首先，如果您不确定Kakfa是什么，请参阅这篇文章（http://cloudurable.com/blog/what-is-kafka/index.html）。 Kafka包括记录，主题，消费者，生产者，Broker，日志，分区和集群。记录可以有键（可选），值和时间戳。Kafka记录是不可变的。Kafka主题是记录流（“/ orders”，“/ user-signups”）。您可以将主题视为Feed名称。主题有一个日志，它是主题在磁盘上的存储。主题日志被分解成分区和段。 Kafka Producer API
MirrorMaker 为Kafka 内置的跨集群/机房数据复制工具，二进制包解压后bin目录下有kafka-mirror-maker.sh，Mirror Maker启动后，包含了一组消费者，这些消费者属于同一个group，并从多个topic上读取数据，所有的topic均使用该group.id，每个MirrorMaker 进程仅有一个生产者，该生产者将数据发送给目标集群的多个topic；
点击关注公众号，Java干货及时送达 国庆了，国庆微信头像必须安排上，舒服～ 生成方式： 超火的微信渐变国旗头像，一键生成！！ Kafka 3.0.0 发布了： 主要更新如下： The deprecation of support for Java 8 and Scala 2.12 Kafka Raft support for snapshots of the metadata topic and other improvements in the self-managed quorum Stro
数据中心宕机和数据丢失能导致企业损失很多收入或者完全停摆。为了将由于事故导致的宕机和数据丢失带来的损失最小化，企业需要制定业务可持续性计划和灾难恢复策略。
Streams Replication Manager（SRM）是一种企业级复制解决方案，可实现容错、可扩展且健壮的跨集群Kafka主题复制。SRM提供了动态更改配置的功能，并使Topic属性在高性能的集群之间保持同步。SRM还提供了自定义扩展，可促进安装、管理和监视，从而使SRM成为针对任务关键型工作负载而构建的完整复制解决方案。本文主要讨论SRM的主要用例和用例的实现架构。
最初，BIGO 的消息流平台主要采用开源 Kafka 作为数据支撑。随着数据规模日益增长，产品不断迭代，BIGO 消息流平台承载的数据规模出现了成倍增长，下游的在线模型训练、在线推荐、实时数据分析、实时数仓等业务对消息流平台的实时性和稳定性提出了更高的要求。开源的 Kafka 集群难以支撑海量数据处理场景，我们需要投入更多的人力去维护多个 Kafka 集群，这样成本会越来越高，主要体现在以下几个方面：
作者 | 陈航 BIGO 于 2014 年成立，是一家高速发展的科技公司。基于强大的音视频处理技术、全球音视频实时传输技术、人工智能技术、CDN 技术，BIGO 推出了一系列音视频类社交及内容产品，包括 Bigo Live（直播）和 Likee（短视频）等，在全球已拥有近 1 亿用户，产品及服务已覆盖超过 150 个国家和地区。 1挑战 最初，BIGO 的消息流平台主要采用开源 Kafka 作为数据支撑。随着数据规模日益增长，产品不断迭代，BIGO 消息流平台承载的数据规模出现了成倍增长，下游的在线模型训练
在上篇文章中我们介绍了MirrorMaker-V1(MM1)，本质上MM1是Kafka的消费者和生产者结合体，可以有效地将数据从源群集移动到目标群集，但没有提供太多其他功能。
MirrorMaker是Kafka附带的一个用于在Kafka集群之间制作镜像数据的工具。该工具从源集群中消费并生产到目标群集。这种镜像的常见用例是在另一个数据中心提供副本。
每个大型企业组织都在尝试加速其数字化转型战略，以更加个性化、相关和动态的方式与客户互动。在创建和收集数据时对数据执行分析（也称为实时数据流）并生成即时洞察以加快决策制定的能力为组织提供了竞争优势。
“流媒体”：发布者（“生产者”）经常发送的大量消息（想想数万或数十万）。许多订阅者（“消费者”）经常进行消息轮询。
Kafka的备份的单元是partition，也就是每个partition都都会有leader partiton和follow partiton。其中leader partition是用来进行和producer进行写交互，follow从leader副本进行拉数据进行同步，从而保证数据的冗余，防止数据丢失的目的。如图:
