自Redis快速入门系列结束后，博主决定后面几篇博客为大家带来关于Kafka的知识分享~作为快速入门Kafka系列的第一篇博客，本篇为大家带来的是消息队列和Kafka的基本介绍~
大数据这个话题热度一直高居不下，不仅是国家政策的扶持，也是科技顺应时代的发展。想要学习大数据，我们该怎么做呢？大数据学习路线是什么？先带大家了解一下大数据的特征以及发展方向。
很多初学者在萌生向大数据方向发展的想法之后，不免产生一些疑问，应该怎样入门？应该学习哪些技术？学习路线又是什么？
本书内容丰富，展示了如何使用Hadoop构建可靠、可伸缩的分布式系统，程序员可从中探索如何分析海量数据集，管理员可以了解如何建立与运行Hadoop集群。
经常有初学者在博客和QQ问我，自己想往大数据方向发展，该学哪些技术，学习路线是什么样的，觉得大数据很火，就业很好，薪资很高。如果自己很迷茫，为了这些原因想往大数据方向发展，也可以，那么我就想问一下，你
公众号开了快一年了，名字叫学一学大数据。但是一直没有分享关于大数据的文章，如是就抽出时间来给大家分享下大数据整理的技术路线及生态全景。 先扯一下大数据的4V特征： 数据量大，TB->PB 数据类型繁多，结构化、非结构化文本、日志、视频、图片、地理位置等； 商业价值高，但是这种价值需要在海量数据之上，通过数据分析与机器学习更快速的挖掘出来； 处理时效性高，海量数据的处理需求不再局限在离线计算当中。 现如今，正式为了应对大数据的这几个特点，开源的大数据框架越来越多，越来越强，先列举一些常见的： 文件存储：Had
很多人都知道大数据很火，就业很好，薪资很高，想往大数据方向发展。但该学哪些技术，学习路线是什么样的呢？用不用参加大数据培训呢？如果自己很迷茫，为了这些原因想往大数据方向发展，也可以，那么大讲台老师就想问一下，你的专业是什么，对于计算机/软件，你的兴趣是什么？是计算机专业，对操作系统、硬件、网络、服务器感兴趣？是软件专业，对软件开发、编程、写代码感兴趣？还是数学、统计学专业，对数据和数字特别感兴趣。
Apache Kafka是分布式发布-订阅消息系统。它最初由LinkedIn公司开发，之后成为Apache项目的一部分。Kafka是一种快速、可扩展的、设计内在就是分布式的，分区的和可复制的提交日志服务。
事件溯源作为一种应用程序体系结构模式越来越流行。事件源涉及将应用程序进行的状态更改建模为事件的不可变序列或“日志”。事件源不是在现场修改应用程序的状态，而是将触发状态更改的事件存储在不可变的日志中，并将状态更改建模为对日志中事件的响应。我们之前曾写过有关事件源，Apache Kafka及其相关性的文章。在本文中，我将进一步探讨这些想法，并展示流处理（尤其是Kafka Streams）如何帮助将事件源和CQRS付诸实践。
本文介绍了大数据平台在机器学习方面的应用，包括数据存储、数据处理、数据建模、模型验证、模型部署、数据服务、数据治理等方面。同时，还介绍了机器学习框架和算法，以及如何在大数据平台上实现机器学习。
导读： 第一章：初识Hadoop 第二章：更高效的WordCount 第三章：把别处的数据搞到Hadoop上 第四章：把Hadoop上的数据搞到别处去 第五章：快一点吧，我的SQL 第六章：一夫多妻制 第七章：越来越多的分析任务 第八章：我的数据要实时 第九章：我的数据要对外 第十章：牛逼高大上的机器学习 经常有初学者在博客和QQ问我，自己想往大数据方向发展，该学哪些技术，学习路线是什么样的，觉得大数据很火，就业很好，薪资很高。如果自己很迷茫，为了这些原因想往大数据方向发展，也可以，那么我就想问一下，你
其实学习 Java 学到什么程度算是精通，这个其实没有盖棺定论的，也不是说你拿个年薪几十万的 offer 就可以自诩精通了。另外，每当面试的时候简历上填个精通 offer 的家伙我就觉得很搞笑，没有几个熬得过开出门左拐的命运。但是我认为，如果市面上这些资料、书籍你都啃的差不多，你能在所有的 Java 程序员中跻身前 0.1% 的话，你就可以达到”精通” 这个阶段了，因为没人比你强了，你当然是精通了。
其实这就是想告诉你的大数据的三个发展方向，平台搭建/优化/运维/监控、大数据开发/设计/架构、数据分析/挖掘。请不要问我哪个容易，哪个前景好，哪个钱多。 导读： 第一章：初识Hadoop 第二章：更高
