可以使用腾讯云服务器 https://cloud.tencent.com/product/cvm ，相对来讲比较便宜。
最近项目需要节约成本进行开发，所以要把docker利用的淋漓尽致，暂时只有一台服务器可用。 规划如下：zookeeper开启三个，kafka开启三个，hbase和hadoop在本地开启，不用docker。 参考：https://www.cnblogs.com/idea360/p/12411859.html 首先服务器上已经有了docker，这里我们使用docker-compose,提高开发效率，首先安装docker-compose：
advertised_listeners 监听器会注册在 zookeeper 中；
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。
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。
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。
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
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)
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）
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.
不使用 集群请参考这个文章：https://www.cnblogs.com/luzhanshi/p/13369834.html
新建一个名为 zk-single-kafka-single.yml 的文件，文件内容如下：
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。"
一、elk架构简介 首先 logstash 具有日志采集、过滤、筛选等功能，功能完善但同时体量也会比较大，消耗系统资源自然也多。filebeat作为一个轻量级日志采集工具，虽然没有过滤筛选功能，但是仅
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
官网:https://kafka.apache.org/33/documentation.html#quickstart Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台，由Scala和Java编写。Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。
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
随着时间的积累，日志数据会越来越多，当你需要查看并分析庞杂的日志数据时，可通过 Filebeat+Kafka+Logstash+Elasticsearch 采集日志数据到Elasticsearch（简称ES）中，并通过 Kibana 进行可视化展示与分析。
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：
kafka集群使用了3个节点，依赖zookeeper进行协调，所以会同时搭建一套3节点的zookeeper集群。
本文是对使用Docker快速搭建Kafka开发环境的补充，跟随教程即可完成搭建，但还有些地方需要注意。
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；
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.
Docker Compose会为其创建的每个容器添加标签。如果您想获取由Compose创建的所有容器，可以执行container ls并应用过滤器。
我使用 docker-compose 来创建，新建文件夹并在文件夹下创建一个 “docker-compose.yml”，这个文件描述了具体配置如下：
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。
Docker-Compose 项目是 Docker 官方的一个开源项目，其主要职责是负责实现对Docker容器集群的快速编排。 Docker-Compose 将所管理的容器分为三层，分别是工程（project）、服务（service）以及容器（container）。Docker-Compose 运行目录下的所有文件（docker-compose.yml，extends 文件或环境变量文件等）组成一个工程，若无特殊指定工程名即为当前目录名。一个工程当中可包含多个服务，每个服务中定义了容器运行的镜像，参数，依赖。一个服务当中可包括多个容器实例，Docker-Compose 并没有解决负载均衡的问题，因此需要借助其它工具实现服务发现及负载均衡。 Docker-Compose 的工程配置文件默认为 docker-compose.yml，可通过环境变量 COMPOSE_FILE 或 -f 参数自定义配置文件，其定义了多个有依赖关系的服务及每个服务运行的容器。使用一个 Dockerfile 模板文件，可以让用户很方便的定义一个单独的应用容器。在工作中，经常会碰到需要多个容器相互配合来完成某项任务的情况。例如要实现一个 Web 项目，除了 Web 服务容器本身，往往还需要再加上后端的数据库服务容器，甚至还包括负载均衡容器等。 同时，Docker-Compose 允许用户通过一个单独的 docker-compose.yml 模板文件（YAML 格式）来定义一组相关联的应用容器为一个项目（project）。Docker-Compose 项目由 Python 编写，调用 Docker 服务提供的 API 来对容器进行管理。因此，只要所操作的平台支持 Docker API，就可以在其上利用 Compose 来进行编排管理。
Docker-Compose项目是Docker官方的一个开源项目，其主要职责是负责实现对Docker容器集群的快速编排。 Docker-Compose将所管理的容器分为三层，分别是工程（project）、服务（service）以及容器（container）。Docker-Compose运行目录下的所有文件（docker-compose.yml，extends文件或环境变量文件等）组成一个工程，若无特殊指定工程名即为当前目录名。一个工程当中可包含多个服务，每个服务中定义了容器运行的镜像，参数，依赖。一个服务当中可包括多个容器实例，Docker-Compose并没有解决负载均衡的问题，因此需要借助其它工具实现服务发现及负载均衡。 Docker-Compose的工程配置文件默认为docker-compose.yml，可通过环境变量COMPOSE_FILE或-f参数自定义配置文件，其定义了多个有依赖关系的服务及每个服务运行的容器。使用一个Dockerfile模板文件，可以让用户很方便的定义一个单独的应用容器。在工作中，经常会碰到需要多个容器相互配合来完成某项任务的情况。例如要实现一个Web项目，除了Web服务容器本身，往往还需要再加上后端的数据库服务容器，甚至还包括负载均衡容器等。 同时，Docker-Compose允许用户通过一个单独的docker-compose.yml模板文件（YAML 格式）来定义一组相关联的应用容器为一个项目（project）。Docker-Compose项目由Python编写，调用Docker服务提供的API来对容器进行管理。因此，只要所操作的平台支持Docker API，就可以在其上利用Compose来进行编排管理。
前面我们了解了 Dapr 对发布订阅的支持，本节我们将来介绍了 Dapr 中对消息队列的支持。消息队列，分为两种绑定，一种是输出绑定，一种是输入绑定。出和入是看数据的流向，输出绑定就是作为生产者的服务把消息通过 Dapr 传给消息队列，输入绑定就是作为消费者的服务通过 Dapr 从消息队列里得到消息。
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）。
开源元数据管理平台Datahub近期得到了飞速的发展。已经更新到了0.10.5的版本，来咨询我的小伙伴也越来越多，特别是安装过程有很多问题。本文经过和群里大伙伴的共同讨论，总结出安装部署Datahub最新版本的部署手册，希望能帮助到大家。
参考翻译 https://www.jianshu.com/p/db006359133d
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.
