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无论你将kafka当作一个队列、消息总线或者数据存储平台，你都需要通过一个生产者向kafka写入数据，通过一个消费者从kafka读取数据。或者开发一个同时具备生产者和消费者功能的程序来使用kafka。 例如，在信用卡交易处理系统中，有一个客户端的应用程序（可能是一个在线商店）在支付事物发生之后将每个事物信息发送到kafka。另外一个应用程序负责根据规则引擎去检查该事物，确定该事物是否被批准还是被拒绝。然后将批准/拒绝的响应写回kafka。之后kafka将这个事物的响应回传。第三个应用程序可以从kafka中读取事物信息和其审批状态，并将他们存储在数据库中，以便分析人员桑后能对决策进行检查并改进审批规则引擎。 apache kafka提供了内置的客户端API，开发者在开发与kafka交互的应用程序时可以使用这些API。 在本章中，我们将学习如何使用kafka的生产者。首先对其设计理念和组件进行概述。我们将说明如何创建kafkaProducer和ProducerRecord对象。如何发送信息到kafka，以及如何处理kafak可能返回的错误。之后，我们将回顾用于控制生产者行为的重要配置选项。最后，我们将深入理解如何使用不同的分区方法和序列化。以及如何编写自己的序列化器和分区器。 在第四章我们将对kafka消费者客户端和消费kafka数据进行阐述。
Kafka原生没有提供SAP HANA的Connector，GitHub开源项目Kafka Connectors for SAP提供了kafka与SAP之间的Connector，可实现定时全量或增量的拉取SAP HANA数据发送到Kafka。详细信息，参考GitHub：https://github.com/SAP/kafka-connect-sap/tree/master
Kafka Connect 是 Apache Kafka 的一部分，提供了数据存储和 Kafka 之间的流式集成。对于数据工程师来说，只需要配置 JSON 文件就可以使用 。Kafka 为一些常见数据存储的提供了 Connector，比如，JDBC、Elasticsearch、IBM MQ、S3 和 BigQuery 等等。对于开发人员来说，Kafka Connect 提供了丰富的 API，如果有必要还可以开发其他 Connector。除此之外，还提供了用于配置和管理 Connector 的 REST API。
众所周知，Kafka作为一款优秀的消息中间件，在我们的日常工作中，我们也会接触到Kafka，用其来进行削峰、解耦等，作为开发的你，是否也是这么使用kafka的：
本文主要是将flume监控目录，文件，kafka Source，kafka sink，hdfs sink这几种生产中我们常用的flume+kafka+hadoop场景，希望帮助大家快速入生产。 flume只有一个角色agent，agent里都有三部分构成：source、channel和sink。就相当于source接收数据，通过channel传输数据，sink把数据写到下一端。这就完了，就这么简单。其中source有很多种可以选择，channel有很多种可以选择，sink也同样有多种可以选择，并且都支持
在“当Elasticsearch遇见Kafka--Logstash kafka input插件”一文中，我对Logstash的Kafka input插件进行了简单的介绍，并通过实际操作的方式，为大家呈现了使用该方式实现Kafka与Elastisearch整合的基本过程。可以看出使用Logstash input插件的方式，具有配置简单，数据处理方便等优点。然而使用Logstash Kafka插件并不是Kafka与Elsticsearch整合的唯一方案，另一种比较常见的方案是使用Kafka的开源组件Kafka Connect。
一 kafka Connector介绍 Kafka Connect是一个用于在Apache Kafka和其他系统之间进行可扩展和可靠数据流传输的工具。这使得快速定义将大量数据传入和传出Kafka的连接器变得很简单。Kafka Connect可以接收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，使得数据可用于低延迟的流处理。导出作业可以将来自Kafka主题的数据传送到二级存储和查询系统或批处理系统中进行离线分析。 Kafka Connect功能包括： Kafka连接器的通用框架 - Kafk
1. Flume介绍 Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供