原文： https://thenewstack.io/deleting-production-in-a-few-easy-steps-and-how-to-fix-it/
上个月Cloudera发布Cloudera Stream Processing，这个解决方案让所有Cloudera客户都能获得最新的，安全版本的Apache Kafka以及Schema Registry和Kafka Streams。我们很自豪能够通过Kafka的实施为数百名活跃客户提供支持，现在我们渴望为更多的客户提供服务。
本文将介绍Apache Kafka在大数据领域的应用及其重要性，并提供一些代码实例来帮助读者更好地理解和应用Apache Kafka。文章主要包括以下几个方面：Apache Kafka的基本概念、Kafka在大数据处理中的角色、Kafka的架构和工作原理、如何使用Kafka进行数据流处理以及一些常见的使用场景。通过本文的阅读，读者将能够深入了解Apache Kafka，并学会如何使用它在大数据领域进行高效的数据处理。
自2006年以来，曾就职于SonyEricsson、SAP等多家公司，历任软件开发工程师，数据开发工程师，解决方案架构师
今日头条的服务大量使用微服务，容器数目巨大，业务线繁多， Topic 的数量也非常多。另外，使用的语言比较繁杂，包括 Python，Go, C++, Java, JS 等，对于基础组件的接入，维护 SDK 的成本很高。
消息引擎系统（Message Broker System）是一种中间件软件或服务，用于在分布式系统中进行异步消息传递。它提供了可靠的消息传输、消息路由和消息处理的功能，使不同的应用程序和组件能够通过发送和接收消息进行通信。
Uber 拥有世界上最大的 Kafka 集群，每天处理数万亿条消息和几个 PB 的数据。如图 1 所示，Kafka 现在成了 Uber 技术栈的基石，我们基于这个基石构建了一个复杂的生态系统，为大量不同的工作流提供支持。其中包含了一个用于传递来自乘客和司机 App 事件数据的发布/订阅消息总线、为流式分析平台（如 Apache Samza、Apache Flink）提供支持、将数据库变更日志流到下游订阅者，并将各种数据接收到 Uber 的 Hadoop 数据湖中。
现代软件研发已经超越了简单的编码和发布阶段，演化成了一个复杂的生命周期过程，涵盖了技术选型、初始化、开发、测试、部署、监控和运维等多个环节。这些环节相互关联，共同确保项目的成功交付和持续优化。本文将深入探讨如何构建高效的软件研发生命周期，包括关键步骤、最佳实践和工具，以确保项目的成功交付和持续优化。
作者 | Uber 工程博客 翻译 | 王者 策划 | 蔡芳芳 Uber 的 Kafka 生态系统 Uber 拥有世界上最大的 Kafka 集群，每天处理数万亿条消息和几个 PB 的数据。如图 1 所示，Kafka 现在成了 Uber 技术栈的基石，我们基于这个基石构建了一个复杂的生态系统，为大量不同的工作流提供支持。其中包含了一个用于传递来自乘客和司机 App 事件数据的发布 / 订阅消息总线、为流式分析平台（如 Apache Samza、Apache Flink）提供支持、将数据库变更日志流到下游订阅
Kafka 是最广泛使用的大数据消息分发组件，由于各种原因，大部分 Kafka 的用户都在不同的环境下保有多个集群，而数据整合分析的需求又要求这些集群的数据可以汇聚到一起。于是集群间的数据镜像成为了 Kafka 的一个重要需求。本文将详细描述集群间信息复制的场景和方案。
Kakfa MirrorMaker是Kafka 官方提供的跨数据中心的流数据同步方案。其实现原理，其实就是通过从Source Cluster消费消息然后将消息生产到Target Cluster，即普通的消息生产和消费。用户只要通过简单的consumer配置和producer配置，然后启动Mirror，就可以实现准实时的数据同步
最近在搞spark streaming，很自然的前端对接的就是kafka。不过在kafka的使用中还是遇到一些问题，比如mirrormaker莫名其妙的丢失数据[原因稍后再说]，消费数据offset错乱[之后介绍spark streaming的时候再解释] 总之，还是遇到了不少的问题。本篇就从下面几个方面介绍一下kafka： 基本介绍 安装与helloworld producer consumer mirror maker跨集群同步 控制台 基本介绍 Kafka是一款分布式的消息队列框架，它由三个重要
