kakfa中key的介绍

最新推荐文章于 2024-12-02 09:46:22 发布
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#大数据

如果数据输入时指定了key，那么分区时可能会和key有关，并且key中的值就是给定的数据，一般是元数据，或者你需要的数据放在其中方便后续使用

如果没有指定分区和key，分区规则就是粘性分区，此时存储的key中是没有任何值的，即为空，也就没有任何作用，只是为固定的kv对做了搭配而已

Kafka 中的消息Key：探索其背后的奥秘
java专栏
08-31 4万+
在Kafka中，消息是由键值对组成的，其中键被称为key，而值被称为value。消息Key主要用于控制消息的分发和路由，它决定了消息会被发送到哪个分区。消息Key的重要性：消息路由：通过设置消息Key，可以精确控制消息被发送到哪个分区。数据一致性：对于需要保持顺序或者按某种模式分组的数据，使用消息Key可以保证数据的一致性和可预测性。消息Key的工作原理：分区算法：Kafka使用消息Key来确定消息应该发送到哪个分区。数据分组。
flink table 读取kafka key
weixin_40455124的博客
01-14 852
flink table 默认是读取kafka key，需要使用.option(“value.fields-include”, “EXCEPT_KEY”)，完整示意代码如下： public class KafkaKeyAndValueTable { public static void main(String[] args) { EnvironmentSettings settings = EnvironmentSettings.inStreamingMode(); TableEnvironmen
【kafka】kafka key的作用一探究竟，详解Kafka生产者和消费者的工作原理
qwertyuiopasdfghjklzxcvbnm
05-25 9219
主题和日志对于每个主题，Kafka群集都会维护一个分区日志，如下所示：每个分区（Partition）都是有序的(所以每一个Partition内部都是有序的)，不变的记录序列，这些记录连续地附加到结构化的提交日志中。分区中的每个记录均分配有一个称为偏移的顺序ID号，该ID 唯一地标识分区中的每个记录。每个消费者保留的唯一元数据是该消费者在日志中的偏移量或位置。此偏移量由使用者控制：通常，使用者在读取记录时会线性地推进其偏移量，但实际上，由于位置是由使用者控制的，因此它可以按喜欢的任何顺序使用记录。例如，使用者
一篇文章读懂Kafka消息队列
Chenhui98的博客
08-30 682
在Kafka集群中，Topic的每一个分区都一定会有1个Borker担当该分区的Leader，其他的Broker担当该分区的follower（取决于分区的副本因子）。①在某些高吞吐的业务场景下，可能会出现在某一个时间段系统负载写入的负载压力比较大，短时间有大量的数据需要持久化到数据库中，但是由于数据的持久化需要数据库提供服务，由于传统的数据库甚至一些NoSQL产品也不能很好的解决高并发写入，因为数据库除去要向用户提供链接之外，还需要对新来的数据做持久化，这就需要一定的时间才能将数据落地到磁盘。...
震惊了！原来这才是 Kafka！（多图+深入）
芋艿V
03-15 377
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标”做积极的人，而不是积极废人！源码精品专栏中文详细注释的开源项目消息中间件 RocketMQ 源码解析数据库中间件 Sharding-JDBC 和 ...
【003】- Kafka技术内幕之Producer Partition(分区)
zhangxiongcolin的专栏
11-07 1532
我们在前面提到过，kafka的topic是个逻辑概念，实际处理消息处理的是topic的partition。本篇我们将介绍kafka消息发送时是如何分区的以及如何自定义分区。 关注微信公众号，获取更多内容 一. 默认分区 kafka在发送消息时，有两个参数，一个是key,一个是value，key是跟分区相关的，表示该消息应该发送到哪个分区上。当我们在发送消息时，如果不指定key,则kafka内部默...
kafka学习笔记：知识点整理
HFUTLXM的博客
01-19 515
一、为什么需要消息系统1.解耦： 　　允许你独立的扩展或修改两边的处理过程，只要确保它们遵守同样的接口约束。 2.冗余： 　　消息队列把数据进行持久化直到它们已经被完全处理，通过这一方式避免了数据丢失风险。许多消息队列所采用的"插入-获取-删除"范式中，在把一个消息从队列中删除之前，需要你的处理系统明确的指出该消息已经被处理完毕，从而确保你的数据被安全的保存直到你使用完毕。 3.扩展性： 　　因为
精选资源
StormStorm集成Kafka 从Kafka中读取数据
03-12
1. 创建Kafka生产者配置：配置包括Bootstrap Servers（Kafka集群地址）、Key Serializer和Value Serializer（数据序列化方式）等。 2. 初始化生产者对象：使用配置创建生产者实例。 3. 发布数据：调用生产者对象的...
Flink写入kafka的自定义Key值
liuygvip的博客
09-13 2879
在kafka消息需要有序计算时，可以自定义分区，让一类数据有序进入一个分区上，又kafka特性决定
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。
kafka学习（四）：生产者发送消息的分区策略
weixin_40482816的博客
10-25 4298
自定义分区策略 跟DefaultPartitioner实现方式一样。1、创建一个类，实现Partitioner接口。2、重写 partitioner中的方法，partitioner()方法的参数说明：参数1：topic参数2：key值参数3：key值字节数组参数4：value数据参数5：value数据的字节数组参数6：集群对象3、在 partitioner() 方法中编写自定义分区逻辑，返回分区编号。4、在生产者配置信息中进行配置自定义分区：=配置类全路径。