1.Kafka独特设计在什么地方？ 2.Kafka如何搭建及创建topic、发送消息、消费消息？ 3.如何书写Kafka程序？ 4.数据传输的事务定义有哪三种？ 5.Kafka判断一个节点是否活着有哪两个条件？ 6.producer是否直接将数据发送到broker的leader(主节点)？ 7.Kafa consumer是否可以消费指定分区消息？ 8.Kafka消息是采用Pull模式，还是Push模式？ 9.Procuder API有哪两种？ 10.Kafka存储在硬盘上的消息格式是什么？ 一、基本概念 介绍 Kafka是一个分布式的、可分区的、可复制的消息系统。它提供了普通消息系统的功能，但具有自己独特的设计。 这个独特的设计是什么样的呢？ 首先让我们看几个基本的消息系统术语： Kafka将消息以topic为单位进行归纳。 将向Kafka topic发布消息的程序成为producers. 将预订topics并消费消息的程序成为consumer. Kafka以集群的方式运行，可以由一个或多个服务组成，每个服务叫做一个broker. producers通过网络将消息发送到Kafka集群，集群向消费者提供消息，如下图所示： <ignore_js_op>
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。
Client和Server之间的通讯，是通过一条简单、高性能并且和开发语言无关的TCP协议。并且该协议保持与老版本的兼容。Kafka提供了Java Client（客户端）。除了Java Client外，还有非常多的其它编程语言的Client。
简介： 1、kafka同步到Elasticsearch方式？ 目前已知常用的方式有四种： 1）logstash_input_kafka插件； 缺点：不稳定（ES中文社区讨论） 2）spark stream同步； 缺点：太庞大 3）kafka connector同步； 4）自写程序读取、解析、写入
Kafka配置文件详解 (1) producer.properties:生产端的配置文件 #指定kafka节点列表，用于获取metadata，不必全部指定 #需要kafka的服务器地址，来获取每一个topic的分片数等元数据信息。 metadata.broker.list=kafka01:9092,kafka02:9092,kafka03:9092 #生产者生产的消息被发送到哪个block，需要一个分组策略。 #指定分区处理类。默认kafka.producer.DefaultPartitioner，表通
主要内容： 1. kafka 安装、启动 2. 消息的 生产、消费 3. 配置启动集群 4. 集群下的容错测试 5. 从文件中导入数据，并导出到文件 单机示例 安装 tar -xzf kafka_2.10-0.10.1.1.tgz cd kafka_2.10-0.10.1.1 启动 > bin/zookeeper-server-start.sh \ config/zookeeper.properties > bin/kafka-server-start.sh \ config/server.properti
在第一篇博客我们了解到一个kafka系统，通常是生产者Producer 将消息发送到 Broker，然后消费者 Consumer 去 Broker 获取，那么本篇博客我们来介绍什么是生产者Producer。
安装kafka集群之前，确保zookeeper服务已经正常运行，这里3台zookeeper准备工作都已完成，三台主机分别为：192.168.3.220,192.168.3.221,192.168.3.222
Kafka Connect 是一个工具，它可以帮助我们将数据从一个地方传输到另一个地方。比如说，你有一个网站，你想要将用户的数据传输到另一个地方进行分析，那么你可以使用 Kafka Connect 来完成这个任务。
消息队列是一种在应用程序之间进行通信的技术，允许将消息从一个应用程序发送到另一个应用程序，而无需明确的连接这些应用程序。消息队列中的消息被存储在一种称为队列的数据结构中，这些消息在队列中保留，直到被消费者接收。这使得消息的发送者和接收者能够异步地通信，而不必等待对方的响应，从而提高了系统的可伸缩性和弹性。消息队列还可以通过实现各种模式（例如发布/订阅模式、请求/响应模式等）来支持不同类型的应用程序通信。
依赖Zookeeper（帮助Kafka 集群存储信息，帮助消费者存储消费的位置信息）
现 Kafka Producer 需要把 Customer 类的对象序列化成字节数组发送给 Kafka Broker，同时 Kafka Consumer 需要把字节数组反序列化为一个 Customer 对象
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。
Kafka简介及安装配置 一、简介 Kafka是分布式发布-订阅消息系统。它最初由LinkedIn公司开发，使用Scala语言编写，之后成为Apache项目的一部分，目前是Apache的一个顶级项目。 Kafka是一个分布式的、可分区的、可复制的消息系统。它提供了普通消息系统的功能，但具有自己独特的设计。 它提供了类似于JMS（Java消息队列规范）的特性，但是在设计实现上完全不同，此外它并不是JMS规范的实现。 kafka对消息保存时根据Topic进行归类，发送消息者称为P
下载与安装 从 http://www.apache.org/dist/kafka/ 下载最新版本的 kafka，这里使用的是 kafka_2.12-0.10.2.1.tgz $ tar zxvf kafka_2.12-0.10.2.1.tgz $ cd kafka_2.12-0.10.2.1 运行 启动 zookeeper 服务 $ bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties 启动 kafka Broker 服务 $ bin/kafka
