在之前的项目中也用到过Kafka，但都是别人搭好了我只负责用，也没去深究，也没系统学习过。现在我加入了一个新公司，我们会做一个新系统，这个系统的技术架构中选型了Kafka，虽然生产环境我们会有商业技术支持，但我们需要自己搭建开发和测试环境，以及排查一些基本的问题。因此，根据我的习惯，提前系统学习整理一遍用到的技术，很有必要也很有价值。
8 月 13 日，RocketMQ 迎来了 5.0 版本，这是继 2017 年发布 4.0 版本之后时隔 5 年的一次重大更新。5.0 版本进行了架构重塑，新增或者修改了超过 60% 的代码，但是对 4.0 的所有功能以及整体架构进行了无缝兼容，且没有引入任何外部依赖。而且其中非常重要的一点是，RocketMQ 兼容了开源 Flink 生态。与 Kafka 只是作为 Flink 的上下游数据不同，RocketMQ 直接实现了 Flink 的基础功能或者算子，并首创性地兼容了 Flink/Blink SQL 标准以及 UDF/UDAF/UDTF。为什么 RocketMQ 会选择将 Flink 融合到一起？这样带来哪些好处？适合哪些应用场景？为解答这些问题，InfoQ 采访了 RocketMQ 开源负责人杜恒和 rocketmq-streams cofunder 袁小栋。
摘要：本文整理自 XTransfer 资深 Java 开发工程师、Flink CDC Maintainer 孙家宝在 Flink CDC Meetup 的演讲。主要内容包括：
3.6版本起，默认使用localhost(127.0.0.1),多个ip使用逗号分隔：localhost,198.51.100.1 除去部分2.6 RPM安装包是本地外，其余版本默认是All interfaces.
文章有点长，但是写的都挺直白的，慢慢看下来还是比较容易看懂，从Kafka的大体简介到Kafka的周边产品比较，再到Kafka与Zookeeper的关系，进一步理解Kafka的特性，包括Kafka的分区和副本以及消费组的特点及应用场景简介。
在HDFS集群运维过程中，常会碰到因为实际业务增长低于集群创建时的预估规模；集群数据迁出,数据节点冗余较多；费用控制等原因，需要对集群进行缩容操作。Decommission DataNode是该过程中关键的一步，就是把DataNode从集群中移除掉。那问题来了，HDFS在设计时就把诸如机器故障考虑进去了，能否直接把某台运行Datanode的机器关掉然后拔走呢？理论上可行的，不过在实际的集群中，如果某份数据只有一份副本而且它就在这个机器上，那么直接关掉并拔走机器就会造成数据丢失。本文将介绍如何Decommission DataNode以及可能会遇到Decommission超时案例及其解决方案。
这是一个系列文章中的第3篇，该系列由4篇组成。请务必先读第1篇和第2篇！
当你观察周围的世界时，你的观察方式和相机不同。他们一般来说是相反的，你是通过情绪来看到它的。通常，我会拍一朵花的照片，并认为它在现实生活中看起来更有活力。或者我会拍一些山的照片，觉得我在那里时它们看起来高了很多。
在这个系列博客中，小编将向大家介绍一下一款吞吐超级大的消息中间件——kafka。 说到消息中间件MQ，小编也在前面的博客中介绍过 rocketMq，activeMq等等。
Kafka在0.10版本推出了Stream API，提供了对存储在Kafka内的数据进行流式处理和分析的能力。
如果不了解各个版本之间的差异和功能变化，怎么能够准确地评判某Kafka版本是不是满足你的业务需求呢？
不论是哪种Kafka，本质上都基于core Apache Kafka 那就来说说Apache Kafka版本号的问题
来源：https://www.jianshu.com/p/8d7f30f87f95
本文是第10篇，主要讲述Change Streams构建实时同步数据流的实战经验，非常值得一看。
前段时间有一个同事问到：Kafka 0.8.2 只能使用Zookeeper连接吗？虽然仍有一部分Kafka的老用户在使用 0.8.x 版本，但 Kafka 0.8.x 确实是比较老的版本了。如果不是对Kafka非常熟悉，很容易忽略各个版本之间的差异，也不会清楚某个版本的特点及使用方式。本文我们就一起学习下Kafka的历史版本演进，增加我们对Kafka的了解，对于Kafka的技术选型也具有指导意义。