Nginx作为网站的第一入口，其日志记录了除用户相关的信息之外，还记录了整个网站系统的性能，对其进行性能排查是优化网站性能的一大关键。 Logstash是一个接收，处理，转发日志的工具。支持系统日志，webserver日志，错误日志，应用日志，总之包括所有可以抛出来的日志类型。一般情景下，Logstash用来和ElasticSearch和Kibana搭配使用，简称ELK。 kafka是一个分布式的基于push-subscribe的消息系统，它具备快速、可扩展、可持久化的特点。它现在是Apache旗下的一个开源系统，作为hadoop生态系统的一部分，被各种商业公司广泛应用。它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景：比如基于hadoop的批处理系统、低延迟的实时系统、storm/spark流式处理引擎。 下面是日志系统的搭建
Kafka、Logstash、Nginx日志收集入门 Nginx作为网站的第一入口，其日志记录了除用户相关的信息之外，还记录了整个网站系统的性能，对其进行性能排查是优化网站性能的一大关键。 Logstash是一个接收，处理，转发日志的工具。支持系统日志，webserver日志，错误日志，应用日志，总之包括所有可以抛出来的日志类型。一般情景下，Logstash用来和ElasticSearch和Kibana搭配使用，简称ELK，本站http://www.wenzhihuai.com除了用作ELK，还配合了K
通过Kafka的快速入门 https://www.cnblogs.com/tree1123/p/11150927.html
Kafka Connect 是一种用于在 Apache Kafka 和其他系统之间可扩展且可靠地流式传输数据的工具。 它使快速定义将大量数据移入和移出 Kafka 的连接器变得简单。 Kafka Connect 可以摄取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，使数据可用于低延迟的流处理。 导出作业可以将数据从 Kafka 主题传送到二级存储和查询系统或批处理系统进行离线分析。
上一篇（http://qindongliang.iteye.com/blog/2354381 ）写了收集sparkstreaming的日志进入kafka便于后续收集到es中快速统计分析，今天就再写一篇如何在普通应用程序实时收集日志，上一篇写的毕竟是分布式环境下的操作，有一定的特殊性，如MapReduce，Spark运行的日志和普通项目的日志是不太一样的。 所谓的普通程序就是web项目的或者非web项目的的程序，大部分都是单机版本的。 大多数时候，我们的log都会输出到本地的磁盘上，排查问题也是使用Linux
在这一部分中，我们将探讨RabbitMQ和Apache Kafka以及它们的消息传递方法。每种技术在设计的每个方面都做出了截然不同的决定，每种方面都有优点和缺点。我们不会在这一部分得出任何有力的结论，而是将其视为技术的入门，以便我们可以深入探讨该系列的后续部分。
说人话：其实就是讲Spark Streaming 的好处与坑。好处主要从一些大的方面讲，坑则是从实际场景中遇到的一些小细节描述。
Kafka的优势比较多如多生产者无缝地支持多个生产者、多消费者、基于磁盘的数据存储、具有伸缩性、高性能轻松处理巨大的消息流。多用于开发消息系统，网站活动追踪、日志聚合、流处理等方面。今天我们一起来学习Kafka的相关知识吧！
我们中的许多人都经历过无可奈何地挖掘多个服务器上的日志文件以解决严重生产问题的感觉。我们可能都同意这远非理想。在处理实时处理应用程序时，查找和搜索日志文件更具挑战性，因为调试过程本身对时间非常敏感。
赖斯：欢迎来到我们关于架构的专题小组，你们一直想知道轨道。该专题小组称为事件驱动的大规模架构。当您思考事件驱动架构时，您会想到什么？这是规模、性能和灵活性的好处吗？也许你想到了一个你可能经历过的特殊问题。也许你从技术的角度来考虑，比如说无服务器，或者流处理，比如Kafka？不管您如何看待事件驱动的架构，您可能有一些问题。我们将深入探讨事件驱动系统的主题，我们将与一个专家小组进行讨论，他们一直在大规模地操作这些系统，并且拥有丰富的经验。 我和三位软件领域的杰出领导者一起工作。他们来自操作当今软件中一些最大和
ELK 其实并不是一款软件，而是一整套解决方案，是三个软件产品的首字母缩写，Elasticsearch，Logstash 和 Kibana。这三款软件都是开源软件，通常是配合使用，而且又先后归于 Elastic.co 公司名下，故被简称为 ELK 协议栈.
