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在kafka topic中删除并添加压缩。主题中的现有数据会发生什么情况？

在Kafka中，删除并添加压缩主题中的现有数据会导致以下情况：

删除数据：当从Kafka主题中删除数据时，被删除的消息将不再可用。消费者将无法再读取到这些被删除的消息。删除数据可以通过设置合适的保留策略来实现，例如，可以根据时间或者大小来设置保留策略，以控制主题中的数据保留时间或者大小。
添加压缩数据：当向Kafka主题中添加压缩数据时，新的消息将被追加到主题的末尾。这些新的消息可以使用压缩算法进行压缩，以减少存储空间和网络带宽的使用。常见的压缩算法包括GZIP、Snappy和LZ4等。添加压缩数据可以通过生产者在发送消息时指定压缩算法来实现。

总结起来，删除并添加压缩主题中的现有数据会导致被删除的消息不再可用，而新的消息将被追加到主题的末尾，并可以使用压缩算法进行压缩。这样可以有效地管理主题中的数据，并节省存储空间和网络带宽的使用。

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精选Kafka面试题

消费者(Consumer)：Kafka消费者订阅了一个主题，并且还从主题中读取和处理消息。经纪人(Brokers)：在管理主题中的消息存储时，我们使用Kafka Brokers。...但是，通过配置主题可以生成或使用数据，可以启用多租户。此外，它还为配额提供操作支持。 什么情况下一个 Broker 会从ISR中踢出去?...生产者中，什么情况下会发生 QueueFullException？每当Kafka生产者试图以代理的身份在当时无法处理的速度发送消息时，通常都会发生QueueFullException。...同一个topic的数据，会广播给不同的group；同一个group中的worker，只有一个worker能拿到这个数据。...Kafka中的定时器真可谓是“知人善用”，用TimingWheel做最擅长的任务添加和删除操作，而用DelayQueue做最擅长的时间推进工作，相辅相成。

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刨根问底 Kafka，面试过程真好使

的优缺点优点高性能、高吞吐量、低延迟：Kafka 生产和消费消息的速度都达到每秒10万级高可用：所有消息持久化存储到磁盘，并支持数据备份防止数据丢失高并发：支持数千个客户端同时读写容错性：允许集群中节点失败...，通常会发生 QueueFullException 如何解决首先先进行判断生产者是否能够降低生产速率，如果生产者不能阻止这种情况，为了处理增加的负载，用户需要添加足够的 Broker。...AR ISR：所有与主副本保持一定程度同步的副本（包括主副本）称为 ISR OSR：与主副本滞后过多的副本组成 OSR 23、分区副本什么情况下会从 ISR 中剔出 Leader 会维护一个与自己基本保持同步的...28、Kafka 的 consumer 如何消费数据在Kafka中，Producers将消息推送给Broker端，在Consumer和Broker建立连接之后，会主动去 Pull（或者说Fetch）消息...压缩： log.cleanup.policy=compact 表示启用压缩策略，将数据压缩，只保留每个Key最后一个版本的数据。

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Kafka进阶面试题分享

在 Kafka 中，生产者写入消息、消费者读取消息的操作都是与 leader 副本进行交互的，从而实现的是一种主写主读的生产消费模型。...Kafka 并不支持主写从读，因为主写从读有 2 个很明显的缺点: 数据一致性问题。数据从主节点转到从节点必然会有一个延时的时间窗口，这个时间窗口会导致主从节点之间的数据不一致。...按照Kafka现有的代码逻辑而言，此功能完全可以实现，不过也会使得代码的复杂度急剧增大。实现此功能需要考虑的因素很多，比如删除掉的分区中的消息该作何处理？...反观这个功能的收益点却是很低，如果真的需要实现此类的功能，完全可以重新创建一个分区数较小的主题，然后将现有主题中的消息按照既定的逻辑复制过去即可。 17、谈谈你对 Kafka 幂等的了解？...Kafka幂等性主要针对生产者而言。避免生产者数据重复提交至Kafka broker中并落盘。

