文章目录**一、消费者相关概念****1.1消费组&消费者****1.2心跳机制****二、消息接收相关****2.1常用参数配置****2.2订阅****2.3反序列化****2.3.1Kafka自带反序列化器****2.3.2自定义反序列化器****2.4拦截器****2.5位移提交&位移管理****2.5.1位移自动提交****2.5.2位移手动同步提交****2.5.3位移手动异步提交****2.5.3消费者位移管理****2.6再平衡****2.6.1再平衡介绍****2.6.2避免再平衡****2.7其他消费者参数配置****三、消费组管理****3.1消费者组的概念****3.2
前置：熟悉javase，熟悉linux，熟悉idea，熟悉hadoop1.KafKa1.1KafKa定义前端埋点记录用户（浏览，点赞，收藏，评论）到日志服务器，然后通过Flume（小于100m/s）将大日志文件导入到Hadoop集群，每产生一个日志就发送到hadoop（上传100m/s）中。秒杀活动：Flume采集速度大于200ms/s，就需要KafKa集群。Kafka传统定义：一个分布式的基于发布/订阅的消息队列（MessageQueue），主要用于大数据实时处理领域。发布/订阅：消息的发布者不会将消息直接发送给特定的订阅者，而是将发布的消息分为不同的类别，订阅者只接收感兴趣的消息。Kafk
目录1、Es评估计划一个接口jmeter压测qps1万,logstash读取日志文件写入esLogstash配置Es容量变化前后差值/1万*1.67*（1+副本数）~=次接口es容量（日志数据30kb）影响es存储的主要原因通过kibana查看堆栈》索引》通过数据中的值/压测的数量=平均容量编辑服务器资源预估计算公式多级别预估2、Kafka评估计划基准测试创建test主题基准测试生产数据基准测试消费数据先用程序插入1万条当前业务数据使用如下命令查看主题占用大小容量计算规则参考es建议定期清理时间设置方案体量计算3、Mysql评估计划普遍上浮情况例子建议1、Es评估计划一个接口jmeter压测
普天同庆!最新版的Kafka2.8.0，移除了对Zookeeper的依赖，通过KRaft进行自己的集群管理。很好很好，终于有点质的改变了。一听到KRaft，我们就想到了Raft协议。Raft协议是当今最流行的分布式协调算法，Etcd、Consul等系统的基础，就来自于此。现在Kafka也有了。由于这个功能太新了，所以2.8.0版本默认还是要用ZooKeeper的，但并不妨碍我们尝尝鲜。另外，不要太激动了，据官方声称有些功能还不是太完善，所以不要把它用在线上。1.如何开始KRaft?Kafka使用内嵌的KRaft替代了ZooKeeper，是一个非常大的进步，因为像ES之类的分布式系统，这种集群m
Debezium环境Kafka：3.3.2mysql-connector：1.8.1部署（0）前提是安装好mysql，开启binlog（1）下载kafka1)tar-zxvfkafka_2.12-3.3.2.tgz-C/opt/software/2)mkdir/opt/software/kafka_2.12-3.3.2/plugin（2）下载mysql-connector插件1)tar-zxvfdebezium-connector-mysql-1.8.1.Final-plugin.tar.gz-C/opt/software/kafka_2.12-3.3.2/plugin（3）编辑配置文件1)v
spring-kafka是基于java版的kafkaclient与spring的集成，提供了KafkaTemplate，封装了各种方法，方便操作,它封装了apache的kafka-client,不需要再导入client依赖dependency>groupId>org.springframework.kafkagroupId>artifactId>spring-kafkaartifactId>dependency>YML配置kafka:#bootstrap-servers:server1:9092,server2:9093#kafka开发地址,#生产者配置producer:#Kafka提供的序列
一、创建项目并导入pom依赖 org.springframework.kafka spring-kafka二、修改application.yml配置1.producer生产端的配置spring:#重要提示:kafka配置,该配置属性将直接注入到KafkaTemplate中kafka:bootstrap-servers:192.168.168.160:90922.consumer消费端的配置，需要给consumer配置一个group-idspring:#重要提示:kafka配置,该配置属性将直接注入到KafkaTemplate中kafka:bootstrap-servers:192.168.16
版本说明：flink1.12es6.31、查询flink官网。发现有sql可以直接写入es的 flink官网链接 ApacheFlink1.12Documentation:ElasticsearchSQLConnector创建sink到es中的表 上图中有一个参数需要注意：document-type：在es-7版本中，不需要写。但是在es-6版本中就需要写了。原因（我感觉是）： 6.0版本之前每个索引里都可以有多个type； 6.0版本之后每个索引里面只能有一个Type，一般使用_doc代替了。2、根据自己的配置书写demoCREATETABLE`
文章目录kafka的push、pull分别有什么优缺点Push模式优点缺点Pull模式优点缺点实践操作kafka的push、pull分别有什么优缺点Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台，广泛应用于各大互联网公司的消息系统中。在Kafka中，生产者使用push模式将消息推送给Kafka集群，而消费者则使用pull模式从Kafka集群中拉取消息。本文对Kafka的push和pull两种模式进行比较，分析其优缺点。Push模式Push模式是Kafka最初实现的默认方式。在这种模式下，生产者将消息直接推送到Kafka集群中的分区中，分区会自动将消息存储在磁盘上，并异步地将消息传
kafka消息队列有两种消费模式，分别是点对点模式和订阅/发布模式。具体比较可以参考Kafka基础–消息队列与消费模式。下图是一个点对点的Kafka结构示意图，其中有以下几个部分：producer：消息生产者consumer：消息消费者Topic：消息主题partition：主题内分区Brokers：消息服务器Groups：消费者组下面聊一聊为什么Kafka需要有这些组成部分，不就是生产者生产消息，消费者消费消息吗？有必要这么复杂吗？一、为什么需要有Topic？Topic是一个消息的逻辑分类。Kafka为什么需要Topic，就是Kafka为什么需要对消息进行逻辑上的分类。在一个小型电商项目中，
