说清楚了kafka

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博客提到有几个系列能把Kafka说清楚，并给出了传送门，为对Kafka感兴趣的人提供了了解途径。
Kafka
HK的博客
01-19 1938
Kafka
快速了解Kafka
以爱护甲,爱满枫林。
12-24 1251
Apache Kafka最初由LinkedIn开发并于2011年开源。他主要解决大规模数据的实时流式处理和数据管道问题。Kafka是一个分布式的发布-订阅消息系统，可以快速地处理高吞吐量的数据流，并将数据实时地分发到多个消费者中。Kafka消息系统由多个broker（服务器）组成，这些broker可以在多个数据中心之间分布式部署，以提供高可用性和容错性。Kafka使用高效的数据存储和管理技术，能够轻松地处理TB级别的数据量。其优点包括高吞吐量、低延迟、可扩展性、持久性和容错性等。
Kubernetes, Kafka微服务架构模式讲解及相关用户案例
about云
07-06 2531
问题导读1.微服务有什么特点？2.本文介绍了哪些案例？3.你认为事件驱动的微服务、容器、Kubernetes和机器学习结合可以有哪些应用？随着当今业务和技术的快速变化，开...
k8s部署kafka集群
chang_rj的博客
07-18 3149
（0）下载安装包 git clone https://github.com/Yolean/kubernetes-kafka kafka部署一共分为四个部分部署 （1）部署命名空间 kubectl apply -f 00-namespace.yml （2）设置RBAC kubectl apply -f rbac-namespace-default/ （3）部署zookeeper，先把存储类设...
Kafka 基础
辣香牛肉面的博客
07-06 872
而且其实每个副本都是有角色之分的，它们会选取一个副本作为 leader，而其余的作为follower，我们的生产者在发送数据的时候，是直接发送到 leader partition 里面，然后follower partition 会去 leader 那里自行同步数据，消费者消费数据的时候，也是从leader那去消费数据的。但是kafka用的是顺序写，追加数据是追加到末尾，磁盘顺序写的性能极高，在磁盘个数一定，转数达到一定的情况下，基本和内存速度一致随机写的话是在文件的某个位置修改数据，性能会较低。
记kafka的安装
Ramsey1108的博客
06-21 2309
由于服务器需求，需要安装消息队列kafka，之前是没有安装过的。用博客记录下这次安装提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考total 8这里需要记下我们的log目录地址，我这里的是以上就是我个人安装kafka的过程记录，希望可以对大家有帮助！
Kafka 安装
挥手功名的博客
05-28 754
log.dirs=/usr/local/kafka/logs #kafka运行日志存放的路径，也是数据存放的路径，若是伪集群可以是 logs1、logs2、logs3 ...broker.id=0 ●broker的全局唯一编号，每个broker不能重复，因此要在其他机器上配置 broker.id=1、broker.id=2。num.recovery.threads.per.data.dir=1 #用来恢复和清理data下数据的线程数量。伪分布式搭建主要修改以下几点，
kafka基本知识点
weixin_38446891的博客
12-15 2174
由Scala和Java编写,Kafka是一种Kafka是最初由Linkedin公司开发，是一个，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。
Kafka之原理解析
weixin_45653328的博客111
10-21 1692
Kafka是一个分布式流媒体平台，kafkaKafka是一种高吞吐量、分布式、基于发布/订阅的消息系统，最初由LinkedIn公司开发，使用Scala语言编写，目前是Apache的开源项目。发布和订阅记录流，类似于消息队列或企业消息传递系统。以容错的持久方式存储记录流。记录发生时处理流。Kafka构建可在系统或应用程序之间可靠获取数据的实时流数据管道构建转换或响应数据流的实时流应用程序Topic 是生产者发送消息的目标地址，是消费者的监听目标一个服务可以监听、发送多个 Topics。
尚硅谷大数据技术Kafka学习笔记代码与资料
06-29
对于 Kafka 中数据的写入、处理以及输出的流程，课程会进行细致剖析，让你清楚地了解数据是如何在 Kafka 系统中流转并最终被处理的。 此外，课程还会对 Kafka 的新旧版本进行对比分析，阐述不同版本之间的差异以及...
