来源：CSDN大数据 本文长度为2609字，建议阅读6分钟 本文为你全面解析流式数据系统Kafka Stream。 本文介绍了Kafka Stream的背景，如Kafka Stream是什么，什么是流式计算，以及为什么要有Kafka Stream。接着介绍了Kafka Stream的整体架构，并行模型，状态存储，以及主要的两种数据集KStream和KTable。并且分析了Kafka Stream如何解决流式系统中的关键问题，如时间定义，窗口操作，Join操作，聚合操作，以及如何处理乱序和提供容错能力。最
Kafka Stream背景 Kafka Stream是什么 Kafka Stream是Apache Kafka从0.10版本引入的一个新Feature。它是提供了对存储于Kafka内的数据进行流式处理和分析的功能。 Kafka Stream的特点如下： Kafka Stream提供了一个非常简单而轻量的Library，它可以非常方便地嵌入任意Java应用中，也可以任意方式打包和部署 除了Kafka外，无任何外部依赖 充分利用Kafka分区机制实现水平扩展和顺序性保证 通过可容错的state store实
这里使用的是inner join，也有left join，也有outer join。如果要记录在时间窗口没有匹配上的记录，可以使用outer join，额外存储下来，然后再根据已经匹配的记录再过滤一次。
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kafka呢其实正道不是消息队列，本质是日志存储系统，而stream processing是其最近大力推广的特性，本文简单介绍下word count的实例。
Kafka Stream是Apache Kafka从0.10版本引入的一个新Feature，它提供了对存储于Kafka内的数据进行流式处理和分析的功能。简而言之，Kafka Stream就是一个用来做流计算的类库，与Storm、Spark Streaming、Flink的作用类似，但要轻量得多。
Kafka在0.10.0.0版本以前的定位是分布式，分区化的，带备份机制的日志提交服务。而kafka在这之前也没有提供数据处理的顾服务。大家的流处理计算主要是还是依赖于Storm，Spark Streaming，Flink等流式处理框架。
Kafka流通过构建Kafka生产者和消费者库，并利用Kafka的本地功能来提供数据并行性、分布式协调、容错和操作简单性，从而简化了应用程序开发。 下图展示了一个使用Kafka Streams库的应用程序的结构。
Storm，Spark Streaming，Flink流处理的三驾马车各有各的优势.
•Kafka Stream 提供了一个非常简单而轻量的 Library，它可以非常方便地嵌入任意Java应用中，也可以任意方式打包和部署•除了 Kafka 外，无任何外部依赖•充分利用 Kafka 分区机制实现水平扩展和顺序性保证•通过可容错的 state store 实现高效的状态操作（如 windowed join 和aggregation）•支持正好一次处理语义•提供记录级的处理能力，从而实现毫秒级的低延迟•支持基于事件时间的窗口操作，并且可处理晚到的数据（late arrival of records）•同时提供底层的处理原语 Processor（类似于 Storm 的 spout 和 bolt），以及高层抽象的DSL（类似于 Spark 的 map/group/reduce）
(1)Stream 从topic中取出每一条数据记录 （<key, value>格式）： <null, “Spark and spark”>
在这个博客系列的第1部分之后，Apache Kafka的Spring——第1部分:错误处理、消息转换和事务支持，在这里的第2部分中，我们将关注另一个增强开发者在Kafka上构建流应用程序时体验的项目:Spring Cloud Stream。
SCS 在 3.x 做了很大的改动，废除了诸如 @StreamListener、@Input、@Output 等类，保留了 Binder、Binding，并提供了批量消费的支持。 本着学新不学旧的原则，本文将介绍 SCS 3.x 相关内容。 由于关于 spring cloud stream kafka 的文档比较充足，本文就此为例介绍 SCS。
