Kakfa

最新推荐文章于 2025-12-30 10:00:17 发布
原创 最新推荐文章于 2025-12-30 10:00:17 发布 · 203 阅读 · 0 ·
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#kafka

SpringBoot集成kafka全面实战
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 5796
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 4079
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 5295
Kafka安装教程和基本操作
Docker部署Kafka
weixin_62799021的博客
10-28 5065
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。
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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，...
精选资源
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
热门推荐
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
【面试突击】Kafka 核心面试知识点
不堪提
12-26 271
Kafka是一个分布式流处理平台，具备消息队列、存储系统和流处理三大核心能力。其核心特点包括高吞吐量、低延迟、持久化、分布式和可靠性。主要应用场景涵盖日志收集、消息系统、用户活动追踪等。Kafka架构由Producer、Consumer、Broker等组件构成，采用分区机制提高并发和负载均衡，副本机制(Leader/Follower)确保高可用。消息流转过程涉及生产消息的选择分区、同步副本，以及消费消息的分区分配和offset提交。分区策略包括指定分区、Key哈希和轮询，副本通过ISR机制保持同步。Kafk
Kafka 3.9.0：部署、监控与消息发送教程
wuhao2343的博客
12-29 1583
本文介绍了Kafka 3.9.0的Docker部署方法及可视化界面配置。主要内容包括：1）使用Docker命令部署单节点Kafka，详细说明了关键配置参数如监听器、副本数等注意事项；2）部署KafkaMap可视化界面，展示集群管理操作；3）通过Spring Boot测试用例演示消息发送流程。特别强调了高版本Kafka不能使用0.0.0.0地址等配置细节，并提供了完整的测试代码和效果截图。该方案适用于快速搭建Kafka测试环境并进行基础功能验证。
【Wandb】Linux环境下通过Docker部署Wandb教程
最新发布
feizuiku0116的博客
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本文详细介绍了在Linux系统中使用Docker安装和配置Wandb（Weights & Biases）的过程。主要内容包括：前期准备（代理设置、许可证注册、Docker检查）、通过Docker镜像部署Wandb服务、验证容器运行状态，以及Python环境的配置测试。安装过程中遇到多个依赖问题（缺少Go、Rust环境等），通过逐步解决这些依赖最终完成安装，并通过离线模式测试验证了Wandb的功能。文章提供了完整的命令行操作流程和问题解决方案，适合需要在容器化环境中使用Wandb的用户参考。
Kafka调试技巧分享
程序员Forlan的博客
12-28 463
本文介绍了Kafka消费机制和调试方法。在消费组机制下，消息可能被多台机器消费，取决于配置策略。新增机器时偏移量处理方式由auto.offset.reset参数控制。针对本地调试，可通过@KafkaListener指定分区和偏移量来重复消费特定消息。对于线上环境，提供了通过接口重新消费指定消息的方案，包括创建临时消费组、定位偏移量和单条拉取消息的实现代码。文中还给出了Kafka连接配置示例，帮助开发者快速实现消息重消费功能。这些方法可以有效解决开发和测试过程中需要重复消费特定消息的需求。
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### 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、...
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