作为全球新冠疫情数据的实时统计的权威，约翰斯—霍普金斯大学的实时数据一直是大家实时关注的，也是各大媒体的主要数据来源。在今天早上的相当一段长的时间，霍普金斯大学的全球疫情分布大屏中显示，全球确诊人数已经突破200万。
Kafka 2.0.0引入了线程协议的变化。通过遵循下面建议的滚动升级计划，您可以保证在升级期间不会出现停机。但是，请在升级之前查看2.0.0中的重大更改。
•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）
📷 ---- Prompt 我目前正在学习[主题]。问我一系列问题，以测试我的知识。确定我的答案中的知识差距，并给我更好的答案来填补这些差距 📷 好的，下面是每个问题的答案和进一步的解释： 1. 什么是Kafka？ Kafka是一个分布式流处理平台，旨在处理大规模的数据流。它可以处理实时的高吞吐量数据，并支持数据的持久化存储和数据流的处理。 2. Kafka的核心概念是什么？ Kafka的核心概念包括Producer、Consumer、Broker、Topic和Partition。Producer负责
3.2.0 版本包含许多新功能和改进。本文将重点介绍一些最突出的新功能。有关更改的完整列表，请务必查看发行说明。您还可以观看发布视频，了解 Apache Kafka 3.2.0 中的新功能摘要。
初学Kafka，肯定会被各种概念搞得很头疼，所以整理下Kafka进阶学习必须要了解的概念。
MirrorMaker是Kafka附带的一个用于在Kafka集群之间制作镜像数据的工具。该工具从源集群中消费并生产到目标群集。这种镜像的常见用例是在另一个数据中心提供副本。
重磅干货，第一时间送达 1.什么是kafka? Apache Kafka是由Apache开发的一种发布订阅消息系统。 2.kafka的3个关键功能？ 发布和订阅记录流，类似于消息队列或企业消息传递系统
场景描述：Kafka使用分区将topic的消息打散到多个分区分布保存在不同的broker上，实现了producer和consumer消息处理的高吞吐量。Kafka的producer和consumer都可以多线程地并行操作，而每个线程处理的是一个分区的数据。因此分区实际上是调优Kafka并行度的最小单元。对于producer而言，它实际上是用多个线程并发地向不同分区所在的broker发起Socket连接同时给这些分区发送消息；而consumer，同一个消费组内的所有consumer线程都被指定topic的某一个分区进行消费。
分布式，是程序员必备技能之一，在面试过程中属于必备类的，在工作中更是会经常用到。而Kafka是一个分布式的基于发布订阅的消息队列，目前它的魅力是无穷的，对于Kafka的奥秘，还需要我们细细去探寻。
尽管 SDR（标准动态范围）存在诸多弊端和过时的技术流程，但 SDR 格式的视频内容在当今媒体市场中仍处于领先地位， 而 HDR（高动态范围）格式才刚刚开始扩展。在本文中，主要介绍了每种 HDR 格式的最相关信息。所描述的标记使您可以快速深入到 HDR 领域，识别、整合 HDR 内容并解决可能出现的问题。
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
监控数据库发生的变化是MongoDB同步数据服务的关键。我们不需要去定期轮训查询集合中的更改文档，我们就可以可以更轻松地过滤Change Streams 变化流，并立即采取处理错误。这是一种Reactive反应式编程风格，可以非常强大。如今，获取这些变更信息流非常简单。
今年的3月22日是“世界水日”，它关注淡水的重要性，并引起人们对无法获得安全用水的22亿人的关注。今年的重点是地下水，这是为我们的泉水、河流、湖泊和湿地提供食物的宝贵来源。
本译文自Jean-Paul Azar 在 https://dzone.com 发表的 Kafka Detailed Design and Ecosystem ，文中版权，图像代码的数据均归作者所有。为
本文属于原创，转载注明出处，欢迎关注微信小程序小白AI博客 微信公众号小白AI或者网站 https://xiaobaiai.net 或者我的CSDN http://blog.csdn.net/freeape
