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。 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
Kafka消息监控管理工具Offset Explorer的使用教程
文章浏览阅读5.8k次。Offset Explorer是一款用于监控和管理Apache Kafka集群中消费者组偏移量的开源工具。它提供了一个简单直观的用户界面，用于查看和管理Kafka消费者组偏移量的详细信息。_offset explorer
flink 从kafka读取数据报错
文章浏览阅读754次，点赞3次，收藏3次。这个依赖,还加了多余的kafkaclient依赖;_failed to list subscribed topic partitions due to
【Centos7.9通过systemctl启动zookeeper和kafka失败】
文章浏览阅读994次。Centos7.9通过systemctl启动zookeeper和kafka失败_centos7 kafka起不来
windows/linux 安装zookeeper + Kafka (含自启动)运行教学
文章浏览阅读2.3k次，点赞2次，收藏5次。详细的一站式实战，让笔者带你快速使用上手使用kafka~~~_kafka window
ELK + Fliebeat + Kafka日志系统
文章浏览阅读1.1k次。随着 Beats 收集的每秒数据量越来越大，Logstash 可能无法承载这么大量日志的处理。虽然说，可以增加 Logstash 节点数量，提高每秒数据的处理速度，但是仍需考虑可能 Elasticsearch 无法承载这么大量的日志的写入。，它是一个轻量级的日志收集处理工具(Agent)，Filebeat占用资源少，适合于在各个服务器上搜集日志后传输给Logstash，官方也推荐此工具。2、Logstash 从消息队列中，读取数据，写入 Elasticsearch 中。, 它们都是开源软件。_kafka做日志系统
springboot使用@KafkaListener监听多个kafka配置
文章浏览阅读522次，点赞5次，收藏9次。背景: 使用springboot整合kafka时, springboot默认读取配置文件中 spring.kafka...配置初始化kafka, 使用@KafkaListener时指定topic即可, 当服务中需要监听多个kafka时, 需要配置多个kafka, 这种方式不适用。4. @KafkaListener使用。_@kafkalistener 多消费组
Scala编程 读取Kafka处理并写入Redis
文章浏览阅读884次，点赞27次，收藏26次。Scala还提供了许多高级特性，如高阶函数、模式匹配、类型类等，使得编写高效、简洁、可重用的代码变得更加容易。由于其高性能、灵活性和丰富的功能，Redis被广泛应用于各种场景，如缓存加速、实时计数、排行榜、消息队列等。同时，Kafka还提供了丰富的API和生态系统，使得开发者可以方便地构建基于Kafka的实时数据处理应用。使用Scala编程，用Spark Streaming采集Kafka消费者端口接收到的信息，对信息进行处理求出每个电影ID对应的平均分数并写入到Redis数据库中。
kafkak集群的安装部署
文章浏览阅读2.1k次，点赞3次，收藏10次。1. 三台主机都需要安装好jdk2. 三台主机都要配置好zookeeper3. 准备好kafka压缩包二、kafka集群的安装1. 上传压缩包2. 解压3. 创建消息目录4.修改server.properties文件5. 分发 kafka安装目录6. 修改HadoopSlave01,HadoopSlave02下的kafka配置文件server.properties7. 配置环境变量7. 启动kafka集群_kafka集群安装部署
实战：彻底搞定 SpringBoot 整合 Kafka
文章浏览阅读3.2k次，点赞3次，收藏8次。kafka是一个消息队列产品，基于Topic partitions的设计，能达到非常高的消息发送处理性能。Spring创建了一个项目Spring-kafka，封装了Apache 的Kafka-client，用于在Spring项目里快速集成kafka。除了简单的收发消息外，Spring-kafka还提供了很多高级功能，下面我们就来一一探秘这些用法。项目地址：https://github.com/spring-projects/spring-kafka。_spring kafka