本文翻译自国外论坛 medium，原文地址：https://medium.com/better-programming/rabbitmq-vs-kafka-1ef22a041793
在 2 月10 号下午大概 1 点半左右，收到用户方反馈，发现日志 kafka 集群 A 主题 的 34 分区选举不了 leader，
在 2 月10 号下午大概 1 点半左右，收到用户方反馈，发现日志 kafka 集群 A 主题 的 34 分区选举不了 leader，导致某些消息发送到该分区时，会报如下 no leader 的错误信息：
前言：前段时间接触过一个流式计算的任务，使用了阿里巴巴集团的JStorm，发现这个领域值得探索，就发现了这篇文章——Putting Apache Kafka To Use: A Practical Guide to Building a Stream Data Platform（Part 1）。在读的过程中半总结半翻译，形成本文，跟大家分享。
关注技术博客的读者肯定有这样感受，Spring Boot 相关的文章铺天盖地。 仿佛一切都在证明，Spring Boot 已成为Java 程序员必备技能。 未来 Spring Boot 的发展还会更好，说 Spring Boot 是当今最重要的 Java 框架也不为过。今天我们就来推荐一些李刚老师的高能课程，一站式学到并掌握Spring Boot所整合的各种技术！内容涉及： MongoDB RabbitMQ Neo4j Kafka 全文检索 即便你是入门水平，完整学习后，也将能够在企业级Spring Boo
近几年我们经常听到AI人工智能、大数据、机械进修等等，似乎良多企业都已经涉足这些行业停止研究，那么想体味、想进入这些行业我们应该怎样做呢？科多大数据带你来进修一下。
在 Pinterest，流数据处理支持广泛的实时用例。 近年来，由 Flink 提供支持的平台通过提供近乎实时的内容激活和指标报告，已被证明对业务具有巨大价值，并有可能在未来解锁更多用例。 然而，为了利用这种潜力，我们需要解决开发者速度的问题。
上次的 Kafka 重启失败事件，对为什么重启失败的原因似乎并没有解释清楚，那么我就在这里按照我对 Kafka 的认识，从源码和日志文件结构去尝试寻找原因。
基于2.0.0版本，从实战到深度的原理解析讲述Kafka的知识点、常见误区的解读、常见问题的解决方案及生态应用的扩展。
自Flume快速入门系列结束后，博主决定后面几篇博客为大家带来关于Kafka的知识分享作为快速入门Kafka系列的第一篇博客，本篇为大家带来的是Kafka的简单介绍。
针对上述问题，为了提供分布式的实时日志搜集和分析的监控系统，我们采用了业界通用的日志数据管理解决方案 - 它主要包括 Elasticsearch 、 Logstash 和 Kibana 三个系统。通常，业界把这套方案简称为ELK，取三个系统的首字母。调研了ELK技术栈，发现新一代的logstash-forward即Filebeat，使用了golang，性能超logstash，部署简单，占用资源少，可以很方便的和logstash和ES对接，作为日志文件采集组件。所以决定使用ELK+Filebeat的架构进行平台搭建。
作者：李捷，Elastic首席云解决方案架构师 ELK生态下，构建日志分析系统的选择 说起开源的日志分析系统，ELK几乎无人不晓，这个生态并非是Elastic特意而为，毕竟Elasticsearch的初心是分布式的搜索引擎，被广泛用作日志系统纯粹一个“美丽的意外”，这是社区使用者推动而成。而现在各大云厂商推广自己的日志服务时，也往往将各种指标对标于ELK，可见其影响之广。 但其实，流行的架构中并非只有ELKB，当我们使用ELKB搭建一套日志系统时，除了Elasticsearch, Logstash, Kib
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
说起开源的日志分析系统，ELK几乎无人不晓，这个生态并非是Elastic特意而为，毕竟Elasticsearch的初心是分布式的搜索引擎，被广泛用作日志系统纯粹一个“美丽的意外”，这是社区使用者推动而成。而现在各大云厂商推广自己的日志服务时，也往往将各种指标对标于ELK，可见其影响之广。
这个专题的主要目的是debug kafka，并从中学习到kafka的架构原理，以及底层实现，提升抽象思维、汲取优秀设计思想、实现场景复用，当然也能实现与面试官侃大山。
问题导读 1.flume的配置你是如何理解的？ 2.flume与kafka整合，kafka可以做哪些组件？ 3.flume与kafka的区别是什么？ flume是比较常用的大数据技术，那么学习flume，我们还需要思考flume，这样理解才能在遇到问题的时候，更容易解决，使用起来更加的得心应手。下面介绍了flume的相关内容及个人的理解。 flume应用 一般来讲，我们接触flume可能更早一些。flume如何安装可参考 让你快速认识flume及安装和使用flume1.5传输数据(日志)到hadoop
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
这一部分大体了解下kafka Broker的工作流程，看一下zookeeper在kafka broker工作中发挥的作用，那些重要数据在zookeeper中存储。
我们知道，当下流行的MQ非常多，不过很多公司在技术选型上还是选择使用Kafka。与其他主流MQ进行对比，我们会发现Kafka最大的优点就是吞吐量高。实际上Kafka是高吞吐低延迟的高并发、高性能的消息中间件，配置良好的Kafka集群甚至可以做到每秒几十万、上百万的超高并发写入。
我们正在继续有关在Flink的帮助下实现实时日志聚合的博客系列。在本系列的《使用Flink进行实时日志聚合：第一部分》中，我们回顾了为什么从长期运行的分布式作业中实时收集和分析日志很重要。我们还研究了一种非常简单的解决方案，仅使用可配置的附加程序将日志存储在Kafka中。提醒一下，让我们再次检查管道
引言 在探究 Kafka 核心知识之前，我们先思考一个问题：什么场景会促使我们使用 .Kafka? 说到这里，我们头脑中或多或少会蹦出异步解耦和削峰填谷等字样，是的，这就是 Kafka 最重要的落地场
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