Kafka整理-核心组件
Apache Kafka的核心组件构成了其高效、可靠的分布式流处理平台。了解这些核心组件对于理解和使用Kafka至关重要。以下是Kafka的主要核心组件： 1、Broker： Kafka集群中的服务器称为Broker。 Broker负责维护发布到它的数据。 Kafka集群可以包含一个或多个Broker，以提高性能和容错性。 2、Topic： Kafka中的消息通过主题（Topic）进行分类。 生产者（Pr...
Kafka整理-概述
Apache Kafka是一个开源的流处理平台，由LinkedIn开发并在2011年贡献给Apache软件基金会。它被设计用于构建高性能的实时数据管道和流应用程序，具有高吞吐量、可扩展性和容错性等特点。以下是Apache Kafka的一些主要特征和用途： 主要特征 1、分布式架构： Kafka运行在一个或多个服务器（称为Broker）上，形成一个集群。 支持数据的分区和复制，增强了可扩展性和容错能力。 2...
Kafka 面试八股题整理
基本概念 kafka 是什么？有什么作用？⭐ Kafka 是一个分布式的流式处理平台，它以高吞吐、可持久化、可水平扩展、支持流数据处理等多种特性而被广泛使用 主要功能体现于三点： 消息系统：kafka与传统的消息中间件都具备系统解耦、冗余存储、流量削峰、缓冲、异步通信、扩展性、可恢复性等功能。与此同时，kafka还提供了大多数消息系统难以实现的消息顺序性保障及回溯性消费的功能。 存储系统：kafka把消息...
NineData：从 Kafka 到 ClickHouse 的数据同步解决方案
在大数据处理领域，Apache Kafka 和 ClickHouse 都是非常重要的工具。Kafka 是一个分布式流处理平台，被数千家公司用于高性能数据管道、流式分析、数据集成和关键任务应用，如今已成为数据交换、数据集成、数据流转过程中的核心组件。而 ClickHouse 是一个列式数据库管理系统（DBMS），非常适用于联机分析处理（OLAP）。 1. 通过将 Kafka 同步到 ClickHouse，可以...
Linux系统安装KafKa
Linux安装KafKa 官方下载地址：Apache Kafka 解压安装包 tar -zxvf kafka_2.12-3.3.2.tgz 修改配置文件 vim server.properties # broker 的全局唯一编号,不能重复,只能是数字broker.id=0# kafka 运行日志(数据)存放的路径,路径不需要提前创建,kafka 自动帮你创建,可以配置多个磁盘路径,路径与路...
Kafka注册中心：揭秘分布式系统的核心协调者（一）
本系列文章简介： 本系列文章将深入探讨Kafka注册中心在分布式系统中的作用和价值，介绍其关键功能和使用场景，帮助读者更好地理解并应用Kafka注册中心来构建高效、可靠、可扩展的分布式系统。通过揭秘分布式系统的核心协调者，我们将一同探索Kafka注册中心如何助力分布式系统应对挑战，实现业务目标。欢迎大家订阅《Java技术栈高级攻略》专栏，一起学习，一起涨分！ 目录 一、引言 1.1 Kaf...
Kafka的消费流程
Kafka的消费全流程 我们接着继续去理解最后这条消息是如何被消费者消费掉的。其中最核心的有以下内容。 1、多线程安全问题 2、群组协调 3、分区再均衡 多线程安全问题 当多个线程访问某个类时，这个类始终都能表现出正确的行为，那么就称这个类是线程安全的。 对于线程安全，还可以进一步定义： 当多个线程访问某个类时，不管运行时环境采用何种调度方式或者这些线程将如何交替进行，并且在主调代码中不需要任何额外的同步...
Kafka - Topic 消费状态常用命令
新建 Topic ./kafka-topics --zookeeper 166.188.xx.xx --create --topic flink_source --partitions 1 --replication-factor 1 replication-factor：指定副本数量 partitions：指定分区 删除 Topic ./kafka-topics --zookeeper 166.188.x...
kafka之java客户端实战
1. kafka的客户端 Kafka提供了两套客户端API，HighLevel API和LowLevel API。 HighLevel API封装了kafka的运行细节，使用起来比较简单，是企业开发过程中最常用的客户端API。 而LowLevel API则需要客户端自己管理Kafka的运行细节，Partition，Offset这些数据都由客户端自行管理。这层API功能更灵活，但是使用起来非常...
Kafka之集群搭建
1. 为什么要使用kafka集群 单机服务下，Kafka已经具备了非常高的性能。TPS能够达到百万级别。但是，在实际工作中使用时，单机搭建的Kafka会有很大的局限性。 消息太多，需要分开保存。Kafka是面向海量消息设计的，一个Topic下的消息会非常多，单机服务很难存得下来。这些消息就需要分成不同的Partition，分布到多个不同的Broker上。这样每个Broke...