kafka 传统上被视为一个强大的消息总线，能够处理事件流，但是不具备对数据的处理和转换能力。kafka可靠的流处理能力，使其成为流处理系统的完美数据源，Apache Storm，Apache Spark streams,Apache Flink,Apache samza 的流处理系统都是基于kafka构建的，而kafka通常是它们唯一可靠的数据源。 行业分析师有时候声称，所有这些流处理系统就像已存在了近20年的复杂事件处理系统一样。我们认为流处理变得更加流行是因为它是在kafka之后创建的，因此可以使用kafka做为一个可靠的事件流处理源。日益流行的apache kafka,首先做为一个简单的消息总线，后来做为一个数据集成系统，许多公司都有一个系统包含许多有趣的流数据，存储了大量的具有时间和具有时许性的等待流处理框架处理的数据。换句话说，在数据库发明之前，数据处理明显更加困难，流处理由于缺乏流处理平台而受到阻碍。 从版本0.10.0开始，kafka不仅仅为每个流行的流处理框架提供了更可靠的数据来源。现在kafka包含了一个强大的流处理数据库作为其客户端集合的一部分。这允许开发者在自己的应用程序中消费，处理和生成事件，而不以来于外部处理框架。 在本章开始，我们将解释流处理的含义，因为这个术语经常被误解，然后讨论流处理的一些基本概念和所有流处理系统所共有的设计模式。然后我们将深入讨论Apache kafka的流处理库，它的目标和架构。我们将给出一个如何使用kafka流计算股票价格移动平均值的小例子。然后我们将讨论其他好的流处理的例子，并通过提供一些标准来结束本章。当你选择在apache中使用哪个流处理框架时可以根据这些标准进行权衡。本章简要介绍流处理，不会涉及kafka中流的每一个特性。也不会尝试讨论和比较现有的每一个流处理框架，这些主题值得写成整本书，或者几本书。
作为Apache Kafka深挖的博客系列第1部分和第2部分的后续,在第3部分中我们将讨论另一个Spring 团队的项目:Spring Cloud Data Flow,其重点是使开发人员能够轻松地开发、部署和协调事件流管道基于Apache Kafka。作为前一篇博客系列文章的延续，本文解释了Spring Cloud数据流如何帮助您提高开发人员的工作效率并管理基于apache - kafka的事件流应用程序开发。
在这篇文章中，我将解释Kafka Streams抑制的概念。尽管它看起来很容易理解，但还是有一些内在的问题/事情是必须要了解的。这是我上一篇博文CDC分析的延续。
本文来解析一下kafka streams的KStreamBuilder以及举例如何自定义kafka streams的processor
作者 ｜ Emeni Oghenevwede 译者 ｜ 明知山 策划 ｜ 丁晓昀 Apache 软件基金会发布了包含许多新特性和改进的 Kafka 3.3.1。这是第一个标志着可以在生产环境中使用 KRaft（Kafka Raft）共识协议的版本。在几年的开发过程中，它先是在 Kafka 2.8 早期访问版本中发布，然后又在 Kafka 3.0 预览版本中发布。 KRaft 是一种共识协议，可以直接在 Kafka 中管理元数据。元数据的管理被整合到了 Kafka 当中，而不需要使用像 ZooKe
kafka历史背景 Kafka是2010年Kafka是Linkedin于2010年12月份开源的消息系统，我接触的不算早，大概14年的时候，可以看看我们14年写的文章《高速总线kafka介绍》。 消息总线一直是作IT系统集成的核心概念，IBM/oracle等传统厂商都有相关中间件产品。传统消息中间件解决是消息的传输，一般支持AMQP协议来实现，如RabbitMQ。AMQP的主要特征是面向消息、队列、路由（包括点对点和发布/订阅）、可靠性、安全。AMQP协议更多用在企业系统内，对数据一致性、稳定性和可靠性要求
工欲善其事，必先利其器。如果我们能花点时间把每天工作都要用到的SecureCRT软件设置的舒服一些，日后工作起来也是会心情愉悦、事半功倍的。
窗口函数是 SQL2003 标准才开始有的一系列 SQL 函数，用于应付一些复杂运算是比较方便。但是普遍使用的 MySQL 数据库对窗口函数支持得却很不好，直到最近的版本才开始有部分支持，这当然就让 MySQL 程序员很郁闷了。
下载地址：https://kafka.apache.org/downloads#2.5.0
平时关注 Kafka 的小伙伴要注意了，2021年4月19日，Kafka 2.8.0正式发布！