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Kafka常见面试题

10.kafka producer 打数据，ack 为 0， 1， -1 的时候代表啥，设置 -1 的时候，什么情况下，leader 会认为一条消息 commit了 1（默认）数据发送到Kafka...同一个topic的数据，会广播给不同的group；同一个group中的worker，只有一个worker能拿到这个数据。...在 Kafka 中，生产者写入消息、消费者读取消息的操作都是与 leader 副本进行交互的，从而实现的是一种主写主读的生产消费模型。...Kafka 并不支持主写从读，因为主写从读有 2 个很明显的缺点: (1)数据一致性问题。数据从主节点转到从节点必然会有一个延时的时间窗口，这个时间窗口会导致主从节点之间的数据不一致。...Kafka中的定时器真可谓是“知人善用”，用TimingWheel做最擅长的任务添加和删除操作，而用DelayQueue做最擅长的时间推进工作，相辅相成。

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面试必问之kafka

经纪人：在管理主题中的消息存储时，我们使用Kafka Brokers。...当leader和zookeeper失去连接时，临时节点会删除，而其他broker会监听该节点的变化，当节点删除时，其他broker会收到事件通知，重新发起leader选举。...问题7： kafka什么情况下会rebalance rebalance 的触发条件有五个。...，大部分时间都在重复消费和Rebalance 数据不能及时消费，会累积lag，在Kafka的TTL之后会丢弃数据上面的影响对于我们系统来说，都是致命的。...批处理能够进行更有效的数据压缩并减少 I/O 延迟，Kafka 采取顺序写入磁盘的方式，避免了随机磁盘寻址的浪费，更多关于磁盘寻址的了解，请参阅程序员需要了解的硬核知识之磁盘。

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深入理解Kafka必知必会（3）

B 根据 LE0 查询到对应的 offset 为1并返回给 A，A 就截断日志并删除了消息 m2，如下图所示。...为什么Kafka不支持读写分离？因为这样有两个明显的缺点：数据一致性问题。数据从主节点转到从节点必然会有一个延时的时间窗口，这个时间窗口会导致主从节点之间的数据不一致。延时问题。...Kafka中的延迟队列怎么实现在发送延时消息的时候并不是先投递到要发送的真实主题（real_topic）中，而是先投递到一些 Kafka 内部的主题（delay_topic）中，这些内部主题对用户不可见...网络传输上减少开销批量发送：在发送消息的时候，kafka不会直接将少量数据发送出去，否则每次发送少量的数据会增加网络传输频率，降低网络传输效率。...端到端压缩：当然网络传输时数据量小也可以减小网络负载，kafaka会将这些批量的数据进行压缩，将一批消息打包后进行压缩，发送broker服务器后，最终这些数据还是提供给消费者用，所以数据在服务器上还是保持压缩状态

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05 Confluent_Kafka权威指南第五章： kafka内部实现原理

当包含分区的主副本的broker收到该分区生成请求时，他将首选运行几个验证：发送数据的用户对topic有写权限吗？...topic创建的命令行工具任然是在zookeeper中添加数据的，broker通过监控zookeeper中的列表知道哪些新的topic被添加。...除了通过添加新的请求类型来演进协议之外，我们有时还选择修改现有的请求来添加一些功能。例如，在0.9.0.0和0.10.0.0，我们决定在元数据响应中添加信息，让客户端知道当前的控制器是谁。...它将保留这个特殊的消息（墓碑）一段可配置的时间。在此期间，消费者能够看到此消息并知道该值被删除。因此如果消费者将数据从kafka复制到数据库，它将看到墓碑消息，并且知道将用户从数据库中删除。...目标是不要过于压缩（因为压缩会影响topic的读/写性能），单也不要留下太多dirty记录（因为会消耗磁盘空间）。当磁盘空间达到50%以上，将通过一个topic一次性压缩似乎是一个合理的选择。