Mesosphere社区在两年前发布了DC/OS平台，以创建一个单一的聚合各种容器功能的平台，使该平台能够易于构建、部署和弹性扩展应用程序。 过去两年中，容器领域发生了翻天覆地的变化，逐渐从概念成为业界积极采用的技术。数据已经成为各大规模的企业最宝贵的资产，其中有数十种工具可以实时收集、分析和回应数据，而且容器技术领域中的创新在不断加快。 对于容器领域最重要的技术之一Mesosphere DC/OS已经运行了超过15万个集群，还有合作伙伴生态系统的100多个平台服务。本周Mesosphere发布了DC/OS
2019年8月6日，Spring 官方在其博客宣布，Spring Boot 1.x 停止维护，Spring Boot 1.x 生命周期正式结束。
作者 ｜ Emeni Oghenevwede 译者 ｜ 明知山 策划 ｜ 丁晓昀 Apache 软件基金会发布了包含许多新特性和改进的 Kafka 3.3.1。这是第一个标志着可以在生产环境中使用 KRaft（Kafka Raft）共识协议的版本。在几年的开发过程中，它先是在 Kafka 2.8 早期访问版本中发布，然后又在 Kafka 3.0 预览版本中发布。 KRaft 是一种共识协议，可以直接在 Kafka 中管理元数据。元数据的管理被整合到了 Kafka 当中，而不需要使用像 ZooKe
本文聚焦nexus3的使用，不在此讨论部署的细节，推荐使用docker来部署，我这里是在一台家用NAS上通过docker部署的，详情可参考《群晖DS218+做maven私服(nexus3)》
在过去的十年中，数据和数据驱动的洞察力与公司有效运营能力的整合出现了爆炸性增长，为那些做得好的公司带来了不断增长的竞争优势。我们的客户已经习惯了这种洞察力带来的决策速度。数据对于长期战略和日常甚至每分钟的运营都是不可或缺的。
本书大部分内容都在讨论单个kafka集群的配置、维护和使用。但是，在一些场景中，可能需要多集群架构。 在某些情况下，集群是完全分离的，他们属于不同部门的不同实例，没有理由将数据从一个集群复制到另外一个集群。有时，不同的SLA或者工作负载使得单个集群提供多个用例服务的集群很难调优。在某些时候，还有不同的安全需求。这些场景非常容易管理多个不同的集群，就像多次允许单个集群一样。 在其他场景中，不同的集群是互相依赖的，管理有要不断地在集群之间复制数据。在大多数数据库中，在数据库服务之间持续复制数据称为复制。由于我们使用复制来描述属于同一集群的kafka节点之间的数据移动，因此我们将把kafak集群之间的数据复制称之为镜像。Apache kafka内置的跨集群 的复制器称为mirrormaker。 在本章中，我们将讨论所有或者部分数据的跨集群镜像。我们将首先讨论跨集群的镜像的一些常用用例。然后我们将展示一些用于实现这些用例的架构，并讨论每种架构的优缺点。然后我们将讨论MirrorMaker本书以及如何使用它。我们将分享一些操作技巧，包括部署的性能调优。最后我们将讨论mirrorMaker的一些替代方案。
什么是Kafka Apache Kafka是一个基于分布式日志提交机制设计的发布订阅系统。数据在kafka中持久化，用户可以随时按需读取。另外数据以分布式的方式存储，提高容错性，易于扩展。 Message和Batches Kafka中最基本的数据单元是消息message，如果使用过数据库，那么可以把Kafka中的消息理解成数据库里的一条行或者一条记录。消息是由字符数组组成的，kafka并不关系它内部是什么，索引消息的具体格式与Kafka无关。消息可以有一个可选的key，这个key也是个字符数组，与消息
在当今快速发展的数字化时代，业务的连续性和稳定性已成为企业核心竞争力的重要组成部分。然而，由于各种原因，企业常常面临着数据丢失、系统瘫痪等潜在风险。因此，制定一套科学、高效的容灾方案至关重要。本文将围绕某全球领先的工业集团如何通过灵雀云企业级云原生平台ACP（以下简称ACP）实现高效的容灾方案展开深入探讨，旨在为您提供可借鉴的经验和启示。
Confluent Replicator是一个Kafka connector,它运行在Kafka Connect框架内。Replicator继承了所有Kafka Connect API的优点为，包括伸缩性，性能和容错。Confluent Replicator从原始集群消费消息然后将消息写入到目标集群。这个Kafka Connect workers部署在和目标集群相同的数据中心。
