Kafka

最新推荐文章于 2025-12-01 17:20:02 发布
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#kafka

博客围绕Kafka展开，介绍了其概述、生产者、消费者群组再均衡、消费者配置等内容，帮助读者深入理解Kafka的相关知识。
SpringBoot集成kafka全面实战
热门推荐
Felix
03-28 20万+
本文是SpringBoot+Kafka的实战讲解，如果对kafka的架构原理还不了解的读者，建议先看一下《大白话kafka架构原理》、《秒懂kafka HA（高可用）》两篇文章。 一、生产者实践 普通生产者 带回调的生产者 自定义分区器 kafka事务提交 二、消费者实践 简单消费 指定topic、partition、offset消费 ...
Kafka （快速）安装部署
m0_62943934的博客
09-08 2万+
进行下载，Scala 2.12 和 Scala 2.13 主要是使用Scala编译的版本不同，两者皆可。接下来我们还需要在每个 zookeeper 节点的数据目录下创建对应的服务id文件与上面配置的。针对每个节点修改主机名称，查看当前主机的ip地址并固定，添加子网掩码，网关，DNS1。Kafka一般情况下都是分布式架构的，单机节点的使用情况基本不存在——了解即可。当然，也可以只安装并配置一台zookeeper，然后将整个软件拷贝过去。环境变量，以及将$ZK_HOME/bin文件夹加入PATH环境变量中。
【Kafka】Windows下安装Kafka（图文记录详细步骤）
tttzzzqqq2018的博客
08-06 7万+
(一)、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。 (二)、Kafka 本质上是⼀个消息队列。与zeromq不同的是，Kafka是一个独立的框架而不是一个库。通过O(1)的磁盘数据结构提供消息的持久化，这种结构对于即使数以TB的消息存储也能够保持长时间的稳定性能。高吞吐量 ：即使是非常普通的硬件Kafka也可以支持每秒数百万的消息。
kafka
Django的博客
01-29 2万+
Kafka是什么 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。 Kafka最初是由LinkedIn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统一、高通量、低等待的平台。 Kafka是一个分布式消息队列：生产者、消费者的功能。它提供了类似于JMS的特...
kafka常用命令
zhangmuqiang的博客
07-05 1万+
bin/kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server $nodes --group $groupname --reset-offsets --all-topics --to-earliest --execute # 重设消费者组位移(待验证)bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server $nodes --topic $topicName --from-beginning # 使用消费者。
Kafka的基本使用
m0_37559973的博客
11-10 5736
Apache Kafka是一个开源分布式事件流平台，也是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，被数千家公司用于高性能数据管道、流分析、数据集成和关键任务应用程序。
Kafka 副本
02-11 3万+
follower发生故障后会被临时踢出ISR，待该follower恢复后，follower会读取本地磁盘记录的上次的HW，并将log文件高于HW的部分截取掉（HW之前每个节点都有，故安全），从HW开始向leader进行同步。leader发生故障之后，会从ISR中选出一个新的leader，之后，为保证多个副本之间的数据一致性，其余的follower会先将各自的log文件高于HW的部分截掉，然后从新的leader同步数据。HW：指的是消费者能见到的最大的offset，ISR队列中最小的LEO。
Kafka介绍、安装以及操作
Libra_97的博客
05-01 3992
Kafka介绍、安装和操作
Kafka 安装教程和基本操作
一念之间 一心向阳
05-23 5282
Kafka安装教程和基本操作
Docker部署Kafka
weixin_62799021的博客
10-28 4992
为实现备份功能，保证某个节点发生故障时，该节点上的分区（Partition）数据不会丢失，且Kafka集群仍然能够继续工作。Kafka是一个开源的时间流处理平台，由Scala和Java编写，持久化本质是分布式事务日志架构的大规模发布订阅。ADVERTISED_LISTENERS必须设置外部连接Kafka broker的地址，本机开发设置为。Leader副本发生故障时，某个Follower副本会成为新的Leader副本，设置副本数量不能为0，也不能大于节点个数，否则不能创建Topic。
kafka tools kafka连接工具3.0.3
06-20
offsetexplorer是kafka可视化工具，但是直接下载速度很慢，提供资源直接下载
kafka-3.5.1
09-27
开源软件kafka_2.13-3.5.1版本，仅供学习安装，不可用做其他用途，建议直接在官网进行下载，版本为3.5.1，Scala版本2.13;开源软件kafka_2.13-3.5.1版本，仅供学习安装，不可用做其他用途，建议直接在官网进行下载，...
