Part01功能介绍 开发者控制台功能1.服务实例管理：Kafka集群实例配置信息及白名单管理。2.数据统计：统计单Topic、Group每日消息生产量及消费量。3.Topic管理：Topic基础信息及订阅关系管理。4.ConsumerGroup管理：Group基础信息及消费状态管理。后台管理系统1.服务集群管理：提供Kafka集群实例添加及配置管功能。2.授权用户管理：为开发者配置Kafka集群实例及资源权限。城市物联网平台实现的Kafka推送是在开源ApacheKafka2.8.x版本上，增加了以用户为维度的鉴权、授权机制以及资源管理功能，同时实现了与规则引擎的数据对接，通过配置规则引擎，
Kafka可以通过Java语言中的Kafka客户端库来读取数据。以下是一个简单的Java代码示例，通过KafkaConsumerAPI从Kafka集群中读取数据：```javaimportjava.util.Properties;importorg.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;importorg.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;importorg.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;publicclassKafkaCons
Kafka--日志存储日志文件目录日志索引偏移量索引时间戳索引日志清理日志删除基于时间基于日志大小基于日志起始偏移量日志压缩日志文件目录Kafka中的消息以主题为单位进行基本归类，而每个主题又可以划分为一个或者多个分区。在不考虑多副本的情况下，每个分区对应一个日志Log。为防止日志过大，Kafka又引入了日志分段LogSegment的概念，即将大的日志文件均分为多个较小的文件，便于消息的维护和清理。Log在物理上以文件夹的形式存在，而每个LogSegment对应于磁盘上的一个日志文件和两个索引文件，以及可能存在的其他功能文件，如下图所示：向Log中追加消息是按顺序写入的，只有最后一个LogSe
Kafka系列之：记录一次KafkaTopic分区扩容，但是下游flink消费者没有自动消费新的分区的解决方法一、背景二、解决方法三、实现自动发现新的分区一、背景生产环境Kafka集群压力大，Topic读写压力大，消费的lag比较大，因此通过扩容Topic的分区，增大Topic的读写性能理论上下游消费者应该能够自动消费到新的分区，例如flume消费到了新的分区，但是实际情况是存在flink消费者没有消费到新的分区二、解决方法出现无法消费topic新的分区这种情况，最简单的解决方法是重启flink消费者程序三、实现自动发现新的分区flink程序增加自动发现分区参数：flink.partition
原文网址：Kafka--延迟队列--使用/实现/原理_IT利刃出鞘的博客-CSDN博客简介 本文介绍Kafka如何使用延迟队列的功能。 Kafka是很常用的消息队列，但Kafka本身是没有延迟队列功能的（RabbitMQ、RocketMQ有延迟队列功能）。本文介绍如何手动给Kafka添加延迟消息的功能。 虽然Kafka内部有时间轮，支持延时操作，例如：延迟生产、延迟拉取以及延迟删除，但这是Kafka自己内部使用的，用户无法将其作为延迟队列来使用。 本内容也是Java后端面试常问的问题。方案描述方案概述 kafka作为一个高性能的消息队列，只
原文网址：Kafka--延迟队列--使用/实现/原理_IT利刃出鞘的博客-CSDN博客简介 本文介绍Kafka如何使用延迟队列的功能。 Kafka是很常用的消息队列，但Kafka本身是没有延迟队列功能的（RabbitMQ、RocketMQ有延迟队列功能）。本文介绍如何手动给Kafka添加延迟消息的功能。 虽然Kafka内部有时间轮，支持延时操作，例如：延迟生产、延迟拉取以及延迟删除，但这是Kafka自己内部使用的，用户无法将其作为延迟队列来使用。 本内容也是Java后端面试常问的问题。方案描述方案概述 kafka作为一个高性能的消息队列，只
本文我们探讨几种关于如何删除kafka主题数据的策略。场景分析在进入主题之前，先讨论下需要删除kafka主题数据的应用场景。场景介绍kafka消息在过了保留周期之后会被自动清除。但总有一些情况，需要立刻删除消息。假设这样场景：已经开始给kafka主题生产消息的应用发现了缺陷，接着bug修复程序需要更新，这是kafka主题中已经了一些错误的消息。这样场景通常在开发环境，我们需要的就是快速批量删除这些消息。模拟环境为了模拟环境，首先在kafka目录中创建purge-scenario主题：$bin/kafka-topics.sh\--create--topicpurge-scenario--if-n
本文我们探讨几种关于如何删除kafka主题数据的策略。场景分析在进入主题之前，先讨论下需要删除kafka主题数据的应用场景。场景介绍kafka消息在过了保留周期之后会被自动清除。但总有一些情况，需要立刻删除消息。假设这样场景：已经开始给kafka主题生产消息的应用发现了缺陷，接着bug修复程序需要更新，这是kafka主题中已经了一些错误的消息。这样场景通常在开发环境，我们需要的就是快速批量删除这些消息。模拟环境为了模拟环境，首先在kafka目录中创建purge-scenario主题：$bin/kafka-topics.sh\--create--topicpurge-scenario--if-n
kafka自身并没有集成监控管理系统，因此对kafka的监控管理比较不便，好在有大量的第三方监控管理系统来使用，常见的有：KafkaEagleKafkaOffsetMonitorKafkaManager（雅虎开源的Kafka集群管理器）KafkaWebConsole还有JMX接口自开发监控管理系统 Kafka-Eagle安装安装包下载地址：http://download.kafka-eagle.org/官方文档地址：Preface-KafkaEagle上传，解压配置环境变量：JAVA_HOME和KE_HOMEvi/etc/profile--之前配过了就不用再配了exportJAVA_HOME=
1.前言目前，很多flink相关的书籍和网上的文章讲解如何对接kafka时都是使用的FlinkKafkaConsumer，如下：StreamExecutionEnvironmentenv=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();Propertiesproperties=newProperties();//指定kafka的Broker地址properties.setProperty("bootstrap.servers","192.168.xx.xx:9092");//指定组IDproperties.setProperty("gr