导语 本文介绍了 Kafka 跨数据中心的两种部署方式，简要分析两种方式下的不同架构以及优缺点，对这些架构可能碰到的问题也提供了一些解决思路；同时也说明了 Kafka 跨数据中心部署的社区解决方案和商业化解决方案。 背景 Kafka 作为世界上最流行的消息中间件之一，一般是客户数据链路中的核心组件，高可用性是客户很关注的因素。近期在对接云上客户时发现，客户对 Kafka 的高可用也有需求，行业架构师也想了解 Kafka 高可用的方案细节；有些客户是需要云上 Kafka 的高可用能力，有些客户需要 IDC
Kafka是分布式发布-订阅消息系统，它最初是由LinkedIn公司开发的，之后成为Apache项目的一部分，Kafka是一个分布式，可划分的，冗余备份的持久性的日志服务，它主要用于处理流式数据。
开始在使用Maven时，总是会听到nexus这个词，一会儿maven，一会儿nexus，为什么它总是和maven一起被提到呢？
https://www.technewsworld.com/story/86808.html
不论是哪种Kafka，本质上都基于core Apache Kafka 那就来说说Apache Kafka版本号的问题
当下，随着数字化技术不断深入，愈来愈多企业将核心业务搬到线上。业务系统高可用、可扩展、容灾能力决定企业系统的连续性，中间件作为构建企业核心系统的重要组成部分，其高可用容灾能力也将决定应用系统的。本文结合腾讯云中间件各PaaS产品的容灾能力及实践，以一个行业头部客户业务容灾实践举例，来展开说明基于腾讯云中间件PaaS层相关产品的实践。
如果不了解各个版本之间的差异和功能变化，怎么能够准确地评判某Kafka版本是不是满足你的业务需求呢？
在 0.11.0 中，我们默认为 Spark writer 启用具有同步更新的元数据表和基于元数据表的file listing，以提高在大型 Hudi 表上的分区和文件 listing 的性能。在reader方面，用户需要将其设置为 hoodie.metadata.enable = true 以从中受益。元数据表和相关文件listing 仍然可以通过设置hoodie.metadata.enable=false来关闭此功能。因此，使用异步表服务部署 Hudi 的用户需要配置锁服务。如果无需使用此功能，可以通过额外设置这个配置 hoodie.metadata.enable = false 像以前一样使用 Hudi。
kafka 提供了 “at least once” 的语义，即消息会发送一次或者是多次。但是人们真正想要的是 “exactly once” 的语义，即重复的消息不会再被发送
应用程序开发人员根据用于态势感知或识别长期趋势的指标创建仪表板。他们希望衡量他们的增长并将今天的每日活跃用户与一年前的价值进行比较。
通过上一篇文章Kafka：MirrorMaker-V1我们已经知道了MirrorMaker-V1的基本概念，这篇文章我们来给Kafka-cluster搭建一个mirror。
如果你想在这个竞争激烈的世界里，成为一名熟练开发 Java 项目的开发人员，你应该学习很多东西才行。你需要掌握许多技能，具体应该掌握的技能组合取决于你的职位。根据关于 Java 编程人员技能的最新调查和当前的市场需求，在这篇文章中我们将讨论，Java 程序员在 2021 年应该优先学习的 14 项内容。
Pinterest 开源了其通用的 PubSub 客户端库 PSC，该库已在生产环境中使用了一年半。该库帮助开发人员提升开发效率，同时提升服务的可伸缩性和稳定性，为工程团队带来了好处。已经有超过 90% 的 Java 应用程序通过少量的修改迁移到了 PSC。
3.2.0 版本包含许多新功能和改进。本文将重点介绍一些最突出的新功能。有关更改的完整列表，请务必查看发行说明。您还可以观看发布视频，了解 Apache Kafka 3.2.0 中的新功能摘要。
CDP私有云基础使用的基础集群不同于 CDP 公有云中 PaaS 风格的 SDX 集群。 从那里，私有云控制计划从控制体验服务的基础集群中的 CM 部署。
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