kafka:#kafka的连接地址（注意，是kafka所在服务器的公网ip，不要写成zookeeper的了）bootstrap-servers:localh

1、kafka集群配置①需要提前配置zookeeper环境②配置环境变量，与Java类似③配置server.properties文件#服务器序号broker.id=numlisteners=PLAINTEXT

一、kafka-topics.sh1.参数参数描述–bootstrap-server连接的KafkaBroker主机名称和端口号–topic操作的topic名称–create创建主题–delete删除主题

问题现象1.收到日志异常报警，一个Flink任务写入kafka消息出现了异常，异常消息如下org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaException

:fire:《Kafka运维管控平台LogiKM》:fire::pencil2:更强大的管控能力:pencil2::tennis:更高效的问题定位能力:tennis::sunrise:更便捷的集群运维能力

一、producer配置1、bootstrap.serverskafkabroker集群的ip列表，格式为：host1:port1,host2:port2,…2、client.id用于追踪消息的源头3、

一、背景生产环境中使用kafka作为消息队列，生产者发送消息失败，查询报错日志，得到如下输出：Causedby:org.springframework.kafka.KafkaException:Sendfailed

Kafka:基于分布式流平台设计，强调高吞吐量和可扩展性。数据以“主题”（Topics）为基础，生产者将消息发送到主题，消费者从主题读取消息。消息按时

elasticsearch_exporter1.安装配置2.节点添加3.状态查询三、redis_exporter1.安装配置2.节点添加3.状态查询四、rabbitmq_exporter1.安装配置2.节点添加3.状态查询五、kafka_exporter1

11.png（1）点对点模式（一对一，消费者主动拉取数据，消息收到后消息清除）点对点模型通常是一个基于拉取或者轮询的消息传送模型，这种模型从队列中请求信息，而不是将消息推送到客户端。这个模型的特点是发送到队列的消息被一个且只有一个接收者接收处理，即使有多个消息监听者也是如此。（2）发布/订阅模式（一对多，数据生产后，推送给所有订阅者）发布订阅模型则是一个基于推送的消息传送模型。发布订阅模型可以有多

常用的消息中间件综述组件\特点ActiveMQRabbitMQKafka跨语言支持（Java优先）语言无关支持（Java优先）支持协议OpenWire,Stomp,XMPP,AMQPAMQP-优点遵循JMS

文章目录一、引言二、Kafka消费堆积原因分析三、解决方案1.重制消费点位2.增加消费者数量3.优化消费能力四、重制消费点位五、增加消费者数量六、优化消费能力七、总结八、参考文献九、附录摘要：在分布式系统中

Abstract1引言1.1研究背景1.2国内外研究现状1.3研究目的1.4研究意义2关键技术理论介绍2.1Hadoop相关组件介绍2.2分布式集群介绍2.3Pyecharts介绍2.4Flask框架3分布式集群搭建及数据准备

docker启动kafka并挂载配置文件，并让外部环境连接kafka拉取kafka镜像dockerpullapache/kafka:3.7.0通过docker启动kafkadockerrun-d--namekafka-p9092

——目录——0.前置准备1.下载安装2.配置（重）3.启动与关闭4.搭建高可用HBase前言（贫穷使我见多识广）前边经历了Hadoop，Zookeeper，Kafka，他们的集群，全都是使用Docker

一、集群规划kafka从2.8版本开始，就允许用户在不需要zookeeper的情况下运行。

Kafka是一个号称能用普通PC机也能处理超千万亿吞吐量的实时消息平台，之所以能够做到这些，主要原因有四个：一、磁盘的顺序读写在讲磁盘顺序读写之前，我们先来了解一下磁盘的寻址的过程。

1.kafka的几个角色和概念生产者和消费者消费者组：一些消费者的组合，共同消费一个或几个topic。

文章目录Apachekafka简介开始使用ApacheKafka构建生产者构建消费者总结之前已经有两篇文章介绍过Go如何操作kafka28.windows安装kafka，Go操作kafka示例（sarama

很早之前就使用了springboot+kafka组合配置，但是之前使用的spring-kafka（1.1.7）版本较低，所以只能通过spring.kafka.consumer.group-id=default_consumer_group

1.ACK机制简介目的：确保生产者发送的消息可靠地写入Kafka集群。核心：生产者发送消息后需等待Kafka集群的确认。2.ACK级别acks=0：不等待确认，效率最高，但可能丢数据。

文章目录1.发后即忘（Fire-and-Forget）2.同步发送（SynchronousSend）3.异步发送（AsynchronousSend）总结Kafka生产者发送消息时，主要有三种模式，每种模式都有其特定的应用场景和优缺点

【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

#-*-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

VIP（虚拟ip）hadoop01192.168.10.200centos7_x865.7192.168.10.253hadoop03192.168.10.202centos7_x865.7二、mysql集群搭建两台节点

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。