Kafka一次线上问题
文章浏览阅读750次。ISR的频繁扩张与收缩_kafka线上问题
Fink CDC数据同步（四）Mysql数据同步到Kafka
文章浏览阅读749次，点赞11次，收藏7次。这里指定的Kafka topic会自动创建，也可以预先自行创建。将下列依赖包放在flink/lib。创建upsert-kafka 表。创建MySQL映射表。
吊炸天的 Kafka 图形化工具 Eagle，必须推荐给你
文章浏览阅读2.7k次，点赞2次，收藏10次。Kafka是当下非常流行的消息中间件，据官网透露，已有成千上万的公司在使用它。最近实践了一波Kafka，确实很好很强大。今天我们来从三个方面学习下Kafka：Kafaka在Linux下的安装，Kafka的可视化工具，Kafka和SpringBoot结合使用。希望大家看完后能快速入门Kafka，掌握这个流行的消息中间件！Kafka简介Kafka是由LinkedIn公司开发的一款开源分布式消息流平台，由Scala和Java编写。主要作用是为处理实时数据提供一个统一、高吞吐、低延迟的平台，其本质是基于发布_kafka-eagle
基于华为MRS3.2.0实时Flink消费Kafka落盘至HDFS的Hive外部表的调度方案
文章浏览阅读1.2k次，点赞17次，收藏22次。该需求为实时接收对手Topic，并进行消费落盘至Hive。在具体的实施中，基于华为MRS 3.2.0安全模式带kerberos认证的Kafka2.4、Flink1.15、Hadoop3.3.1、Hive3.1，调度平台为开源dolphinscheduler。本需求的完成全部参考华为官方MRS3.2.0开发文档，相关章节是普通版的安全模式。_kafka消息落盘然后消费如何实现
基于磁盘的Kafka为什么这么快
文章浏览阅读832次。通过这种分区分段的设计，Kafka的message消息实际上是分布式存储在一个一个小的segment中的，每次文件操作也是直接操作的segment。总结起来，Kafka采用顺序读写、Page Cache、零拷贝以及分区分段等这些设计，再加上在索引方面做的优化，另外Kafka数据读写也是批量的而不是单条的，使得Kafka具有了高性能、高吞吐、低延时的特点。磁盘的顺序读写是磁盘使用模式中最有规律的，并且操作系统也对这种模式做了大量优化，Kafka就是使用了磁盘顺序读写来提升的性能。_kafka基于内存还是磁盘
kafka权限认证 topic权限认证 权限动态认证-亲测成功
文章浏览阅读831次。1、Kafka的权限分类身份认证（Authentication）：对client 与服务器的连接进行身份认证，brokers和zookeeper之间的连接进行Authentication（producer 和 consumer）、其他 brokers、tools与 brokers 之间连接的认证。上一篇博文介绍了连接的身份认证。权限控制（Authorization）：实现对于消息级别的权限控制，clients的读写操作进行Authorization：（生产/消费/group)数据权限。_kafka topic认证
Kafka磁盘写满日志清理操作
文章浏览阅读1.9k次。最近项目组的kafka集群，老是由于应用端写入kafka topic的消息太多，导致所在的broker节点占满，导致其他的组件接连宕机。这里和应用端沟通可以删除1天之前的消息来清理磁盘，并且可以调整topic的消息存活时间。_kafka磁盘占用过大
Flink与Kafka集成：实时数据流处理
文章浏览阅读863次，点赞10次，收藏21次。1.背景介绍1. 背景介绍Apache Flink 是一个流处理框架，用于处理大规模、实时的数据流。它支持流式计算和批处理，可以处理各种数据源和数据接收器，如 Kafka、HDFS、TCP 流等。Kafka 是一个分布式流处理平台，用于构建实时数据流管道和流处理应用。Flink 与 Kafka 的集成使得 Flink 可以充分利用 Kafka 的强大功能，实现高效的流式计算。在本文中，...
