在大数据的实时数据处理中，不论是使用Spark、还是Flink，都需要与其他组件进行数据交互才有意义。在整个数据流处理中，交互组件的性能决定了数据处理的效率，例如在与缓存中间件Redis的交互，QPS过高就会导致响应过慢，进而表现为程序整体数据处理延时。
cetnos 7.4(x64) kafa本地环境搭建 安装jdk 安装zookeeper 安装kafka 安装jdk 查看是否安装jdk rpm -qa | grep Java如果存在使用rpm -
这一期首先聊聊 Kafka 数据同步到 ClickHouse 的其中一个方案：通过 Kafka 引擎方式同步，下面进入实际操作过程（环境：CentOS7.4）：
网络文件系统（Network File System）是一种分布式文件系统协议，通过网络共享远程目录。使用NFS，可以在系统上挂载远程目录，并像对待本地文件一样使用远程计算机上的文件。
随着时间的积累，日志数据会越来越多，当你需要查看并分析庞杂的日志数据时，可通过 Filebeat+Kafka+Logstash+Elasticsearch 采集日志数据到Elasticsearch（简称ES）中，并通过 Kibana 进行可视化展示与分析。
我的kafka是1.8java环境下的，所以卸载1.7java，安装最新的java1.8
作为一名资深的运维搬砖工，我的梦想就是网络服务器设备上线后永不宕机，天天过着吃着火锅还唱着歌的日子，然而每天各种人肉的数据备份操作让我苦不堪言。作为新时代的搬砖工别说人肉操作数据备份了就连ctrl+c ctrl+v 我都不愿意操作，怎么办呢？答案就是人一定要有梦想说不准哪天就实现了，接下来我来告诉你什么叫幸福来的太突然。为大家介绍宇宙无敌的网络设备自动备份系统 -- Oxidized
ELK主要由ElasticSearch、Logstash和Kibana三个开源软件组成。
Kafka起初是由LinkedIn公司采用Scala语言开发的一个多分区、多副本且基于ZooKeeper协调的分布式消息系统，现已被捐献给Apache基金会。
近日，AutoMQ 团队发布了基于云的开源云原生 Kafka—— AutoMQ for Kafka，所有的代码采用 Apache 2.0 开源许可。AutoMQ 充分挖掘了云原生的技术红利和成本优势，再结合 Serverless 弹性技术，实现了 Apache Kafka 十倍的降本增效。本文从技术架构的角度，来揭秘 AutoMQ 为 Kafka 量身打造的云原生十倍降本方案。
作者 | 陈建波、全利民 本文整理自 vivo 互联网大数据工程师陈建波与全利民在 Apache Pulsar Meetup 上的演讲《Apache Pulsar 在 vivo 的探索与实践》，介绍 vivo 在集群管理与监控上应用 Pulsar 的实践。 vivo 移动互联网为全球 4 亿 + 智能手机用户提供互联网产品与服务。其中，vivo 分布式消息中间件团队主要为 vivo 所有内外销实时计算业务提供高吞吐、低延时的数据接入、消息队列等服务，覆盖应用商店、短视频、广告等业务。业务集群已达每天十
Helm是一个作用于k8s的包管理工具。类似于其它的包管理工具如apt/yum ,应用开发者可以管理应用包chart之间的依赖关系，以便于部署复杂的k8s应用。
第一阶段：linux+搜索+hadoop体系Linux大纲这章是基础课程，帮大家进入大数据领域打好Linux基础，以便更好地学习Hadoop，hbase,NoSQL，Spark，Storm，docker,kvm,openstack等众多课程。因为企业中无一例外的是使用Linux来搭建或部署项目。1) Linux的介绍，Linux的安装：VMware Workstation虚拟软件安装过程、CentOS虚拟机安装过程
以上三种方法也可以只使用于关键数据，具体使用哪种方法，可以根据自己集群的规模和数据量大小具体选择。
现在我们就来看看在生产环境中的 Kafka 集群规划该怎么做。既然是集群，那必然就要有多个 Kafka 节点机器，因为只有单台机器构成的 Kafka 伪集群只能用于日常测试之用，根本无法满足实际的线上生产需求。而真正的线上环境需要仔细地考量各种因素，结合自身的业务需求而制定。