elasticsearch设计的理念就是分布式搜索引擎，底层实现还是基于Lucene的，核心思想是在多态机器上启动多个es进程实例，组成一个es集群。
Kafka被广泛认为是一种强大的消息总线，可以可靠地传递事件流，是流式处理系统的理想数据来源。流式处理系统通常是指一种处理实时数据流的计算系统，能够对数据进行实时的处理和分析，并根据需要进行相应的响应和操作。与传统的批处理系统不同，流式处理系统能够在数据到达时立即进行处理，这使得它们特别适合需要实时响应的应用程序，例如实时监控和警报、实时推荐、实时广告投放等。
本篇给大家总结了20道Kafka知识点或者说面试题，持续更新中... 1.kafka的3个关键功能？ 发布和订阅记录流，类似于消息队列或企业消息传递系统。 以容错的持久方式存储记录流。 处理记录流。
流处理平台（Streaming Systems）是处理无限数据集（Unbounded Dataset）的数据处理引擎，而流处理是与批处理（Batch Processing）相对应的。所谓的无线数据，指的是数据永远没有尽头。而流处理平台就是专门处理这种数据集的系统或框架。下图生动形象地展示了流处理和批处理的区别：
浅拷贝和深拷贝是Javascript中抛出的术语，如果你以前没有听说过，可能会感到困惑。我们经常听说，像 slice 或 filter 这样的数组方法会对原始数组进行浅层复制。
前几篇文章我们介绍了 PyTorch 流水线并行的基本知识，自动平衡机制和切分数据，本文我们结合论文内容来看看如何实现流水线。
原文地址：https://dzone.com/articles/kafka-detailed-design-and-ecosystem
通过Kafka的快速入门 https://www.cnblogs.com/tree1123/p/11150927.html
本篇文章开始教大家如何使用矢量素材在Excel、PPT中自定义精美的数据分析图表。 使用矢量素材制作数据分析报告其实并不难，最常见的就是形式就是使用矢量地图制作数据地图报告了。这个需要其实涉及到的技能并不多，仅仅是一些基础的矢量素材处理与转换工作。 一、矢量素材转换： 假如说你已经获取了一份矢量地图素材（可能是SVG、AI、EPS、EMF格式的），首先需要使用AI等工具将其解散组合（通常矢量图都是编组过的），步骤如下： （如何获取请参见上一篇图文：你想要的地图素材资源，我都帮你整理好了~ ） 使用AI解组并
对于hdfs而言，磁盘故障的处理或者节点的扩容是比较常见的运维操作。对于这种场景的运维操作是相对比较简单的，但关键在于如何快速的使数据在各个dn之间平衡，或者快速的使block数据达到指定的副本数，本文就来聊聊这个小技巧。
MongoDB 3.6已经GA有一段时间，网络上对于该版本新特性的详细介绍文章比较少为此借机会对部分新特性做一个相对详细的介绍。基于早期MongoDB版本实现如跨平台数据同步、消息通知、ETL及oplog备份等服务时大多依赖于 Tailable Cursors 的方式。当然这样的实现一来相对复杂同时也存在着一些风险（如不同版本oplog兼容性及过滤特定操作类型等）。
ArcGIS中的地理处理允许您执行空间分析和建模以及自动执行GIS任务。典型的地理处理工具获取输入数据（要素类、栅格或表），执行地理处理任务，然后生成输出数据作为结果。ArcGIS包含数百种地理处理工具。地理处理工具的示例包括用于创建缓冲区、用于向表添加字段以及用于对地址表进行地理编码的工具。
Red Hat OpenShijft Container Platform (OpenShift)是一个容器应用程序平台，它为开发人员和IT组织提供了一个云应用程序平台，用于在安全的、可伸缩的资源上部署新应用程序，而配置和管理开销最小。
在今天的大数据时代，处理海量数据已成为各行各业的标配。特别是在消息队列领域，Apache Kafka 作为一个分布式流处理平台，因其高吞吐量、可扩展性、容错性以及低延迟的特性而广受欢迎。但当面对真正的百万级甚至更高量级的消息处理时，如何有效地利用 Kafka，确保数据的快速、准确传输，成为了许多开发者和架构师思考的问题。本文将深入探讨 Kafka 的高级应用，通过10个实用技巧，帮助你掌握处理百万级消息队列的艺术。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
