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#kafka

Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台,由Scala和Java编写。该项目的目标是为处理实时数据提供一个统一、高吞吐、低延迟的平台。

在Kafka中确保消息顺序:策略和配置

Kahen

在这篇文章中,我们将探讨Apache Kafka中关于消息顺序的挑战和解决方案。在分布式系统中,按正确顺序处理消息对于维护数据的完整性和一致性至关重要。虽然Ka...

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【十九】初学Kafka并实战整合SpringCloudStream进行使用

小z666

注意:zookeeper默认占用端口号:2181,kafka占用9092,注意跑之前看看端口是否被占用,否则出现端口冲突问题。

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Kafka文件存储机制 - Java技术债务

Java技术债务

Kafka是一种分布式的流处理平台,它通过文件存储机制来保证数据的可靠性,高效性和可扩展性。

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kafka 可视化 web 工具 kafdrop

BUG弄潮儿

第一次运行docker-compose会先下载obsidiandynamics/kafka和obsidiandynamics/kafdrop镜像,随后启动容器。

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「布道师系列文章」宝兰德徐清康解析 Kafka 和 AutoMQ 的监控

用户10807116

当我们使用一个软件的时候,经常都会问这个软件怎么监控、监控他的哪些指标?Kafka 的监控挺长时间都是一个老大难的问题,社区在监控方面一直没有投入太大的精力。如...

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How to run kafka in OAUTHBEARER test mode.

rabbit_lei

This is just a test setting of OAUTHBEARER for kafka.

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一条指令,解决外网无法访问云服务器Kafka容器问题

叫我阿柒啊

只能另寻他法,之前不是刚在宿主机上安装了一个kafka客户端吗,我们可以修改客户端里面的配置文件,然后放到配置文件目录下,替换不就ok了吗。如果没有客户端,将k...

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一条指令,解决外网无法访问云服务器Kafka容器问题

叫我阿柒啊

只能另寻他法,之前不是刚在宿主机上安装了一个kafka客户端吗,我们可以修改客户端里面的配置文件,然后放到配置文件目录下,替换不就ok了吗。如果没有客户端,将k...

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【Kafka专栏 13】Kafka的消息确认机制:不是所有的“收到”都叫“确认”!

夏之以寒

在大数据和流处理领域,Apache Kafka已经成为了一个非常重要的组件。Kafka不仅提供了高吞吐、低延迟的消息传递功能,还通过其独特的设计和机制确保了消息...

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【Kafka专栏 14】Kafka如何维护消费状态跟踪:数据流界的“GPS”

夏之以寒

在流处理和大数据领域,Apache Kafka已经成为了一个不可或缺的工具。作为一个分布式流处理平台,Kafka不仅提供了高性能的数据传输能力,还具备强大的数据...

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【Kafka专栏 11】深入理解Kafka的网络线程模型:是谁在幕后“操纵”数据流?

夏之以寒

在大数据处理的领域中,Apache Kafka以其高性能、高可靠性和可扩展性而广受欢迎。作为分布式流处理平台,Kafka在网络通信方面采用了独特的设计,其核心之...

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【Kafka专栏 12】实时数据流与任务队列的较量 :Kafka与RabbitMQ有什么不同

夏之以寒

在当今的分布式系统中,消息队列已成为不可或缺的组成部分,它在各个组件间起着关键的桥梁作用,确保了数据的安全传输与可靠处理。在众多消息队列技术中,Kafka和Ra...

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【Kafka专栏 10】Kafka消息压缩机制:从带宽保存到存储成本降低

夏之以寒

在大数据和实时流处理的场景中,Apache Kafka作为一个高性能、高吞吐量的分布式发布-订阅消息系统,被广泛应用于各种业务场景。然而,随着数据量的不断增长,...

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【Kafka专栏 08】ZooKeeper的Watch机制:不就是个“小喇叭”吗?

夏之以寒

ZooKeeper是一个分布式协调服务框架,用于维护配置信息、命名、提供分布式同步和提供组服务等。在ZooKeeper中,一个非常重要的功能就是Watch机制。...

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【Kafka专栏 07】Kafka中的Zookeeper扮演了什么角色:为何它是不可或缺的组件?

夏之以寒

在构建高性能、高可靠的分布式系统中,Apache Kafka凭借其卓越的性能和灵活的架构设计,成为了众多企业和开发者首选的消息队列和流处理平台。而在Kafka的...

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【Kafka专栏 06】Kafka消息存储架构:如何支持海量数据?

夏之以寒

在大数据和实时流处理领域中,Apache Kafka已成为了一个不可或缺的组件。其高吞吐量、低延迟、高可靠性的特性使得Kafka在各种应用场景中都表现出色。然而...

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Spark:从0实现30s内实时监控指标计算

叫我阿柒啊

说起Spark,大家就会自然而然地想到Flink,而且会不自觉地将这两种主流的大数据实时处理技术进行比较。然后最终得出结论:Flink实时性大于Spark。

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Spark:从0实现30s内实时监控指标计算

叫我阿柒啊

说起Spark,大家就会自然而然地想到Flink,而且会不自觉地将这两种主流的大数据实时处理技术进行比较。然后最终得出结论:Flink实时性大于Spark。

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【Kafka专栏 05】一条消息的完整生命周期:Kafka如何保证消息的顺序消费

夏之以寒

在大数据和实时流处理的领域,Apache Kafka凭借其高性能、高吞吐量和可扩展性,成为了业界广泛使用的分布式消息队列系统。然而,在诸多应用场景中,消息的顺序...

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【Kafka专栏 04】Kafka如何处理消费者故障与活锁问题:故障?来,唠唠嗑!

夏之以寒

在分布式系统中,消息队列(如Apache Kafka)扮演着至关重要的角色,它们为应用程序提供了异步通信、解耦、流量削峰和数据缓冲的能力。

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