Apache Kafka是一个分布式发布 - 订阅消息系统和一个强大的队列，可以处理大量的数据，并使您能够将消息从一个端点传递到另一个端点。 Kafka适合离线和在线消息消费。 Kafka消息保留在磁盘上，并在群集内复制以防止数据丢失。 Kafka构建在ZooKeeper同步服务之上。 它与Apache Storm和Spark非常好地集成，用于实时流式数据分析。
生产环境需考量各种因素，结合自身业务需求而制定。看一些考虑因素（以下顺序，可是分了顺序的哦）
Kafka 集群方案该怎么做。既然是集群，那必然就要有多个 Kafka 节点机器，因为只有单台机器构成的 Kafka 伪集群只能用于日常测试之用，根本无法满足实际的线上生产需求。而真正的线上环境需要仔细地考量各种因素，结合自身的业务需求而制定。下面我就分别从操作系统、磁盘、磁盘容量和带宽等方面来讨论一下。
Fayson在两年前的文章中介绍过CDH的卸载，参考《0008-如何卸载CDH（附一键卸载github源码）V1.2.1》。除非你是使用Cloudera官方提供的一键安装脚本安装的CDH，否则并没有现成的一键卸载的脚本供使用。
Apache Kafka 是一种分布式数据存储，用于实时处理流数据，它由 Apache Software Foundation 开发，使用 Java 和 Scala 编写，Apache Kafka 用于构建实时流式数据管道和适应数据流的应用程序，特别适用于企业级应用程序和关键任务应用程序，它是最受欢迎的数据流平台之一，被数千家公司用于高性能数据管道、流分析和数据集成。
Fayson在两年前的文章中介绍过CDH的卸载，参考《0008-如何卸载CDH（附一键卸载github源码）V1.2》和《0609-6.1.0-如何卸载CDH6.1》。除非你是使用Cloudera官方提供的一键安装脚本安装的CDH，否则并没有现成的一键卸载的脚本供使用。
大数据组件中，Kafka使用非常广泛。而提及Kafka的监控，历来都是个头疼的事情，Kafka的开源社区在监控框架上并没有投入太多的精力。（Cloudera倒是有一个关于Kafka独立的产品Cloudera Streams Management）
该文介绍了如何使用Docker搭建Kafka集群环境，包括下载官方镜像、编写Dockerfile文件、构建镜像、运行Kafka集群等步骤。其中，使用docker-compose工具可以快速启动Kafka集群，使用Kafka Broker、Zookeeper、Producer和Consumer进行测试。
一、概述 Apache ZooKeeper 是一个集中式服务，用于维护配置信息、命名、提供分布式同步和提供组服务，ZooKeeper 致力于开发和维护一个开源服务器，以实现高度可靠的分布式协调，其实也可以认为就是一个分布式数据库，只是结构比较特殊，是树状结构。官网文档：https://zookeeper.apache.org/doc/r3.8.0/ Kafka是最初由 Linkedin 公司开发，是一个分布式、支持分区的（partition）、多副本的（replica），基于 zookeeper 协调的
1、kafka官网：http://kafka.apache.org/downloads
Kafka集群到底需要多大的存储空间？这是一个非常经典的规划问题。Kafka需要将消息保存在底层的磁盘上，这些消息默认会被保存一段时间然后自动被删除。虽然这段时间是可以配置的，但你应该如何结合自身业务场景和存储需求来规划Kafka集群的存储容量呢？
如今，越来越多的业务场景要求 OLTP 系统能及时得到业务数据计算、分析后的结果，这就需要实时的流式计算如Flink等来保障。例如，在 TB 级别数据量的数据库中，通过 SQL 语句或相关 API直接对原始数据进行大规模关联、聚合操作，是无法做到在极短的时间内通过接口反馈到前端进行展示的。若想实现大规模数据的“即席查询”，就须用实时计算框架构建实时数仓来实现。
先说结论，Kafka 部署在 Linux 上要比 Windows 和 Mac 上性能高的多，主要是以下几个原因：