Benthos 是一个开源的、高性能和弹性的数据流处理器，能够以各种代理模式连接各种源和汇，可以帮助用户在不同的消息流之间进行路由，转换和聚合数据，并对有效载荷执行水合、富集、转换和过滤。
kafka-topics.sh --create --topic test \ --zookeeper zookeeper:2181 --replication-factor 1 \ --partitions 1
首先搭建zookeeper、可以使用docker搭建zookeeper集群，如果是自己测试，可以在一台机器上使用docker搭建一个伪集群
文档：https://dtstack.github.io/Taier/docs/guides/introduction/
前段时间满怀信心地发表了《开源测试平台横向测评系列》的预告篇，准备就Metersphere、Yapi、teprunner、流马、sonic等各大开源测试平台从安装、试用等多个维度开展对比、总结，并记录成文档发表在文章上。原计划是分多篇来写：部署篇、使用篇、拓展篇、总结篇，中间有个群友建议可以只写一篇万字长文，这样也方便大家统一收藏和转载。想想也觉得挺有道理，就改变了原计划。一直以来，这件事情也在有条不紊地进行着，虽然进度比较慢。可就在前几天，已经写了一半，部署各大测试平台的那台服务器突然中病毒挂掉了，不得不重新安装系统，真是欲哭无泪。
参考了一些 https://www.likecs.com/show-152186.html 中的信息，去 https://github.com/big-data-europe/docker-hive 中把下载 docker-compose.yml 和 hadoop-hive.env 放在 docker-hive路径下，cmd输入 docker-compose up -d，会部署hive相关的容器
交易所钱包服务是加密货币交易所系统中的重要组成部分，它负责与各种不同的区块链的交互，实现用户地址生成、充值与提现等功能。本文以对接以太坊区块链的钱包服务为例，介绍交易所系统平台中钱包管理服务的设计与实现。
Kafka Magic是一款Apache Kafka的Web UI可视化工具。 基本功能 查看Kafka代理信息 -主题和分区分配以及控制器状态 查看相关主题 -分区数，复制状态和自定义配置 浏览（特定）消息 -JSON，纯文本和Avro编码 查看消费者组信息 -每个分区的停放偏移量，合并延迟和每个分区滞后 创建新主题 配置多集群 自定义消息查看及检索 。。。 编排文件 [administrator@JavaLangOutOfMemory luga] % vi docker-compose-ka
Kafka Magic 是一款 Apache Kafka 的 Web UI 可视化工具。
消息队列不知道大家看到这个词的时候，会不会觉得它是一个比较高端的技术。消息队列，一般会简称为 MQ（Message Queue）。消息队列是一种帮助开发人员解决系统间异步通信的中间件，常用于解决系统解耦和请求的削峰平谷的问题。
随着客户的不断增多，客户业务复杂程度不断加大，传统的服务器级别监控由于监控粒度过大，且当告警时需要进一步排查原因，已无法满足需求，为了深入客户业务，保证业务健康运行，我们需要手机服务器系统的日志、客户业务日志，并进行分析处理，做到故障发生时可以第一时间定位故障原因，通知相应的人员处理，那么怎么将日志文件归集，怎么将日志文件呈现，以及故障发生时第一时间通知给相应业务负责的人员，成了很多公司需要面对的问题，因此日志监控系统应运而生。
Kafdrop是Apache Kafka的开源Web UI可视化工具。 主要功能 查看Kafka代理 -主题和分区分配以及控制器状态 查看主题 -分区数，复制状态和自定义配置 浏览消息 -JSON，纯文本和Avro编码 查看消费者组 -每个分区的停放偏移量，合并延迟和每个分区滞后 创建新主题 查看ACL 1、编排文件 [administrator@JavaLangOutOfMemory luga]% vi docker-compose-kafdrop.yml version: "2" services: k
在本指南中，我们将深入探讨构建强大的数据管道，用 Kafka 进行数据流处理、Spark 进行处理、Airflow 进行编排、Docker 进行容器化、S3 进行存储，Python 作为主要脚本语言。
由于logstash内存占用较大,灵活性相对没那么好,ELK正在被EFK逐步替代.其中本文所讲的EFK是Elasticsearch+Fluentd+Kafka,实际上K应该是Kibana用于日志的展示,这一块不做演示,本文只讲述数据的采集流程.
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