Kafka

最新推荐文章于 2024-09-08 00:09:00 发布
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kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。 这种动作（网页浏览，搜索和其他用户的行动）是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。 这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决。 对于像Hadoop的一样的日志数据和离线分析系统，但又要求实时处理的限制，这是一个可行的解决方案。kafka的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过集群机来提供实时的消费。
kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，有如下特性：
  • 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也可以支持每秒数十万的消息。
  • 支持通过kafka服务器和消费机集群来分区消息。
  • 支持Hadoop并行数据加载。[
kafka学习 （三）csharp开发
bluetom520的博客
02-06 1万+
.net 开发kafka，这今天绕了不少坑，好多人不负责任瞎写，网上dll都没有一个，自己编译了一个，结果发现一个好网站：nuget 查看开源地址和最新release包https://www.nuget.org ，现在比较好的就两个kafka-net和rdkafka。经过实际测试，还是rdfakfa更胜一筹，因为他是基于librdkafka做二次开发的。下面给出github链接地址: - kaf
SpringBoot集成kafka全面实战
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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 ...
Zookeeper基础命令操作
Hello World
07-25 688
前言 需要用到zookeeper来生成分布式id，故对zookeeper进行学习 安装zookeeper 安装参考链接https://blog.youkuaiyun.com/qiunian144084/article/details/79192819 基础命令操作 启动zk服务 ./zkServer.sh start [root@localhost bin]# ./zkServer.sh Zoo...
【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 （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 5762
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 4034
Kafka介绍、安装和操作
精选资源
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，...
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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
【浏览器扩展开发】基于TensorFlow.js的智能网页数据标注工具设计：毕业设计中的NLP与前端融合应用
12-17
内容概要：文章以“智能网页数据标注工具”为例，深入探讨了谷歌浏览器扩展在毕业设计中的实战应用。通过开发具备实体识别、情感分类等功能的浏览器扩展，学生能够融合前端开发、自然语言处理（NLP）、本地存储与模型推理等技术，实现高效的网页数据标注系统。文中详细解析了扩展的技术架构，涵盖Manifest V3配置、内容脚本与Service Worker协作、TensorFlow.js模型在浏览器端的轻量化部署与推理流程，并提供了核心代码实现，包括文本选择、标注工具栏动态生成、高亮显示及模型预测功能。同时展望了多模态标注、主动学习与边缘计算协同等未来发展方向。; 适合人群：具备前端开发基础、熟悉JavaScript和浏览器机制，有一定AI模型应用经验的计算机相关专业本科生或研究生，尤其适合将浏览器扩展与人工智能结合进行毕业设计的学生。; 使用场景及目标：①掌握浏览器扩展开发全流程，理解内容脚本、Service Worker与弹出页的通信机制；②实现在浏览器端运行轻量级AI模型（如NER、情感分析）的技术方案；③构建可用于真实场景的数据标注工具，提升标注效率并探索主动学习、协同标注等智能化功能。; 阅读建议：建议结合代码实例搭建开发环境，逐步实现标注功能并集成本地模型推理。重点关注模型轻量化、内存管理与DOM操作的稳定性，在实践中理解浏览器扩展的安全机制与性能优化策略。
基于Gin+GORM+Casbin+Vue.js的权限管理系统设计与实现(源码+论文)
最新发布
12-17
基于Gin+GORM+Casbin+Vue.js的权限管理系统是一个采用前后端分离架构的企业级权限管理解决方案，专为软件工程和计算机科学专业的毕业设计项目开发。该系统基于Go语言构建后端服务，结合Vue.js前端框架，实现了完整的权限控制和管理功能，适用于各类需要精细化权限管理的应用场景。 系统后端采用Gin作为Web框架，提供高性能的HTTP服务；使用GORM作为ORM框架，简化数据库操作；集成Casbin实现灵活的权限控制模型。前端基于vue-element-admin模板开发，提供现代化的用户界面和交互体验。系统采用分层架构和模块化设计，确保代码的可维护性和可扩展性。 主要功能包括用户管理、角色管理、权限管理、菜单管理、操作日志等核心模块。用户管理模块支持用户信息的增删改查和状态管理；角色管理模块允许定义不同角色并分配相应权限；权限管理模块基于Casbin实现细粒度的访问控制；菜单管理模块动态生成前端导航菜单；操作日志模块记录系统关键操作，便于审计和追踪。 技术栈方面，后端使用Go语言开发，结合Gin、GORM、Casbin等成熟框架；前端使用Vue.js、Element UI等现代前端技术；数据库支持MySQL、PostgreSQL等主流关系型数据库；采用RESTful API设计规范，确保前后端通信的标准化。系统还应用了单例模式、工厂模式、依赖注入等设计模式，提升代码质量和可测试性。 该权限管理系统适用于企业管理系统、内部办公平台、多租户SaaS应用等需要复杂权限控制的场景。作为毕业设计项目，它提供了完整的源码和论文文档，帮助学生深入理解前后端分离架构、权限控制原理、现代Web开发技术等关键知识点。系统设计规范，代码结构清晰，注释完整，非常适合作为计算机相关专业的毕业设计参考或实际项目开发的基础框架。 资源包含完整的系统源码、数据库设计文档、部署说明和毕
【上海房数据】爬虫 + 可视化分析 落地即用爆款！.zip
12-17
【上海房数据】爬虫 + 可视化分析 落地即用爆款！.zip
（Mathcad+Simulink仿真）基于扩展描述函数法的LLC谐振变换器小信号分析设计
12-17
（Mathcad+Simulink仿真）基于扩展描述函数法的LLC谐振变换器小信号分析设计内容概要：本文介绍了基于扩展描述函数法的LLC谐振变换器小信号分析设计方法，结合Mathcad与Simulink仿真工具，对LLC谐振变换器进行建模与动态特性分析。通过扩展描述函数法提取系统在不同工作条件下的小信号模型，进而实现精确的频域分析与控制器设计，提升变换器在宽输入电压和负载变化范围内的稳定性与动态响应性能。文中详细阐述了建模思路、数学推导过程及仿真验证步骤，展示了理论分析与工程实践的有效结合。; 适合人群：具备电力电子、自动控制基础知识，熟悉Matlab/Simulink和Mathcad工具，从事开关电源、DC-DC变换器或新能源系统研发的工程师及研究生。; 使用场景及目标：①掌握LLC谐振变换器的小信号建模方法；②理解扩展描述函数法在非线性系统线性化中的应用；③实现高精度控制器设计并完成仿真验证；④支撑科研复现、课程设计或实际工程项目开发； 阅读建议：建议读者结合文档中的Mathcad计算文件与Simulink模型同步操作，重点理解扩展描述函数法的核心思想与实现步骤，注意参数敏感性分析与仿真结果对比，以深化对LLC小信号特性的理解。
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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