在上一篇告别Zookeeper，两条命令容器化搭建Kafka跟着官方文档使用docker，在云服务器上搭建了一个单节点的Kafka集群，在云服务器上连接成功，当我在笔记本上使用Spark尝试连接的时候，无法消费到数据。
当我们在开源日志分析系统的领域，谈及 ELK 架构可谓是家喻户晓。然而，这个生态系统并非 Elastic 有意为之，毕竟 Elasticsearch 的初衷是作为一个分布式搜索引擎。其广泛应用于日志系统，实则是一种意料之外，这是社区用户的推动所致。如今，众多云服务厂商在推广自己的日志服务时，往往以 ELK 作为参照标准，由此可见，ELK 的影响力之深远。
可以使用腾讯云服务器 https://cloud.tencent.com/product/cvm ，相对来讲比较便宜。
如果没有输入信息表示没有安装。 如果安装可以使用rpm -qa | grep java | xargs rpm -e --nodeps 批量卸载所有带有Java的文件 这句命令的关键字是java
我是个Java程序员，在家写代码时常用到redis、mysql、kafka这些基础服务，通常做法是打开电脑，启动redis、mysql、kafka，用完再关闭电脑，总觉得这些操作挺麻烦（您想骂我懒么？您骂得对…）
1、服务器是centos7.x，程序运行在docker中，docker组成一个小内网，可内到外但外禁止到内
docker run -d --log-driver json-file --log-opt max-size=100m --log-opt max-file=2 --name kafka -p 9092:9092 -e KAFKA_BROKER_ID=0 -e KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT=192.168.11.129:2181/kafka -e KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS=PLAINTEXT://192.168.11.129:9092 -e KAFKA_LISTENERS=PLAINTEXT://0.0.0.0:9092 -v /etc/localtime:/etc/localtime wurstmeister/kafka
Partition 机制，一个 Topic 划分为多个 Partition，防止单台 Broker 机器无法容纳太多的数据，Partition 机制与 Replica 机制联系紧密，每个 Partition 可以有多个 Replica（1 Leader + N Followers）。
我们有个数据处理平台，有两个用 docker 运行的数据处理模块，分别是：data_api, 和 processor_api，故名思义：
Debezium 是一个分布式平台，它将现有的数据库转换为事件流，应用程序消费事件流，就可以知道数据库中的每一个行级更改，并立即做出响应。
前段时间，我负责在所属的一个团队内部去推动一项叫做“Testcontainers”的技术。于是在调研并打磨了数天之后，就诞生下文。希望看完本篇文章的你，能够有所收获，感谢阅读！
canal 模拟 MySQL slave 的交互协议，伪装自己为 MySQL slave ，向 MySQL master 发送dump 协议 MySQL master 收到 dump 请求，开始推送 binary log 给 slave (即 canal ) canal 解析 binary log 对象(原始为 byte 流)
advertised_listeners 监听器会注册在 zookeeper 中；
不使用 集群请参考这个文章：https://www.cnblogs.com/luzhanshi/p/13369834.html
写作本文的背景是由于字节的暑期青训营中，某个项目要求编写一个简易的流处理引擎（flink），开发语言不限，推荐Java，本着好奇心的驱使，我打算使用Go语言进行部分尝试。
当我们使用一个软件的时候，经常都会问这个软件怎么监控、监控他的哪些指标？Kafka 的监控挺长时间都是一个老大难的问题，社区在监控方面一直没有投入太大的精力。如果要实现一个全面的 Kafka 监控框架，至少应该囊括 Kafka 所在主机资源、JVM（毕竟 Kafka 的 Broker 就是一个 Java 进程）、Kafka 集群本身等的监控，监控 Kafka 集群时还需要关注其客户端程序的性能。本文关注的重点在于 Kafka 和 AutoMQ 集群的监控，对于主机监控和 JVM 监控大家应该已经非常熟悉了。为了更好的说明，先对所涉及的验证环境进行简要介绍，其中包含依赖组件 ZooKeeper、Kafka/AutoMQ 集群自身、CMAK 监控服务。
基于Docker可以很轻松的搭建一个kafka集群，其他机器上的应用如何使用这个kafka集群服务呢？本次实战就来解决这个问题。
在当前微服务横行, 研发提速的大环境下, 除了单测对单个方法的逻辑做验证外, 在本机环境能正常运行, 减少三方环境的依赖也是提效的一个重要环节.
