kafka 知识进阶 不错的文章

最新推荐文章于 2025-11-25 19:39:25 发布
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#大数据

本文深入探讨了Kafka的配置细节及其实现原理, 对Kafka的各种配置参数进行了详尽解释, 并且提供了Kafka的设计理念和技术实现路径, 是一份针对Kafka深入学习的宝贵资料。
Spring Boot进阶(27)：Kafka大显身手，快速构建消息驱动应用！
**My Coding Family**
09-10 1万+
Springboot集成 kafka，环境搭建+实例演示，超级详细！
Kafka相关知识学习-进阶篇
weixin_41926257的博客
09-09 246
整理完 Kafka 的相关基础知识，就想着深入了解一下 Kafka 控制器 Controller 官方文档描述，控制器是一个具备额外功能的 broker， 总结一下，额外功能如下： 选举 Leader 以及 ISR 集合变更操作 broker 的增删监听以及处理 从 zk 中读取并同步集群元数据 topic 的增减监听以及处理 更多细节参见：Kafka Controller的作用 Kafka文件存储结构 在基础篇的整理中，有说到 partition 相当于一个大的文件，每个 partition 在每个副
Kafka学习笔记之进阶篇
u012663412的博客
11-07 706
Kafka功能进阶
Kafka核心设计与实践原理总结：进阶篇
未完成的空间
08-01 2211
kafka作为当前热门的分布式消息队列，具有高性能、持久化、多副本备份、横向扩展能力。我学习了《深入理解Kafka：核心设计与实践原理总结》一书后，对其中主要的知识点进行了总结，便于理解和掌握kafka的原理和应用。在这里分享出来，希望也能帮助到大家。 总结的知识点分为两部分： 基础篇：基本概念、生产者和消费者的使用和原理，以及主题和分区的管理... 进阶篇：深入解析kafka服务端（broker）、客户端的进阶原理（包括重分配、事务等）、kafka的高级应用...
Kafka学习--进阶04
泡椒酱的的Java学习记录
04-23 872
参考：深入理解Kafka核心设计和实践原理 7、消息的消费： 消息的消费一般基于两种模式：push模式和pull模式，即主动推模式和主动拉模式。 推模式是服务端主动将消息推送给消费者，拉模式是消费者主动从服务端发起请求来拉取消息。 // 轮询拉取消息之前必须订阅topic 否则会报错。 @Override public ConsumerRecords<K, V> poll(long t...
Kafka 进阶指南
power_9的博客
07-01 2018
本指南介绍了 Kafka 的进阶主题，包括性能调优、扩展策略、数据复制、日志管理、流处理和安全性。这些高级特性和使用技巧可以帮助您更好地利用 Kafka 提高系统的性能、可扩展性和可靠性。希望这篇文章能够帮助您深入理解 Kafka，并在实际项目中应用这些知识。# Kafka 进阶指南## 引言在掌握了 Kafka 的基本概念和操作后，我们可以进一步探索 Kafka 的高级特性和使用技巧，以提高其性能、可扩展性和可靠性。
Kafka进阶之Replication
2401_84415451的博客
04-19 793
大型分布式系统犹如一个生命，系统中各个服务犹如骨骼，其中的数据犹如血液，而Kafka犹如经络，串联整个系统。这份Kafka源码笔记通过大量的设计图展示、代码分析、示例分享，把Kafka的实现脉络展示在读者面前，帮助读者更好地研读Kafka代码。麻烦帮忙转发一下这篇文章+关注我《互联网大厂面试真题解析、进阶开发核心学习笔记、全套讲解视频、实战项目源码讲义》点击传送门即可获取！习笔记、全套讲解视频、实战项目源码讲义》点击传送门即可获取！**
Kafka进阶_1.生产消息
qq_43563660的博客
11-17 1648
kafka生产者学习
【Kafka】Kafka 基础知识总结
JavaSouth南哥
12-04 1172
Kafka其实是一款基于发布与订阅模式的消息系统，如果按常理来设计，大家是不是把消息发送者的消息直接发送给消息消费者？但Kafka并不是这么设计的，Kafka消息的生产者会对消息进行分类，再发送给中间的消息服务系统，而消息消费者通过订阅某分类的消息去接受特定类型的消息。
