【1】概述ApacheKafka是一个分布式流处理平台，它允许你发布和订阅记录流，存储记录流，并且可以对这些记录流进行处理。

二：key-value存储系统--Redis：三：消息队列--kafka：一、关系型数据库–mysql：1.数据库设计的三大范式：第一范式:每个列都不可以再拆分;第二范式:在第一范式的基础上,非主键列完全依赖于主键

三个人三个书架不够用买了个一米八的书架动手安装瀚宝负责看图纸搬木板半小时后书架摆放到阳台上让瀚宝动手培养空间构架能力如同庖丁解牛整体与分合遇到问题旁旁敲彻击引导思考平日的问题很少直接给答案教方法家里瀚宝随手就可以拿到许多书让孩子跟书籍做朋友体会里面的快乐有时候瀚宝也会写下一些感悟留存过段时间再看提升孩子的见解将原来的小书架拆开打包收拾起来一大一小一装一拆孩子的理解会深刻许多多维思考自己动手寓教于乐

#-*-coding:utf-8-*-importsysimportjsonimporttimefromkafkaimportKafkaConsumer#pip3installkafka-pythoni

消息中间件：深入理解Kafka的核心架构与组件解析Kafka是一种流行的分布式流处理平台，广泛应用于实时数据处理和消息队列场景。

消息中间件：深入理解Kafka的消息顺序和一致性、可靠性和高可用性第1版Kafka是一种分布式消息中间件，它能够处理大规模的实时数据流，是现代分布式系统中的关键组件。

Kafka消息积压的典型场景：1.实时/消费任务挂掉比如，我们写的实时应用因为某种原因挂掉了，并且这个任务没有被监控程序监控发现通知相关负责人，负责人又没有写自动拉起任务的脚本进行重启。

SparkStreaming结合kafka将offSet保存在redis中SparkStreaming结合kafka的两种方式1、SparkStreaming的高级APiCreateDStream，容易发生数据多次读取

Kafka0-8Receiver模式和Direct模式都不适合当前版本不适用，本次学习采用Kafka0-10Direct模式，并通过第三方存储zookeeper来手动管理offset目录前言offset

1.回顾Kafka可以看我前面kafka文章核心概念图解Broker：安装Kafka服务的机器就是一个brokerProducer：消息的生产者，负责将数据写入到broker中(push)Consumer

常用命令Topic列表kafka-topics.sh--list--zookeeper172.16.254.28:2181Topic创建kafka-topics.sh--create--zookeeper172.16.254.28

什么是KafkaApacheKafka是由LinkedIn公司开发，后来由Apache软件基金会维护的一个分布式、分区、多副本的基于ZooKeeper协调的分布式消息系统。

客户端代码:packagemainimport("fmt""github.com/Shopify/sarama")//kafka示例代码funcmain(){//配置config:=sarama.NewConfig

推荐:kwan的首页,持续学习,不断总结,共同进步,活到老学到老导航檀越剑指大厂系列:全面总结java核心技术,jvm,并发编程redis,kafka,Spring,微服务等常用开发工具系列:常用的开发工具

SpringCloudStream与Kafka（二）文章目录SpringCloudStream与Kafka（二）SpringCloudStream提供的信道自定义Binding声明接口SpringCloudStream

版本：Centos7、kafka_2.13-2.8.2节点：27.196.38.200kafka127.196.38.201kafka227.196.38.202kafka3基础配置在所有节点操作[root

Kafka官方下载地址：ApacheKafka这时候下载安装版本。

kafka系列之：使用python消费kafkaTopic数据一、创建kafkaConsumer三、查看分区四、查看分区信息五、查看当前消费的Topic六、获取当前消费者可消费的偏移量七、获取当前Topic

1.安装zookeeper1.下载apache-zookeeper-3.5.8-bin.tar.gz2.解压：tar–zxvfapache-zookeeper-3.5.8-bin.tar.gz3.进入到conf目录cd/opt/apache-zookeeper-3.5.8-bin/conf/4.复制配置文件cfgcpzoo_sample.cfgzoo.cfg5.修改zoo.cfg配置文件：vi/o

kafka的安装与测试一、概念定义：kafka是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列（MessageQueue),主要用于大数据实时处理领域使用消息队列的一个好处1.解耦：不需要两台服务器保持同时在线

我安装的kafka版本为3.8.0config目录下的配置文件server.properties基础配置修改正常安装好kafka后，只需要修改以下两个地方就可以了。

文章目录使用python创建kafka的topickafka基本概念所需安装的包代码样例使用python创建kafka的topickafka基本概念Apache‌Kafka是一个开源的分布式流处理平台，

实时部分以消息队列的方式实时增量消费，一般以Flink+Kafka的组合实现，维度表存在关系型数据库或者HBase；离线部分一般采用T+1周期调度分析历史存量数据，每天凌晨产出，更新覆盖前一天的结果数据

部署kafka支持两种启动方式KafkawithKRaftKafkawithZooKeeper（4.0后将会被废弃）核心APIProducerAPI允许应用程序将数据流发送到Kafka集群中的主题ConsumerAPI

常见的消息队列中间件包括ApacheKafka、RabbitMQ、ActiveMQ和ZeroMQ、TongLinkQ（TLQ）。它们用

Kafka概述定义Kafka传统定义：Kafka是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列（MessageQueue），主要应用于大数据实时处理领域。