Kafka Streams编写关键任务实时应用程序和微服务的最简单方法，是一个用于构建应用程序和微服务的客户端库，其中输入和输出数据存储在Kafka集群中。它结合了在客户端编写和部署标准Java和Scala应用程序的简单性和Kafka服务器端集群技术的优点。
可以用于形成特征矩阵的共有5个表： 1.用户基本属性表 2.银行流水记录表 3.用户浏览行为表 4.信用卡账单记录表 5.放款时间信息表
Kafka 从首次发布之日起，已经走过了七个年头。从最开始的大规模消息系统，发展成为功能完善的分布式流式处理平台，用于发布和订阅、存储及实时地处理大规模流数据。来自世界各地的数千家公司在使用 Kafka，包括三分之一的 500 强公司。Kafka 以稳健的步伐向前迈进，首先加入了复制功能和无边界的键值数据存储，接着推出了用于集成外部存储系统的 Connect API，后又推出了为实时应用和事件驱动应用提供原生流式处理能力的 Streams API，并于今年春季开始支持仅一次处理语义。如此广泛的应用和完备的功
作者 | 吴惠君，吕能，符茂松 责编 | 郭芮 【导语】本文对比了Heron和常见的流处理项目，包括Storm、Flink、Spark Streaming和Kafka Streams，归纳了系统选型的要点。此外实践了Heron的一个案例，以及讨论了Heron在这一年开发的新特性。 在今年6月期的“基础篇”中，我们通过学习Heron[1][2][3]的基本概念、整体架构和核心组件等内容，对Heron的设计、运行等方面有了基本的了解。在这一期的“应用篇”中，我们将Heron与其他流行的实时流处理系统（Apach
引用维基百科，窗口函数能够使用一行或多行的值来返回每一行的值。使用窗口功能，不再需要自连接（self-join）来同时显示原始值和聚合值。
我们都想通过共享托管来省钱，但是对于某些网站，VPS 甚至专用计划都是不可避免的。如果你不得不做一个更高级的计划，这可能意味着你的网站正在成长并获得更多的流量——因此，付出的财务成本将是值得的。
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随着数据量的增大，咱们入集市的方式渐渐的从“同步数据”变成“增量导入数据”，“增量导入数据”的优点大致有两点：
以下是Kafka 2.6.0版本中解决JIRA问题的摘要，有关该版本的完整文档，入门指南以及关于该项目的信息，请参考Kafka官方文档。
通过提供 spring-kafka 项目的自动配置来支持Apache Kafka。
day02-03_流批一体API 今日目标 流处理原理初探 流处理概念（理解） 程序结构之数据源Source（掌握） 程序结构之数据转换Transformation（掌握） 程序结构之数据落地Sink（掌握） Flink连接器Connectors（理解） 流处理原理初探 Flink的角色分配 JobMaster 老大, 主要负责 集群的管理, 故障的恢复, checkpoint 检查点设置 taskmanager worker 小弟, 具体负责任务的执行节点 cli
HBase应用场景非常广泛；社区前面有一系列文章。大家可以到社区看看看；张少华同学本篇主要讲HBase的MOB压缩分区策略介绍，非常赞！大力推荐！
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FunDA的并行数据库读取功能是指在多个线程中同时对多个独立的数据源进行读取。这些独立的数据源可以是在不同服务器上的数据库表，又或者把一个数据库表分成几个独立部分形成的独立数据源。当然，并行读取
SQL非常强大，且具有多种功能。然而，当涉及到数据科学面试时，大多数公司只测试其少数核心概念。以下这10个概念因其在实际中应用最多，而最常出现。
用途 该业务情景显示寄售处理的特性。 在寄售处理中，供应商提供物料并且按照您的要求存储物料。供应商仍然是物料的合法所有者，一直到您从寄售仓库中提取物料。供应商仅在这时才请求付款。发票在一段时间之后到期，例如按月计算。此外，您也可以和供应商协商，一定时间之后由您接管剩下的寄售物料的所有权。 日常的 MRP 运行为将在寄售基础上生产的部件，创建带有项目类别 ‘K’ 的采购申请。 在与您自己库存相同的编号下，管理寄售库存。因此能够将寄售库存传输到可用库存。 以外币定义寄售价格。供应商下订单时所使用的货币适用