Kafka进阶篇-消费者详解&Flume消费Kafka原理
S1124654的博客
02-23 2199
Kafka进阶篇-消费者详解&Flume消费Kafka原理
大数据技术Kafka详解 ② | Kafka基础与架构介绍
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dvlinker的技术专栏
12-02 2万+
本文详细介绍开源高吞吐量分布式消息中间件kafka的架构与组件构成。
大数据技术Kafka详解 ⑥ | Kafka大厂面试题
dvlinker的技术专栏
02-17 6681
大数据技术Kafka详解 ⑥ | Kafka大厂面试题
淘宝详情数据 API 返回字段全解析：核心字段说明 + 开发避坑指南
Ob_API20230201的博客
11-23 911
淘宝详情数据 API 的返回字段设计贴合电商业务场景，核心在于理解字段关联关系（如sku_id与spec_json）和权限限制。开发时需重点关注价格库存的准确性、图文内容的解析效率，以及异常场景的兼容处理。如果遇到特殊字段解析问题（如海外商品、预售商品专属字段），欢迎在评论区留言交流！
Go语言高性能并发编程实践分享：从基础协程到分布式服务优化实战经验总结
2501_94108919的博客
11-23 422
充分利用goroutine和channel，实现轻量级并发。控制并发规模，避免无限增长导致系统压力。合理使用连接池和异步操作，优化网络和数据库IO。监控与分析，借助pprof定位性能瓶颈。简单、静态部署，提升服务稳定性和运维效率。总之，Go语言凭借原生并发支持和高效性能，非常适合构建高吞吐量、高并发的分布式服务。通过本文经验分享，希望开发者能在Go语言实践中少踩坑，快速构建稳定、高性能的互联网系统。全文字数：约1205字内容原创度：低相似度（独立实践经验、代码示例、优化策略）地区信息：广州。
数字世界的“1”：创新驱动与变革的起点
2501_94094887的博客
11-21 556
摘要：数字“1”作为二进制基础单位，在数字化浪潮中扮演核心角色。从计算机底层运算到大数据分析，从人工智能学习到物联网连接，“1”贯穿技术演变的各个环节。它不仅是信息流动的最小单元，更是推动智能化社会发展的关键要素。未来随着5G、区块链等技术的进步，“1”将持续赋能数字社会，构建更高效、智能的世界。这一简单符号背后，蕴含着驱动科技变革与社会转型的巨大能量。
Hadoop 分布式计算MapReduce和资源管理Yarn 2
最新发布
2402_85236482的博客
11-25 747
序列化定义：就是把内存中的对象，转换为字节序列，以便于存储到磁盘或网络传输，此过程被称为序列化。反序列化定义：将字节序列或磁盘中的持久化字节数据，转换为内存中的对象的过程。##4.2 hadoop为什么需要序列化和反序列化数据经过mapper 任务的处理后，会产生溢出文件，这些文件会被保存到磁盘上。mapper任务完成后，reducer会通过http get的方式从mapper端拷贝对应分区的数据，中间需要经过网络传输。需要做持久化（存盘）或网络传输，这中间就需要做数据的序列化和反序列操作。
Flink CDC系列之：数据接收器工厂类DorisDataSinkFactory
zhengzaifeidelushang的博客
11-24 117
Flink CDC系列之：数据接收器工厂类DorisDataSinkFactory
阿里云服务器的适用场景
gaize1213的博客
11-24 303
需GPU加速的AI训练、推理场景（如图像识别、NLP）可选择阿里云GPU实例（如vgn7i-vws）或弹性加速计算实例（EAIS），配合PAI平台快速部署模型。多人在线游戏、实时通信等低延迟场景可使用阿里云的高主频计算型实例（如hfg7）或GPU实例（如gn7i）。基于Kubernetes的容器化应用可使用阿里云容器服务（ACK），配合ECI（弹性容器实例）实现秒级扩容，适合微服务架构。4K视频转码、实时直播等场景可选择视频编码型实例（如vep7）或FPGA实例，结合媒体处理服务（MPS）提升处理效率。
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