微服务集成Windows版kafka
文章浏览阅读1.1k次，点赞25次，收藏26次。Windows环境下微服务集成kafka_kafka windows运行
SparkStreaming与Kafka整合
文章浏览阅读5.1k次，点赞23次，收藏20次。Receiver方式基于kafka的高级消费者API实现（高级优点：高级API写起来简单；不需要去自行去管理offset，系统通过zookeeper自行管理；不需要管理分区，副本等情况，系统自动管理；消费者断线会自动根据上一次记录在 zookeeper中的offset去接着获取数据；高级缺点：不能自行控制 offset；不能细化控制如分区、副本、zk 等）。Receiver从kafka接收数据，存储在Executor中，Spark Streaming 定时生成任务来处理数据。
Kafka的分区和副本机制
文章浏览阅读1k次，点赞3次，收藏11次。Kafka的分区和副本机制是分布式消息系统中的重要概念，它们在数据一致性和容错方面起到了关键作用。下面我将详细介绍这两个机制的工作原理和底层实现思路，并通过Java源码示例和分析来加深理解。_kafka生产者指定副本的问题
Kafka（一）使用Docker Compose安装单机Kafka以及Kafka UI
文章浏览阅读4k次，点赞6次，收藏8次。这里我们的配置是选择的是KRaft，因为Kafka官方已经计划在Kafak中移除Zookeeper。对于UI配置项没什么特别要说的，这里只是提一下，注意这里的docker-compose.yml中environment的写法，和上面的Kafka镜像中environment的写法不同，这是两种不同的写法。> 文档网址 > Compose examples 下面可以找打很多Kafak ui的compose文件示例，不仅对UI的配置很有帮助，而且对刚入门Kafka的同学，也提供了非常好的示例，_kafka ui docker
flink学习34：flinkSQL保存kafka数据到mysql（待续）
文章浏览阅读783次，点赞2次，收藏2次。build()"""|(|)with(|)//print//execute。_column types of query result and sink for registered table 'default_catalog.
消息队列之六脉神剑：RabbitMQ、Kafka、ActiveMQ 、Redis、 ZeroMQ、Apache Pulsar对比和如何使用
文章浏览阅读8.2k次，点赞57次，收藏63次。消息队列（Message Queue）是一种异步通信机制，它将消息发送者和接收者解耦，从而提高了应用程序的性能、可扩展性和可靠性。在分布式系统中，消息队列经常被用于处理高并发、异步处理、应用解耦等场景。本篇回答将分析比较常见的六种消息队列：RabbitMQ、Kafka、ActiveMQ 、Redis、 ZeroMQ、Apache Pulsar。我们将讨论它们的应用场景、优缺点以及如何使用。_pulsar activemq
「查缺补漏」 Kafka 核心知识梳理
文章浏览阅读887次，点赞18次，收藏14次。消费者组。_kafka消费得轮询策略
Flink Kafka[输入/输出] Connector
文章浏览阅读2.1k次，点赞68次，收藏57次。本章重点介绍生产环境中最常用到的。使用Flink的同学，一定会很熟悉kafka，它是一个分布式的、分区的、多副本的、 支持高吞吐的、发布订阅消息系统。生产环境环境中也经常会跟kafka进行一些数据的交换，比如利用读取数据，然后进行一系列的处理之后，再将结果写出到kafka中。这里会主要分两个部分进行介绍，一是，一个是。_flink kafka数据流和控制流配置关联 赋值在输出
基于ELK+Kafka构建分布式日志采集系统
文章浏览阅读1.3k次。本机电脑需要有JDK的环境，如果没有JDK环境直接安装 logstash-input-kafka 或者logstash-output-elasticsearch会报错的。在传统项目中，如果在生产环境中，有多台不同的服务器集群，如果生产环境需要通过日志定位项目的Bug的话，需要在每台节点上使用传统的命令方式查询，这样效率非常低下。访问:kibana http://192.168.75.143:5601/app/kibana#/dev_tools/console。_elk kafka
Flume学习-采集端口数据存入kafka
文章浏览阅读2.8k次，点赞8次，收藏43次。Flume学习-采集端口数据存入kafka_socket flume kafka
Kafka入门及可视化界面推荐
文章浏览阅读1.3k次，点赞21次，收藏18次。*死信队列（Dead Letter Queue，简称 DLQ）**是消息中间件中的一种特殊队列。它主要用于处理无法被消费者正确处理的消息，通常是因为消息格式错误、处理失败、消费超时等情况导致的消息被"丢弃"或"死亡"的情况。当消息进入队列后，消费者会尝试处理它。如果处理失败，或者超过一定的重试次数仍无法被成功处理，消息可以发送到死信队列中，而不是被永久性地丢弃。在死信队列中，可以进一步分析、处理这些无法正常消费的消息，以便定位问题、修复错误，并采取适当的措施。_kafka页面
Flink写入kafka的自定义Key值
文章浏览阅读2.1k次。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_flink keyedserializationschema
kafka消费/发送消息，消息过大报错解决whose size is larger than the fetch size 1048576
文章浏览阅读825次。就是我们自己写python消费kafka代码的时候没有参数配置没有限制。问题原因一：是kafka本身的配置没有调整到上限。_kafka单条消息过大
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