消息队列简称为MQ，指的就是数据在一个容器中,从容器一端传递到另一端的操作消息队列，只能暂存数据，不能永久存储数据作用:1)应用解耦合2)异步处理3)限流削峰消息队列的协议：JMS(JavaMessageServer)角色:生产者(Producer)消费者(Consumer)消费模型:#1.点对点消费模型指的一条消息最终只能被一个消费者所消费#2.发布订阅消费模型指的一条消息最终被多个消费者所消费

概述Kafka是一个开源的分布式事件流平台(EventStreamingPlatform)，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。

文章目录简介jar引入配置文件KafkaConfiguration消费工程配置kafka消息发送、消费示例简介本示例用于kafka在springboot中的配置、消息发送及消息消费使用代码示例。

SpringBoot集成kafka一、下载依赖maven仓库官方地址:https://mvnrepository.com/找到和自己项目SpringBoot相匹配版本的kafka版本（此处为1.3.9.

引入依赖org.springframework.kafkaspring-kafka2.7.14yml配置有几个就配置几个，这里只配置两个因为我在本地启动了两个kafka，所以bootstrap-servers

本文将介绍一些用于Rust语言的消息队列客户端库，包括AMQP、ApacheKafka、NSQ、ApachePulsar和RocketMQ，探讨它们的核心功能、使用场景、安装配置以及API概览。

当体系的一部分组件失效，不会影响到整个系统。消息队列降低了进程间的耦合度，所以即使一个处理消息的进程挂掉，加入队列中的消息仍然可以在系统恢复后被处理。而这种允许重试或者延后处理请求的能力通常是造就一个略感不便的用户和一个沮丧透顶的用户之间的区别。送达保证消息队列提供的冗余机制保证了消息能被实际的处理，只要一个进程读取了该队列即可。在此基础上，部分消息系统提供了一个”只送达一次”保证。无论有多少进程

(2)Kafka的消费者和消费者组Kafka为这两种模型提供了单一的消费者抽象模型：

问题如下：kafka为什么监听不到数据kafka为什么会有重复数据发送kafka数据重复如何解决为什么kafka会出现俩个消费端都可以消费问题kafka监听配置文件一.解决问题一(kafka监听不到数据

1、引入依赖mavenorg.springframework.kafkaspring-kafka2.8.0gradledependencies{compile"org.springframework.kafka

文章目录1、生产者拦截器1.1、创建生产者拦截器1.2、KafkaTemplate配置生产者拦截器1.3、使用Java代码创建主题分区副本1.4、application.yml配置----v1版1.5、

//当转发单条消息时，可以采用如下方式@KafkaListener(groupId="a-group",topics="a-topic")@SendTo("b-topic")publicStringconsumeA

查询是否有未消费的消息的方式有三种：第一种，kafka自带命令kafka的bin目录下，执行命令：kafka-consumer-groups.sh--bootstrap-servernode1:9092

通过上章对缓存池的介绍，我们可以知道生产者会先将消息批次对象放入RecordAccumulator的双端队列中，当满足一定条件时消息才发送至broekr，本文将从源码角度分析当达到什么条件才发送消息，以及生产者对broker发送回来的响应是如何处理的，对于粘包和拆包问题,生产者是如何解决的,另外，生产者对于超时的，异常的，长时间未处理的消息批次是分别怎么处理的都将在本文介绍。消息的发送条件首先来看

目录SparkStreaming接收Kafka数据的方式有两种：Receiver接收数据和采用Direct方式。

定义Kafka是一个的基于的（MessageQueue），主要应用于大数据实时处理领域。

kafka常用命令及配置参数详解常用命令1、启动zookeeperbin/zookeeper-server-start.shconfig/zookeeper.properties&2、启动kafkabin

下载地址https://maxwells-daemon.io/解压压缩包tar-zxvfmaxwell-1.29.0.tar.gz-C/opt/module/初始化maxwell元数据库在mysql中为maxwell创建一个数据库复制config.properties.example文件cpconfig.properties.exampleconfig.properties修改config.pro

在SparkStreaming中作为数据源的Kafka怎样接收多主题发送的数据呢？

目录一、环境准备二、生产者实践普通生产者带回调的生产者自定义分区器kafka事务提交三、消费者实践简单消费指定topic、partition、offset消费批量消费监听异常处理器消息过滤器消息转发定时启动

本文主要是关于Kafka的命令详解，每个命令都进行了非常详细的注释，帮助大家能更好的理解这些命令背后的含义，从底层去理解，如果大家喜欢，请多多点赞关注，欢迎评论！

消费者和消费者组当生产者向Topic写入消息的速度超过了消费者（consumer）的处理速度，导致大量的消息在Kafka中淤积，此时需要对消费者进行横向伸缩，用多个消费者从同一个主题读取消息，对消息进行分流

基于Zookeeper搭建Kafka高可用集群一、Zookeeper集群搭建为保证集群高可用，Zookeeper集群的节点数最好是奇数，最少有三个节点，所以这里搭建一个三个节点的集群。

因为Kafka集群是把状态信息保存在Zookeeper中的，并且Kafka的动态扩容是通过Zookeeper来实现的，所以需要优先搭建Zookeer