在正式介绍 kafka 工作原理之前有必要对依赖的Zookeeper服务做个深入的了解。
这里我们使用一台Linux CentOS系统的服务器来模拟三个Kafka Broker的伪集群（即一台server上开三个不同端口）环境用于学习测试，大概的准备工作有两个：
定义：Kafka是一个基于zookeeper协调的分布式、多副本的（replica）、支持分区的（partition）系统，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，web/nginx日志、访问日志，消息服务等等，用scala语言编写的项目。
在大数据的实时数据处理中，不论是使用Spark、还是Flink，都需要与其他组件进行数据交互才有意义。在整个数据流处理中，交互组件的性能决定了数据处理的效率，例如在与缓存中间件Redis的交互，QPS过高就会导致响应过慢，进而表现为程序整体数据处理延时。
本文介绍了如何使用Docker快速体验Kafka的消息发布和订阅功能。首先，通过编写Docker Compose文件，启动一个包含Kafka Broker、Zookeeper和Kafka Producer的容器。然后，创建一个Java应用程序，用于发送消息和接收消息。最后，通过执行Docker Compose命令，启动所有容器并启动Kafka Broker、Zookeeper和Producer。通过本文的介绍，读者可以快速体验Kafka的消息发布和订阅功能，为后续深入了解Kafka和Docker技术打下基础。"
我们从 2017 年开始基于 1.9.4 版本构建第一个 Kubernetes 集群。我们有两个集群，一个集群在裸机的 RHEL 虚拟机上运行，另一个集群在 AWS EC2 上运行。
Kafka是一个开源的分布式消息引擎/消息中间件，同时Kafka也是一个流处理平台。Kakfa支持以发布/订阅的方式在应用间传递消息，同时并基于消息功能添加了Kafka Connect、Kafka Streams以支持连接其他系统的数据(Elasticsearch、Hadoop等) Kafka在生产环境下使用通常是集群化部署的，同时也要依赖ZooKeeper集群，这对开发测试环境来说比较重，不过我们可以通过Docker便捷Kafka单机的方式，节省部署时间以及机器资源
从宿主机使用代码连接Kafka 6.1 进入Zookeeper容器查看brokers注册信息
运行Debezium涉及三个主要服务:Zookeeper、Kafka和Debezium的连接器服务。 本教程将指导您使用Docker和Debezium的Docker映像启动这些服务的单个实例。 另一方面，生产环境需要运行每个服务的多个实例，以保证性能、可靠性、复制和容错。 这可以通过OpenShift和Kubernetes这样的平台来实现，该平台可以管理运行在多个主机和机器上的多个Docker容器，但通常需要在专用硬件上安装。
首先，我们需要创建一个Kafka服务来管理我们的Kafka集群。可以使用Kubernetes的Service资源来定义一个Kafka服务，如下所示：
简单明了，直接上步骤，首先，虚拟机环境，centos，docker都已搞定。略过，直接操作部署kafka.
1、kafka需要zookeeper管理，所以需要先安装zookeeper。 下载zookeeper镜像 $ docker pull wurstmeister/zookeeper 解决docker pull 速度慢问题 将docker镜像源修改为国内的： 在 /etc/docker/daemon.json 文件中添加以下参数（没有该文件则新建）： { "registry-mirrors": ["https://mj9kvemk.mirror.aliyun
使用docker-compose搭建kafka集群，解析一些参数含义及列出搭建过程的一些坑。
在hub.docker.com网站上，Star最多的kafka镜像是wurstmeister/kafka，今天一起来实践这个镜像，使用此镜像搭建kafka环境，并且生产和消费消息；
根据用户特征，重新排序热度榜，之后根据两种推荐算法计算得到的产品相关度评分，为每个热度榜中的产品推荐几个关联的产品
1、kafka需要zookeeper管理，所以需要先安装zookeeper。 （PS：2.8版本以后kafka-Kraft 模式不再依赖zk，目前别的很多组件都依赖zk注册，所以还是以zk举例）
本教程描述了一种构建简单的 ChatOps 机器人的方法，它使用 Slack 和 Grafana 来查询系统状态。当你不在办公桌前的时候，仍有基本的处理能力，例如在你的手机上，能够用对话界面检查你的系统状态。
在创建docker容器时，有时会用到/var/run/docker.sock这样的数据卷参数，例如以下docker-compose.yml，可以看到kafka容器的数据卷参数带有/var/run/docker.sock：
根据官网的介绍，ApacheKafka®是一个分布式流媒体平台，它主要有3种功能：
如何快速的投入到Flink的学习当中，很多人在搭建环境过程中浪费了太多的时间。一套一劳永逸的本机Flink开发环境可以让我们快速的投入到Flink的学习中去，将精力用在Flink的原理，实战。这也对于工作和面试有着巨大帮助。
在微服务和容器化方面，工程师倾向于避免使用 Java，这主要是由于 Java 臭名昭著的内存管理。但是，现在情况发生了改变，过去几年来 Java 的容器兼容性得到了改善。毕竟，大量的系统（例如Apache Kafka和Elasticsearch）在 Java 上运行。
好多人问我，这种「基于大数据平台的xxxx」的毕业设计要怎么做。这个可以参考之前写得关于我大数据毕业设计的文章大数据方向毕业设计，选题和实现思路。这篇文章是将对之前的毕设进行优化。
基于第一节教程中配置的dcoker kafka 镜像，基于kakfa镜像创建容器。创建3台kafka容器,同样将容器指定backend桥接网络，这样做的好处是容器都处于一个局域网中，且你可以通过主机名或者容器名称直接访问，不需要知道IP地址。
1.需要在/etc/init.d/目录下建立对应的shell脚本，示例如下： 开机启动docker-compose中的所有容器
后期要使用Canal，需要把MySQL的配置文件提取出来，所以要进行相关的配置文件的编写
MQ（Message Queue）消息队列，是基础数据结构中“先进先出(FIFO)”的一种数据结构。一般用来解决应用解耦，异步消息，流量削峰等问题，实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性架构。 从字面意思上看，本质是个队列，只不过队列中存放的内容是message而已
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