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kafka生产者消息发送流程
What is Kafka：它是一个分布式消息系统，由linkedin使用scala编写，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。
dataLogDir=/opt/software/kafka/zookeeper/log #zookeeper日志目录。mkdir -p /opt/software/kafka/zookeeper/log#zookeeper日志。mkdir -p /opt/software/kafka/zookeeper#zookeeper数据目录。log.dirs=/opt/software/kafka/log
s(--slots)：每个TaskManager的slot数量，默认一个slot一个core，默认每个taskmanager的slot的个数为1，有时可以多一些taskmanager，做冗余。# 在提交n次事务后，进行binlog的落盘，0为不进行强行的刷新操作，而是由文件系统控制刷新日志文件，如果是在线交易和账有>关的数据建议设置成1，如果是其他数据可以保持为0即可。所以该错误可以忽略。Per-
为实现备份功能，保证某个节点发生故障时，该节点上的分区（Partition）数据不会丢失，且Kafka集群仍然能够继续工作。Kafka是一个开源的时间流处理平台，由Scala和Java编写，持久化本质是分布式事务日志架构的大规模发布订阅。ADVERTISED_LISTENERS必须设置外部连接Kafka broker的地址，本机开发设置为。Leader副本发生故障时，某个Follower副本会成为
为什么使用消息队列 ？使用场景消息队列的使用场景其实有很多，但是比较核心的有 3 个：解耦、异步、削峰解耦看这么个场景。A 系统发送数据到 BCD 三个系统，通过接口调用发送。如果 E 系统也要这个数据呢？那如果 C 系统现在不需要了呢？A 系统负责人几乎崩溃…在这个场景中，A 系统跟其它各种乱七八糟的系统严重耦合，A 系统产生一条比较关键的数据，很多系统都需要 A 系统将这个数据发送过来。A 系
为什么要用Kafka，业务场景决定了产品的特点。1、数据吞吐量很大： 需要能够快速收集各个渠道的海量日志。2、集群容错性高：允许集群中少量节点崩溃。3、功能不需要太复杂：Kafka的设计目标是高吞吐、低延迟和可扩展，主要关注消息传递而不是消息处理。所以，Kafka并没有支持死信队列、顺序消息等高级功能。4、允许少量数据丢失：Kafka本身也在不断优化数据安全问题，目前基本上可以认为Kafka可以做
黑马头条项目整个项目开发设计Web展示和大数据分析来给用户推荐文章，如何找出哪些文章是热点文章进行针对性的推荐呢？这个时候需要进行大数据分析的准备工作，埋点。所谓“埋点”，是数据采集领域（尤其是用户行为数据采集领域）的术语，指的是针对特定用户行为或事件进行捕获、处理和发送的相关技术及其实施过程。比如用户某个icon点击次数、阅读文章的时长、观看适配的时长等等。注意所有的行为数据，都存储到redis
Kafka 服务端（Broker）采用 Reactor 的架构思想，通过1 个 Acceptor，N 个 Processor(N默认为3)，M 个 KafkaRequestHandler（M默认为8），来处理客户端请求，这种模式结合了多线程和事件驱动的设计，优点是能够有效地利用系统资源，可以实现高效地处理请求，无需为每个连接或请求创建新的线程，减少了线程上下文切换的开销，以实现高并发和高吞吐量。
关于华为的大数据平台，MRS是集成一些开源的大数据组件，有自己的运维和安全管理系统Manager，中间也做了一些默认的集成，比如Hudi和Hive的同步数据等等。
redis-redisTemplate模糊匹配删除前几天需要一个模糊删除redis中key的功能, 没有多想, 直接 String key = "noteUserListenedPoi:*";redisTemplate.delete(key);LOGGER.info("redis中用户收听历史被清空");结果发现不行...
mq流程详细解读及常用mq说明
Kafka 消息积压问题的解决思路是多方面的，既要提高消费者的消费能力，也要优化Kafka集群的配置。同时，可以根据具体的业务需求，采取批量处理、限流、分流等方式来减少积压。在你设计的支持50万QPS的站内消息系统中，可能会涉及类似的积压问题，你是否已经有相关的解决方案了呢？
因在工作中经常有用到kafka做消息的收发，每次调试过程中，经常需要查看接收的消息内容以及人为发送消息，从网上搜寻了一下，找到的工具大部分都是Kafka Tool，此工具功能还比较全面，但是操作起来个人认为并不是那么方便，于是，就萌生了自己写一个简单又好用的kafka客户端的想法。
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