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【万字长文】Kafka最全知识点整理（建议收藏）

数据压缩 Kafka还支持对消息集合进行压缩，Producer可以通过GZIP、Snappy、LZ4格式对消息集合进行压缩，数据压缩一般都是和批处理配套使用来作为优化手段的。...Kafka 并不支持主写从读，因为主写从读有 2 个很明显的缺点: 数据一致性问题。数据从主节点转到从节点必然会有一个延时的时间窗口，这个时间窗口会导致主从节点之间的数据不一致。...按照Kafka现有的代码逻辑而言，此功能完全可以实现，不过也会使得代码的复杂度急剧增大。实现此功能需要考虑的因素很多，比如删除掉的分区中的消息该作何处理？...反观这个功能的收益点却是很低，如果真的需要实现此类的功能，完全可以重新创建一个分区数较小的主题，然后将现有主题中的消息按照既定的逻辑复制过去即可。...图中，batch1-5在请求队列中，batch1作为最新数据进行提交，提交失败后如果开启重试机制，则batch1会重新添加到本地缓冲池的头部，然后提交至请求队列中重新发送。

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带你涨姿势的认识一下kafka

，在诸如此类系统中，你会找到源系统（消息发送方）和目的系统（消息接收方）。...Connector API，它允许构建和运行将 Kafka 主题连接到现有应用程序或数据系统的可用生产者和消费者。例如，关系数据库的连接器可能会捕获对表的所有更改 ? 2....zk集群一般只有一个leader，多个follower，主一般是相应客户端的读写请求，而从主同步数据，当主挂掉之后就会从follower里投票选举一个leader出来。 4....因为这些线程只是在服务器启动和关闭时会用到，所以完全可以设置大量的线程来达到井行操作的目的。特别是对于包含大量分区的服务器来说，一旦发生崩愤，在进行恢复时使用井行操作可能会省下数小时的时间。...这是对生产环境的合理性保护，但是在开发环境和测试环境，是可以允许你删除主题的，所以，如果你想要删除主题，需要把 delete.topic.enable 设为 true。

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2万字 | Kafka知识体系保姆级教程，附详细解析，赶紧收藏吧！！

topic 目前删除 topic 在默认情况下知识打上一个删除的标记，在重新启动 kafka 后才删除。...如果需要立即删除，则需要在server.properties 中配置： delete.topic.enable=true 然后执行以下命令进行删除 topic bin/kafka-topics.sh...而offset的信息在kafka0.8版本之前保存在zookeeper中，在0.8版本之后保存到topic中，即使消费者在运行过程中挂掉了，再次启动的时候会找到offset的值，找到之前消费消息的位置，...4、日志的清除策略以及压缩策略日志的清理策略有两个根据消息的保留时间，当消息在 kafka 中保存的时间超过了指定的时间，就会触发清理过程根据 topic 存储的数据大小，当 topic 所占的日志文件大小大于一定的阀值...「日志压缩策略」 Kafka 还提供了“日志压缩（Log Compaction）”功能，通过这个功能可以有效的减少日志文件的大小，缓解磁盘紧张的情况，在很多实际场景中，消息的 key 和

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超全的Kafka知识点总结(建议收藏!)

Kafka中的数据删除机制是什么？ 1、时间：默认存储168小时（一周） 2、数据的大小：默认 -1 （不删除），可以自行设置。 16....Kafka将消息以topic为单位进行归纳。将向Kafka topic发布消息的程序成为producers。将预订topics并消费消息的程序成为consumer。...1：服务端会等待ack值 leader副本确认接收到消息后发送ack但是如果leader挂掉后它不确保是否复制完成新leader也会导致数据丢失 -1：同样在1的基础上服务端会等所有的follower...什么情况会触发再平衡reblance?...使更新offset更及时，避免因offset更新不及时导致重复消费数据的问题。 34. 为什么kafka中的数据需要定期删除或合并？