一篇文章搞清楚Kafka选举机制
05-15 774
Kafka选举 控制器（Broker）选主 分区多副本选主 消费组选主 控制器（Broker）选举 缓存代理，broker在一个kafka集群中，一台机器就是一个Broker。Broker之间需要选举出一个leader，其他的broker充当follower角色。 启动时选举 集群中第一个启动的broker会通过在zookeeper中创建临时节点/controller来让自己成为控制器，其他broker启动时也会在zookeeper中创建临时节点，但是发现节点已经存在，其他broker就会在zo
Kafka 物理存储机制
热门推荐
程序猿进阶
10-30 1万+
一个商业化消息队列的性能好坏，其文件存储机制设计是衡量一个消息队列服务技术水平和最关键指标之一。下面将从Kafka文件存储机制和物理结构角度，分析Kafka是如何实现高效文件存储，及实际应用效果。Kafka的基本存储单位是分区。在配置Kafka的时候，管理员指定了一个用于存储分区的目录清单log.dirs参数的值。
【变换域数字水印技术：一种信息隐藏的方法】使用多幅图像作为水印的数字水印技术，该技术基于变换域函数，包括离散小波变换（DWT）、离散余弦变换（DCT）和奇异值分解（SVD）（Matlab代码实现）
12-24
【变换域数字水印技术：一种信息隐藏的方法】使用多幅图像作为水印的数字水印技术，该技术基于变换域函数，包括离散小波变换（DWT）、离散余弦变换（DCT）和奇异值分解（SVD）（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种基于变换域函数的多幅图像数字水印技术，主要采用离散小波变换（DWT）、离散余弦变换（DCT）和奇异值分解（SVD）相结合的方法，在Matlab环境中实现水印的嵌入与提取。该技术通过在变换域中处理宿主图像和水印图像，增强了水印的鲁棒性和不可见性，适用于版权保护、数据认证等场景。文中详细阐述了算法流程、关键技术环节及其实现代码，展示了该方法在抵抗常见图像攻击方面的有效性。; 适合人群：具备数字图像处理基础，熟悉Matlab编程，从事信息安全、多媒体技术或相关领域研究的研究生及科研人员。; 使用场景及目标：①实现多幅图像作为水印的信息隐藏；②提升水印在复杂攻击下的鲁棒性与透明性；③为学术研究和工程应用提供可复现的Matlab代码参考； 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐步调试算法流程，深入理解DWT、DCT与SVD在水印技术中的协同作用，并可通过添加不同攻击测试来验证算法性能。
（52页PPT）课时27第二单元汉语拼音8zhchshr课件.pptx
12-24
（52页PPT）课时27第二单元汉语拼音8zhchshr课件.pptx
SCI级别多策略改进鲸鱼优化算法(HHWOA)和鲸鱼优化算法(WOA)在CEC2017测试集函数F1-F30寻优对比
12-24
【SCI级别】多策略改进鲸鱼优化算法(HHWOA)和鲸鱼优化算法(WOA)在CEC2017测试集函数F1-F30寻优对比内容概要：本文主要介绍了多策略改进鲸鱼优化算法（HHWOA）与传统鲸鱼优化算法（WOA）在CEC2017测试集的30个基准函数（F1-F30）上的寻优性能对比研究。通过引入多种优化策略对原始WOA进行改进，提升了算法的收敛速度、全局搜索能力和避免陷入局部最优的能力。实验结果表明，HHWOA在多数测试函数上表现优于标准WOA，验证了所提改进策略的有效性。该研究为智能优化算法的性能提升提供了可行的技术路径，并适用于复杂工程优化问题的求解。; 适合人群：具备一定算法基础的研究生、科研人员及从事智能优化、人工智能、自动化等领域工作的工程技术人员，熟悉MATLAB编程者更佳。; 使用场景及目标：①用于解决复杂的数值优化问题，如工程参数优化、机器学习超参数调优等；②作为智能优化算法教学与研究的案例，帮助理解鲸鱼优化算法的原理及其改进方法；③为相关领域提供高性能优化工具的开发参考。; 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码实现进行实验复现，深入理解算法细节与改进策略的作用机制，同时可通过更换测试函数或应用场景进一步拓展研究深度。
（51页PPT）天津欢乐谷万圣音乐节电音节潮流文娱活动方案.pptx
12-24
（51页PPT）天津欢乐谷万圣音乐节电音节潮流文娱活动方案.pptx
负荷预测基于VMD-CNN-LSTM的负荷预测研究（Python代码实现）
最新发布
12-24
【负荷预测】基于VMD-CNN-LSTM的负荷预测研究（Python代码实现）内容概要：本文介绍了基于变分模态分解（VMD）、卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）相结合的VMD-CNN-LSTM模型在负荷预测中的研究与应用，采用Python代码实现。该方法首先利用VMD对原始负荷数据进行分解，降低序列复杂性并提取不同频率的模态分量；随后通过CNN提取各模态的局部特征；最后由LSTM捕捉时间序列的长期依赖关系，实现高精度的负荷预测。该模型有效提升了预测精度，尤其适用于非平稳、非线性的电力负荷数据，具有较强的鲁棒性和泛化能力。; 适合人群：具备一定Python编程基础和深度学习背景，从事电力系统、能源管理或时间序列预测相关研究的科研人员及工程技术人员，尤其适合研究生、高校教师及电力行业从业者。; 使用场景及目标：①应用于日前、日内及实时负荷预测场景，支持智慧电网调度与能源优化管理；②为研究复合型深度学习模型在非线性时间序列预测中的设计与实现提供参考；③可用于学术复现、课题研究或实际项目开发中提升预测性能。; 阅读建议：建议读者结合提供的Python代码，深入理解VMD信号分解机制、CNN特征提取原理及LSTM时序建模过程，通过实验调试参数（如VMD的分解层数K、惩罚因子α等）优化模型性能，并可进一步拓展至风电、光伏等其他能源预测领域。
差动驱动约束下多机器人平滑无碰撞导航.zip
12-24
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】（Matlab代码实现）
12-24
【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】（Matlab代码实现）内容概要：本文研究了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法（OCSSA）优化变分模态分解（VMD）参数，并结合卷积神经网络（CNN）与双向长短期记忆网络（BiLSTM）的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学轴承数据集进行验证，通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α，有效提升信号去噪与特征提取能力；随后利用CNN提取故障特征的空间信息，BiLSTM捕捉时间序列的长期依赖关系，最终实现高精度的轴承故障识别。整个流程充分结合了智能优化、信号处理与深度学习技术，显著提升了复杂工况下故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群：具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决传统VMD参数依赖人工经验选择的问题，实现自适应优化；②构建高效准确的轴承故障诊断模型，适用于旋转机械设备的智能运维与状态监测；③为类似机电系统故障诊断提供可借鉴的技术路线与代码实现参考。; 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注OCSSA算法的设计机制、VMD参数优化过程以及CNN-BiLSTM网络结构的搭建与训练细节，同时可尝试在其他故障数据集上迁移应用以加深理解。
kafka怎么清楚消息队列里的记录
02-19
首先，用户可能不清楚Kafka的消息删除机制，所以需要解释自动和手动两种方式。自动的话，可以通过设置retention.ms或者retention.bytes，让Kafka自动清理旧数据。手动的话，可能需要使用kafka-delete-records.sh工具...
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