最近入职一个有趣的年轻同事，提交了大量大量的代码。翻开git记录一看，原来是用了非常多的java8的语法特性，重构了代码。用的最多的，就是map、flatMap之类的。
今天小编给大家分享一下如何利用Python网络爬虫抓取微信朋友圈的动态信息，实际上如果单独的去爬取朋友圈的话，难度会非常大，因为微信没有提供向网易云音乐这样的API接口，所以很容易找不到门。不过不要慌，小编在网上找到了第三方工具，它可以将朋友圈进行导出，之后便可以像我们正常爬虫网页一样进行抓取信息了。
在深入研究Over字句之前，一定要注意：在SQL处理中，窗口函数都是最后一步执行，而且仅位于Order by子句之前 可以想象成sql的输出结果，就是窗口函数输入的结果。
我们在使用pandas分析处理时间序列数据时，经常需要对原始时间粒度下的数据，按照不同的时间粒度进行分组聚合运算，譬如基于每个交易日的股票收盘价，计算每个月的最低和最高收盘价。
编译：张苏月 当前市场环境下，企业要求更快、更高、更加有效的解决方案：基于云的 ERP，这就使得传统 ERP 系统受到冲击。虽然云 ERP 的好处很多，但是它并非适用于所有的情况。当企业在进行选择时，他们仍然会有很多顾虑，如果可能的话，他们希望二者可以混用。 一、云 ERP 引入新的功能 本地 ERP 解决方案的主要缺点是前端成本高，因为软件通常是在一个公司自己的服务器上运行，是一次性付费使用，这样就缺乏与移动平台的整合。云 ERP 解决方案，则通过引入新的因素，如安全性以及随着时间的推移软件所有权成本增加
作者介绍 杨江， 6年Oracle工作经验，4年Oracle数据库专业服务经验，擅长性能优化、性能问题诊断、故障排查、GOLDENGATE。 影响数据库性能的因素有很多，从大的方面可以分为硬件和软件。硬件包括CPU、内存、存储、网络设备等，软件方面包括操作系统版本、操作系统参数、数据库版本、数据库参数、数据库架构、运行的SQL代码等。 以上因素中，运行的SQL代码可单独归为一类，这部分内容多变，可控性较低，与业务强关联，动态影响，难以准确捕获，问题此消彼长难以根除。通过我们处理的故障类型统计，80%的性能问
显然 fctOrder 表的记录要比 employees 多上好几个数量级。将 fctOrders 放在第一位导致第一遍 map 跑批的数据量增大。因此当尽量在 join 的左边用小表。
我们的一个客户遇到了一个 MySQL 问题，他们有一张大表，这张表有 20 多亿条记录，而且还在不断增加。如果不更换基础设施，就有磁盘空间被耗尽的风险，最终可能会破坏整个应用程序。而且，这么大的表还存在其他问题：糟糕的查询性能、糟糕的模式设计，因为记录太多而找不到简单的方法来进行数据分析。我们希望有这么一个解决方案，既能解决这些问题，又不需要引入高成本的维护时间窗口，导致应用程序无法运行以及客户无法使用系统。在这篇文章中，我将介绍我们的解决方案，但我还想提醒一下，这并不是一个建议：不同的情况需要不同的解决方案，不过也许有人可以从我们的解决方案中得到一些有价值的见解。
使用 Kafka，如何成功迁移 SQL 数据库中超过 20 亿条记录？我们的一个客户遇到了一个 MySQL 问题，他们有一张大表，这张表有 20 多亿条记录，而且还在不断增加。如果不更换基础设施，就有磁盘空间被耗尽的风险，最终可能会破坏整个应用程序。而且，这么大的表还存在其他问题：糟糕的查询性能、糟糕的模式设计，因为记录太多而找不到简单的方法来进行数据分析。我们希望有这么一个解决方案，既能解决这些问题，又不需要引入高成本的维护时间窗口，导致应用程序无法运行以及客户无法使用系统。在这篇文章中，我将介绍我们的解决方案，但我还想提醒一下，这并不是一个建议：不同的情况需要不同的解决方案，不过也许有人可以从我们的解决方案中得到一些有价值的见解。
在你担任 Linux 管理员的职业生涯中，你会使用 Secure Shell（SSH）远程连接到 Linux 服务器或桌面。可能你曾经在某些情况下，会同时 SSH 连接到多个 Linux 服务器。实际上，SSH 可能是 Linux 工具箱中最常用的工具之一。因此，你应该尽可能提高体验效率。对于许多管理员来说，没有什么比命令行更有效了。但是，有些用户更喜欢使用 GUI 工具，尤其是在从台式机连接到远程并在服务器上工作时。
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