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Kafka最基础使用

Topic(主题) 主题是一个逻辑概念，用于生产者发布数据，消费者拉取数据 Kafka中的主题必须要有标识符，而且是唯一的，Kafka中可以有任意数量的主题，没有数量上的限制在主题中的消息是有结构的...消费者）消费者负责从broker的topic中拉取数据，并自己进行处理 6、consumer group（消费者组） consumer group是kafka提供的可扩展且具有容错性的消费者机制一个消费者组可以包含多个消费者...而按key分区可以一定程度上实现数据有序存储——也就是局部有序，但这又可能会导致数据倾斜，所以在实际生产环境中要结合实际情况来做取舍。...统一管理消费者会自动根据上一次在ZK中保存的offset去接着获取数据在ZK中，不同的消费者组（group）同一个topic记录不同的offset，这样不同程序读取同一个topic，不会受offset...删除日志分段时: 从日志文件对象中所维护日志分段的跳跃表中移除待删除的日志分段，以保证没有线程对这些日志分段进行读取操作将日志分段文件添加上“.deleted”的后缀（也包括日志分段对应的索引文件）

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kafka入门介绍「详细教程」

中读取消息在大型系统中，会需要和很多子系统做交互，也需要消息传递，在诸如此类系统中，你会找到源系统（消息发送方）和目的系统（消息接收方）。...Connector API，它允许构建和运行将 Kafka 主题连接到现有应用程序或数据系统的可用生产者和消费者。...例如，关系数据库的连接器可能会捕获对表的所有更改 Kafka 基本概念 Kafka 作为一个高度可扩展可容错的消息系统，它有很多基本概念，下面就来认识一下这些 Kafka 专属的概念 topic Topic...被称为主题，在 kafka 中，使用一个类别属性来划分消息的所属类，划分消息的这个类称为 topic。...因为这些线程只是在服务器启动和关闭时会用到，所以完全可以设置大量的线程来达到井行操作的目的。特别是对于包含大量分区的服务器来说，一旦发生崩愤，在进行恢复时使用井行操作可能会省下数小时的时间。

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【夏之以寒-Kafka面试 01】每日一练：10道常见的kafka面试题以及详细答案

端到端加密： Kafka支持传输层安全性（TLS）和SSL加密，确保数据在传输过程中的安全。数据压缩： Kafka支持数据压缩，减少网络传输的数据量，提高效率，同时减少存储空间的需求。...当消费者组的状态发生变化时，Kafka会负责将Partition推送到合适的消费者。有序消息传递：在单个Partition内部，消息是有序的。...Broker会根据配置的消息保留策略来决定消息的生命周期。消息保留：Broker会根据Topic的保留策略（如保留时间或保留大小）来决定何时删除旧的消息。...当达到保留条件时，旧的消息会被删除，释放存储空间。日志清理：Kafka提供了日志清理功能，可以删除或压缩旧的消息，以确保Broker不会无限增长。日志清理可以基于时间、大小或特定的偏移量来执行。...此外，Kafka支持日志压缩，减少了磁盘空间的使用，并通过压缩索引进一步优化了性能。

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Kafka 基本原理

4）发布者发到某个topic的消息会被均匀的分布到多个partition上（或根据用户指定的路由规则进行分布），broker收到发布消息往对应partition的最后一个segment上添加该消息，当某个...写数据，broker会创建新的segment。...从代理删除消息变得很棘手，因为代理并不知道消费者是否已经使用了该消息。Kafka创新性地解决了这个问题，它将一个简单的基于时间的SLA应用于保留策略。当消息在代理中超过一定时间后，将会被自动删除。...Producer：有个”acks“配置可以控制接收的leader的在什么情况下就回应producer消息写入成功。 Consumer：读取消息，写log，处理消息。...日志压缩（Log Compaction） 1）针对一个topic的partition，压缩使得Kafka至少知道每个key对应的最后一个值。 2）压缩不会重排序消息。

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Kafka 基本原理

写数据，broker会创建新的segment。...Kafka删除策略 1）N天前的删除。 2）保留最近的MGB数据。 Kafka broker 与其它消息系统不同，Kafka broker是无状态的。这意味着消费者必须维护已消费的状态信息。...从代理删除消息变得很棘手，因为代理并不知道消费者是否已经使用了该消息。Kafka创新性地解决了这个问题，它将一个简单的基于时间的SLA应用于保留策略。当消息在代理中超过一定时间后，将会被自动删除。...Producer：有个”acks“配置可以控制接收的leader的在什么情况下就回应producer消息写入成功。 Consumer：读取消息，写log，处理消息。...日志压缩（Log Compaction） 1）针对一个topic的partition，压缩使得Kafka至少知道每个key对应的最后一个值。 2）压缩不会重排序消息。