大数据kafak必备可视化工具-kafka2.0.7
03-14
你是否还在为每次查看Kafka数据而反复敲打命令行感到疲惫？是否期待有一款简单直观的工具，能够让你一目了然地掌握Kafka的运行状态和数据流动？那么，恭喜你，你的期待已经成为现实！ 我们隆重推出的大数据Kafka...
kafka Windows 客户端
05-16
kafka Windows 客户端
看完这篇Kafka，你也许就会了Kafka
AaronCao
01-13 19万+
Kafka学习 文章目录Kafka学习1. Kafka简介1.1 Kafka消费模式1.2 Kafka的基础架构1.3 Kafka的安装和使用2. Kafka高级2.1 工作流程2.2 文件存储2.3 生产者分区策略2.4 生产者ISR2.4.1 副本数据同步策略2.4.2 ISR(同步副本集)2.5 生产者ack机制2.6 数据一致性问题2.7 ExactlyOnce3. 消费者分区分配策略3.1 分区分配策略3.2 消费者offset的存储3.3 消费者组案例4. 高效读写&Zookeeper作
FLINK实现一个sink同时写入一个kafka实例的多个topic
luohualiushui1的专栏
12-01 853
FLINK实现一个sink同时写入一个kafka实例的多个topic
如何选择合适的 Diskless Kafka
最新发布
AutoMQ的博客
12-01 636
在本文中，我们首先审视了云原生时代 Kafka 所面临的种种挑战，剖析了Diskless Kafka架构兴起的背后动因及其核心内涵。随后，我们将目光投向了 AutoMQ 一一它是目前市场上唯一一款提供开源Diskless Kafka选项的解决方案。最后，我们从额外组件需求、写入灵活性、读取侧的数据局部性以及元数据管理这四个维度出发，深度对比了Diskless Kafka系统中的两条主流技术路线：基于 Leader（Leader-based）与无 Leader（Leaderless）架构的异同。
Windows版本的kafka的搭建与使用
二进制专栏
12-01 225
在这个目录下：D:\tools\kafka_2.13-3.8.1\bin\windows。可以编写一个 windows 版本的 shell 脚本，点击一下，直接启动。可以创建 topic,并且收发消息进行测试，发现非常快速，测试完成。接着在桌面上点击这个 bat 文件即可。重命名 zoo.cfg。
外卖霸王餐用户画像标签系统：Spark SQL批处理+Kafka流处理混合计算
12-01 773
吃喝不愁APP的“霸王餐”频道每天产生千万级订单事件，需在分钟级完成用户画像标签更新，支撑“千人千面”发券、风控反薅、商家补贴结算三大场景。技术选型：Spark SQL做小时级批处理补全历史，Kafka+Flink做秒级流处理修正最新状态，混合计算结果统一落入HBase，对外提供毫秒级查询。本文著作权归吃喝不愁app开发者团队，转载请注明出处！
kAFKA
11-11
### Kafka入门教程及使用场景 #### 一、Kafka简介 Apache Kafka 是一种分布式流处理平台，能够实现高吞吐量的消息传递系统。它最初由 LinkedIn 开发并开源，现已成为 Apache 软件基金会的一部分[^1]。 #### 二、Kafka的安装与配置 以下是基于 Docker 的 Kafka 安装方法： ```yaml version: "1" services: kafka: image: 'bitnami/kafka:latest' hostname: kafka ports: - 9092:9092 - 9093:9093 volumes: - 'D:\Docker\Kafka\data:/bitnami/kafka' networks: - kafka_net environment: # KRaft settings - KAFKA_CFG_NODE_ID=0 - KAFKA_CFG_PROCESS_ROLES=controller,broker - KAFKA_CFG_CONTROLLER_QUORUM_VOTERS=0@kafka:9093 # Listeners - KAFKA_CFG_LISTENERS=PLAINTEXT://:9092,CONTROLLER://:9093 - KAFKA_CFG_ADVERTISED_LISTENERS=PLAINTEXT://192.168.2.51:9092 - KAFKA_CFG_LISTENER_SECURITY_PROTOCOL_MAP=CONTROLLER:PLAINTEXT,PLAINTEXT:PLAINTEXT - KAFKA_CFG_CONTROLLER_LISTENER_NAMES=CONTROLLER - KAFKA_CFG_INTER_BROKER_LISTENER_NAME=PLAINTEXT networks: kafka_net: driver: bridge ``` 运行命令如下： ```bash docker-compose -f .\docker-compose.yml up -d ``` 上述 YAML 文件定义了一个简单的 Kafka 集群环境，并通过 `docker-compose` 启动服务[^1]。 #### 三、Kafka的基础概念 在 Kafka 中，消息被存储在主题（Topic）中，而每个 Topic 又分为若干分区（Partition）。每个分区有一个 Leader 和零个或多个 Follower。Leader 负责读写操作，Follower 则同步数据以提供冗余支持。当创建一个新的 Topic 时，Kafka 自动将 Partition 的 Leader 均匀分布到各个 Broker 上，从而提高系统的可靠性和性能[^2]。 #### 四、可视化管理工具 Offset Explorer 是一款常用的 Kafka 数据管理和监控工具，可以帮助开发者更直观地查看和分析 Kafka 主题中的偏移量和其他元数据信息[^1]。 #### 五、Kafka的主要使用场景 1. **日志收集**：Kafka 可用于集中式日志采集方案，实时捕获来自不同服务器的日志文件。 2. **消息队列**：作为传统 MQ 替代品，Kafka 提供高性能异步通信机制。 3. **活动跟踪**：记录用户的在线行为轨迹，便于后续数据分析挖掘价值。 4. **指标监测**：构建企业级运营状态仪表盘，展示关键业务指标变化趋势。 5. **ETL流程优化**：连接多种数据库之间复杂的数据转换过程，提升效率减少延迟。 #### 六、总结 通过对 Kafka 的基本原理理解及其实际应用场景探讨，可以更好地掌握如何利用这一强大技术解决现实世界中的挑战性问题。 问题
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