序读取同一个 top
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2023-08-26 23:47:20
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大数据时代消费品行业的发展现状与未来趋势~
原创
2021-07-08 14:48:41
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ActiveMQ支持的虚拟Destinations分为有两种，分别是 Ø 虚拟主题（Virtual Topics）Ø 组合 Destinations（CompositeDestinations）这两种虚拟Destinations可以看做对简单的topic和queue用法的补充，基于它们可以实现一些简单有用的EIP功能，虚拟主题类似于1对多的分支功能+消费端的cluster+failover，组合D
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2024-06-20 10:04:43
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社会科技水平的不快速发展，计算机信息技术已经广泛应用到各个领域之中，互联网大数据、云消费时代悄然到来，计算机信息技术逐渐融入到人们的日常生产和生活之中，同时，技术在商业之中的应用和成熟，更加凸显出了这些技术的优越性。云消费时代之下，大数据的使用不仅使得企业产品、服务更加容易满足消费者的需求，也使得消费者向着更高的层次追求，企业要想在激烈的市场竞争之中脱颖而出，就需要使用大数据技术，运用各种信息模块
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2024-07-03 02:41:00
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美图欣赏： 一.Kafka是什么在流式计算中，Kafka一般用来缓存数据，spark通过消费Kafka的数据进行计算。1）Apache Kafka是一个开源消息系统，由Scala写成。是由Apache软件基金会开发的一个开源消息系统项目。2）Kafka最初是由LinkedIn公司开发，并于2011年初开源。2012年10月从Apache Incubator毕业。该项目的目标是为处理实时数据提供一个
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2023-12-01 11:50:40
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目录一、数据采集/消费(存储)二、数据采集三、数据消费四、编写代码 在project-ct.pom在ct.consume下在ct.consumer.bean在ct.consumer.dao 在ct-consumer的resources 在ct-common.pom在ct.common.api在ct.common.bean在ct.common.constant在ct-c
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2024-07-31 20:08:13
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本文将从消息的生产端和消息的消费端分析，数据是如何丢失的？数据是如何出现重复消费的，如何解决上述这种情况?利用 Kafka 高吞吐、可分区、可复制的特性, 在实时数据流分析应用领域，Kafka 在此大展身手。1/ 生产端 Producer消息格式：每个消息是一个 ProducerRecord 对象，必须指定消息所属的 Topic 和消息值 Value ，此外还可以指定消息所属的 Partition
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2023-12-07 21:00:19
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写在前面：如果本篇博客中有错误的地方，还请各位博主指出。消费的方式消费者接收数据的时候，有两种方式可以选择：Kafka往消费者推送消息，即推的方式去让消费者去处理数据。但是这种方式有一个问题，就是说如果每个消费者的处理数据的能力不同的话，那么将会导致生产大于消费的情况出现。如下图所示：既然Kafka推送的方式不是很好，那么另一种方式就是又消费者去Kafka中去取数据，这样就可以避免了消费者消费水平
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2023-12-16 02:34:03
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kafka查看消费数据 一、如何查看在老版本中，使用kafka-run-class.sh 脚本进行查看。但是对于最新版本，kafka-run-class.sh 已经不能使用，必须使用另外一个脚本才行，它就是kafka-consumer-groups.sh普通版查看所有组要想查询消费数据，必须要指定组。那么线上运行的kafka有哪些组呢？使用以下命令： bin/kafka-consu
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2024-02-28 14:13:19
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1、Kafka保证数据不丢失的原理1.1、kafka消息的位置用好Kafka，维护其消息偏移量对于避免消息的重复消费与遗漏消费,确保消息的Exactly-once是至关重要的。 kafka的消息所在的位置Topic、Partitions、Offsets三个因素决定。 Kafka消费者消费的消息位置还与consumer的group.id有关。 consumerOffsets与earlieastL
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2024-02-29 09:16:54
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我们经常会遇到kafka数据丢失的问题，所以将遇到过的或有可能造成数据丢失的问题进行个小总结。其实在kafka处理数据的流程有很多，把这些流程梳理一遍，有助于分析数据丢失的情况，从这个图中可以看出数据流向，图中涉及的所以过程都可能造成数据的丢失。首先要确定是否有业务数据写入再明确数据是在kafka之前就已经丢失还是消费端丢失数据的？ 2.1 如果是在写入端丢失数据，那么每次结果应该完全一样(在写入
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2024-03-06 11:56:41
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一、不丢失数据 1.生产者数据不丢失 同步模式：配置=1（只有Leader收到，-1所有副本成功，0不等待）。leader partition挂了，数据就会丢失。 解决：设置为-1保证produce写入所有副本算成功 producer.type=sync request.required.acks=-1 异步模式，当缓冲区满了，如果配置为0（没有收到确认，一
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2024-02-28 08:48:40
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Kafka保证不丢消息，不重复消费消息Kafka作为当下流行的高并发消息中间件，大量用于数据采集，实时处理等场景，我们在享受它带来的高并发，高可靠等便利时，同时不得不面对可能存在的问题，最常见的就是丢包，重发问题。1. 丢包问题1.1 问题描述所谓丢包一般是指发送方发送的数据未到达接收方. 常见的丢包可能发生在发送端, 网络,接收端.例如,消息推送服务，每天早上，手机上各终端都会给用户推送消息，
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2024-03-18 21:11:38
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1.了解基本数据结构及特点如,有哪些二叉树,各有什么特点树二叉搜索树每个节点都包含一个值,每个节点至多有两棵子树,左孩子小于自己,右孩子大于自己,时间复杂度是O(log(n)),随着不断插入节点,二叉树树高变大,当只有左(右)孩子时,时间复杂度变为O(n).平衡二叉树保证每个节点左右子树高度差绝对值不超过1.比如,AVL树在插入和删除数据是经常需要旋转以保持平衡.适合插入删除少场景.红黑树非严格平
一、写入方式producer采用推（push）模式将消息发布到broker，每条消息都被追加（append）到分区（patition）中，属于顺序写磁盘（顺序写磁盘效率比随机写内存要高，保障kafka吞吐率）。分区（Partition）Kafka集群有多个消息代理服务器（broker-server）组成，发布到Kafka集群的每条消息都有一个类别，用主题（topic）来表示。通常，不同应用产生不同
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2024-03-05 11:04:59
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本篇主要讲述消费kafka中的数据同步到Doris中。其他olap分析型数据库中，如clickhouse中有对应的kafka引擎表消费kafka的数据而后再通过物化视图的方式将消费的数据同步到对应的物理表中。但在doris中没有对应的kafka引擎表将要如何来实现同步kafka的数据呢？&n
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2024-07-03 11:49:38
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文章目录Consumer消费进度（Offset）的管理Offset本地管理模式Offset远程管理模式offset用途重试队列offset的同步提交与异步提交 Consumer消费进度（Offset）的管理消费进度offset是用来记录每个Queue的不同消费者组的消费进度的。根据消费进度记录器的不用，可以分为两种模式：本地模式和远程模式Offset本地管理模式当消费模式为 广播消费时，offs
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2024-06-18 15:35:43
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