kafka produce 消息分配原则-思考指定key
cclovezbf的博客
05-25 5534
kafka不指定key，会轮询发送到所有分区。 如果指定了key，又会怎么发送到分区呢？ 出现了故障，数据又会怎么发送呢？ 指定key和不指定key各有什么好处呢？
Kafka 配置参数
治愈系的博客
12-31 479
转载自：http://ju.outofmemory.cn/entry/119243 Kafka为broker,producer和consumer提供了很多的配置参数。 了解并理解这些配置参数对于我们使用kafka是非常重要的。 本文列出了一些重要的配置参数。 官方的文档 Configuration比较老了，很多参数有所变动， 有些名字也有所改变。我在整理的过程中根据0.8.2的代码也做了修正。...
Kafka面试知识点深度剖析
过往记忆大数据
09-09 782
kafka是一个分布式消息队列。具有高性能、持久化、多副本备份、横向扩展能力。生产者往队列里写消息，消费者从队列里取消息进行业务逻辑。一般在架构设计中起到解耦、削峰、异步处理的作用。ka...
【死磕kafka】(一) 入门必知必会的术语概念
蓝胖子同学的博客
05-25 762
Kakfa在大数据消息引擎领域，绝对是没有争议的国民老公。这是kafka系列的第一篇文章。预计共出20篇系列文章，全部原创，从0到1，跟你一起死磕kafka。本文盘点了 Kafka 的各...
kafkakey的作用
m0_57431076的博客
07-29 524
目录 1.Mysql 2.CHAR 与 VARCHAR 的区别？ 3.能说下myisam 和 innodb的区别吗？ 4.你能说下事务的基本特性和隔离级别吗？ 5.并发问题 – 脏读、不可重复读、幻读? 6.事务的隔离级别？ 7.说说自增主键、UUID？ 8.mysql 的约束分类？ 9.drop、delete 与 truncate 的区别： 10.隐式事务、显式事务？ 11.存储过程 12.你们数据量级多大？分库分表怎么做的？ 13.那分表后的ID怎么保证唯一性的呢？ 14.那分表后的ID怎么保证唯一性
Kafka 架构原理解析
Docker的专栏
04-10 530
本文主要讲解 Kafka 是什么、Kafka 的架构包括工作流程和存储机制，以及生产者和消费者。最终大家会掌握 Kafka 中最重要的概念，分别是 Broker、Producer、Co...
什么是消息键（Key）？如何使用消息键进行消息顺序性保证？
wzxue1984的博客
07-30 2820
需要注意的是，Kafka仅保证相同键的消息被分配到同一个分区，但不保证分区之间的顺序。因此，在某些特定情况下，当消息的严格顺序对您的应用程序很重要时，您需要使用只有一个分区的主题来保证严格的顺序性。这样可以确保消费者只消费自己感兴趣的键的消息，并保证了消费者消费消息的顺序。这样，相同键的消息将被放置在同一个分区，从而保证了相同键的消息在分区中的顺序。通过上述机制，Kafka可以保证具有相同键的消息在同一个分区中，并且消费者只消费自己感兴趣的键的消息，从而实现了消息的顺序性保证。
flume发送kafka 指定key
最新发布
08-29
虽然提供的引用中未提及使用 Flume 发送数据到 Kafka 时指定 key 的具体方法，但可结合 Flume 与 Kafka 的常规使用逻辑进行分析。 Flume 是一个分布式、可靠、和高可用的海量日志采集、聚合和传输的系统，支持将数据写入各类数据接收方，包含 Kafka [^4]。把数据从 Flume 传递到 Kafka 时，可使用 Kafka Sink [^1]。 在 Flume 的配置里，能够借助拦截器给 Event 的 header 添加 key 值，进而指定数据发送到 Kafka 的分区。例如，添加 UUID 拦截器，它会给 Event 的 header 增添一个 key 值，Flume 在发送到 Kafka 时依据该 key 指定固定分区 [^2]。 示例配置如下： ```properties # 配置 agent agent.sources = source1 agent.sinks = sink1 agent.channels = channel1 # 配置 source agent.sources.source1.type = netcat agent.sources.source1.bind = localhost agent.sources.source1.port = 44444 # 配置 sink agent.sinks.sink1.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink agent.sinks.sink1.kafka.bootstrap.servers = localhost:9092 agent.sinks.sink1.kafka.topic = test_topic # 指定 key 的方式 agent.sinks.sink1.kafka.producer.key.serializer = org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer agent.sinks.sink1.kafka.key = my_key # 配置 channel agent.channels.channel1.type = memory agent.channels.channel1.capacity = 1000 agent.channels.channel1.transactionCapacity = 100 # 绑定 source 和 sink 到 channel agent.sources.source1.channels = channel1 agent.sinks.sink1.channel = channel1 ``` 在这个配置示例中，`agent.sinks.sink1.kafka.key = my_key` 这一行指定了发送到 Kafka 的数据的 key 为 `my_key`。
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