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聊聊 Kafka 那点破事！

它是一个分布式协调框架，负责协调管理并保存 Kafka 集群的所有元数据信息，比如集群都有哪些 Broker 在运行、创建了哪些 Topic，每个 Topic 都有多少分区以及这些分区的 Leader...在 Kafka 底层，一个日志又近一步细分成多个日志段，消息被追加写到当前最新的日志段中，当写满了一个日志段后，Kafka 会自动切分出一个新的日志段，并将老的日志段封存起来。...Kafka 在后台还有定时任务会定期地检查老的日志段是否能够被删除，从而实现回收磁盘空间的目的。 Kafka 的备份机制相同的数据拷贝到多台机器上。副本的数量是可以配置的。...Kafka 使用Compact策略来删除位移主题中的过期消息，避免该topic无限期膨胀。提供了专门的后台线程定期地巡检待 Compact 的主题，看看是否存在满足条件的可删除数据。...在 Consumer Group 的运行过程中，你新创建了一个满足这样条件的topic，那么该 Group 就会发生 Rebalance。 3）订阅topic的分区数发生变化。

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详述 Kafka 基本原理

broker会创建新的segment。...4 Kafka 删除策略 N天前的删除。保留最近的MGB数据。 5 Kafka broker 与其它消息系统不同，Kafka broker是无状态的。这意味着消费者必须维护已消费的状态信息。...当消息在代理中超过一定时间后，将会被自动删除。这种创新设计有很大的好处，消费者可以故意倒回到老的偏移量再次消费数据。这违反了队列的常见约定，但被证明是许多消费者的基本特征。...Producer：有个acks配置可以控制接收的leader的在什么情况下就回应producer消息写入成功。...日志压缩（Log Compaction）针对一个topic的partition，压缩使得 Kafka 至少知道每个key对应的最后一个值。压缩不会重排序消息。消息的offset是不会变的。

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Apache Kafka开源流式KSQL实战

，由于业务需要，一部分小白也就免不了接触kafka了，这些小白总是会按奈不住好奇心，要精确的查看kafka中的某一条数据，作为服务提供方，我也很方啊，该怎么怼？...stream：流是无限制的结构化数据序列，stream中的fact是不可变的，这意味着可以将新fact插入到stream中，但是现有fact永远不会被更新或删除。...表中的事实是可变的，这意味着可以将新的事实插入到表中，现有的事实可以被更新或删除。可以从Kafka主题中创建表，也可以从现有的流和表中派生表。.../ksql-datagen quickstart=users format=json topic=users maxInterval=100 ps：以上命令会源源不断在stdin上输出数据，就是工具自己产生的数据...topic中去，查询的时候在select前面添加create stream关键字即可创建持久化查询。

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kafka连接器两种部署模式详解

这使得快速定义将大量数据传入和传出Kafka的连接器变得很简单。Kafka Connect可以接收整个数据库或从所有应用程序服务器收集指标到Kafka主题中，使得数据可用于低延迟的流处理。...，停止所有任务并删除其配置 Kafka Connect还提供了用于获取有关连接器插件信息的REST API： GET /connector-plugins - 返回安装在Kafka Connect集群中的连接器插件列表...这种配置更容易设置和开始使用，在只有一名员工有意义（例如收集日志文件）的情况下可能会很有用，但却不会从Kafka Connect的某些功能（例如容错功能）中受益。...在分布式模式下，Kafka Connect将偏移量，配置和任务状态存储在Kafka topic中。建议手动创建偏移量，配置和状态的主题，以实现所需的分区数量和复制因子。...offset.storage.topic（默认connect-offsets） - 用于存储偏移量的主题; 这个主题应该有多分区，多副本，并被配置为压缩 status.storage.topic（默认connect-status

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