本规范描述了ScaledObject自定义资源定义，用于定义 KEDA 应如何扩展您的应用程序以及触发器是什么。
目前我们使用版本为kafka_2.9.2-0.8.1（scala-2.9.2为kafka官方推荐版本，此外还有2.8.2和2.10.2可以选择）
Fayson在两年前的文章中介绍过CDH的卸载，参考《0008-如何卸载CDH（附一键卸载github源码）V1.2》，《0609-6.1.0-如何卸载CDH6.1》和《0621-6.2.0-如何卸载CDH6.2》。除非你是使用Cloudera官方提供的一键安装脚本安装的CDH，否则并没有现成的一键卸载的脚本供使用。
下载地址：Releases · prometheus/node_exporter · GitHub
wget http://download.oracle.com/otn-pub/java/jdk/9.0.1+11/jdk-9.0.1_linux-x64_bin.tar.gz
除了kafka以外，其它四个均可以在elastic官网中下载，具体的可以在下载地址选择软件和版本进行下载，本文档都是基于6.0.0的版本操作的 Kafka可以在Apache中下载
最近，我一直在研究 Pulsar 及其与 Kafka 的比较。通过快速搜索，你会看到这两个最著名的开源消息传递系统之间正在进行的"战争"。
Kafka（http://kafka.apache.org/） 是由 LinkedIn 使用 Scala 编写的一个分布式消息系统，用作 LinkedIn 的活动流（Activity Stream）和运营数据处理管道（Pipeline）的基础，具有高水平扩展和高吞吐量。Spack、Elasticsearch 都支持与 Kafka 集成。下面看一下几种分布式开源消息队列系统的对比：
https://zookeeper.apache.org/releases.html#download
整理 | 蔡芳芳 快手宣布 7 月将取消大小周，员工按需加班；传字节跳动实习生删除 GB 以下所有机器学习模型；Kafka 背后的公司 Confluent 正式 IPO，市值达 114 亿美元；华为 Linux 内核贡献者被质疑刷 KPI，实为使用自动提交脚本？微软 Windows 11 正式发布，支持直接运行 Android 应用；中科院计算所开源高性能 RISC-V 处理器“香山”；杀毒软件 McAfee 创始人死于狱中…… 科技公司 快手宣布 7 月将取消大小周，员工按需加班 6 月 24 日晚间消
先说下网络环境，kafka服务器的IP为192.168.100.83 下文记做Linux 跑Java服务的IP为192.168.62.116 下文记做mac
云计算发展这么多年，弹性是云计算从业者最关注的技术能力之一，但是真正落实到具体的案例上，很少有客户能把弹性用好，弹性反而成为了一种口号，一种理想的架构，本文尝试讨论为什么现实和理想差距这么大，以及有哪些低投入高回报的弹性方案。
今天继续和大家聊一下，kafka的各种发行版。kafka历经数年的发展，从最初纯粹的消息引擎，到近几年开始在流处理平台生态圈发力，衍生出了各种不同特性的版本。
在Kafka集群资源使用已超出系统配置的资源时，或者有大量资源闲置造成资源浪费的时候，需要分别通过扩容Kafka和缩容Kafka来进行调整。本篇文章Fayson主要介绍如何进行Kafka的扩容和缩容，以及变更后的Kafka集群如何进行负载均衡的操作。
binlog-format可以选择statement,row,mixed，区别在于：
如果没有输入信息表示没有安装。 如果安装可以使用rpm -qa | grep java | xargs rpm -e --nodeps 批量卸载所有带有Java的文件 这句命令的关键字是java
如果没有物理机，也可以弄3台虚拟机。ubuntu系统不会安装的话可以自己百度哦，这里就不细说了。
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，其本质是基于发布订阅模式的消息引擎系统。
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