F5 HSL–>logstash(流处理）–> kafka –>elasticsearch
agent本身是一个Java进程，运行在日志收集节点—所谓日志收集节点就是服务器节点。
Kafka Connect 旨在通过将数据移入和移出 Kafka 进行标准化，以更轻松地构建大规模的实时数据管道。我们可以使用 Kafka Connector 读取或写入外部系统、管理数据流以及扩展系统，所有这些都无需开发新代码。Kafka Connect 管理与其他系统连接时的所有常见问题（Schema 管理、容错、并行性、延迟、投递语义等），每个 Connector 只关注如何在目标系统和 Kafka 之间复制数据。
kafka是一个高吞吐量的流式分布式消息系统，用来处理活动流数据，比如网页的访问量pm,日志等，既能够实时处理大数据信息也能离线处理。
在第三章中，我们学习到了 Kafka C# 客户端的一些使用方法，学习了如何编写生产者程序。
Java消息服务（Java Message Service，JMS）应用程序接口是一个Java平台中关于面向消息中间件（MOM）的API，用于在两个应用程序之间，或分布式系统中发送消息，进行异步通信。 Java消息服务是一个与具体平台无关的API，绝大多数MOM提供商都对JMS提供支持。
Kafka 生产者是 Apache Kafka 中的一个重要组件，它负责将数据发送到 Kafka 集群中。在实时数据处理和流式处理应用程序中，Kafka 生产者扮演着非常重要的角色。
Kafka is a distributed,partitioned,replicated commit logservice。它提供了类似于JMS的特性，但是在设计实现上完全不同，此外它并不是JMS规范的实现。kafka对消息保存时根据Topic进行归类，发送消息者成为Producer,消息接受者成为Consumer,此外kafka集群有多个kafka实例组成，每个实例(server)成为broker。无论是kafka集群，还是producer和consumer都依赖于zookeeper来保证系统可用性集群保存一些meta信息。
监控是Spark非常重要的一部分。Spark的运行情况是由ListenerBus以及MetricsSystem 来完成的。通过Spark的Metrics系统，我们可以把Spark Metrics的收集到的信息发送到各种各样的Sink，比如HTTP、JMX以及CSV文件。 目前支持的Sink包括：
Kafka是一种消息队列，主要用来处理大量数据状态下的消息队列，一般用来做日志的处理。既然是消息队列，那么Kafka也就拥有消息队列的相应的特性了。
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-XX0kexvT-1617677731154)(D:\Code_Study\博客笔记\Kafka学习笔记.assets\1606809962993.png)]
之前的版本：0.7.x，0.8.0，0.8.1.X，0.8.2.X，0.9.0.X，0.10.0.X。
上篇文章说了，acks，1代表什么都不管，即使配置了回调也不会起作用，0代表不会等待replic副本里的不会持久化，只要broker leader持久化成功则返回给producer。-1代表all，则表示全部持久化成功才返回成功给producer，Retries，batch.size:kafka，linger.ms，buffer.memory，compression.type等参数。
为了帮助国人更好了解、上手kafka，特意翻译、修改了个文档。官方Wiki : http://kafka.apache.org/quickstart
Kafka 依赖 ZooKeeper，如果你还没有 ZooKeeper 服务器，你需要先启动一个 ZooKeeper 服务器。可以先参考ZooKeeper 安装与启动来安装 ZooKeeper。ZooKeeper 配置如下:
•通过O(1)的磁盘数据结构提供消息的持久化，这种结构对于即使数以TB的消息存储也能够保持长时间的稳定性能。 •高吞吐量：即使是非常普通的硬件kafka也可以支持每秒数十万的消息。 •Consumer客户端pull，随机读,利用sendfile系统调用进行zero-copy ,批量拉数据 •消费状态保存在客户端 •支持Kafka Server间的消息分区，及分布式消费，同时保证每个Partition内的消息顺序传输。 •数据迁移、扩容对用户透明 •支持Hadoop并行数据加载。 •支持online(在线)和offline(离线)的场景。 •持久化：通过将数据持久化到硬盘以及replication防止数据丢失。 •scale out：无需停机即可扩展机器。 •定期删除机制，支持设定partitions的segment file保留时间。
RabbitMQ：支持消息的可靠的传递，支持事务，不支持批量操作，基于存储的可靠性的要求存储可以采用内存或硬盘，吞吐量小。
图1 从这里可以看出需要我们安装 hdfs, hive, hbase的支持, 只要我们安装了 ,运行时就会自动读取这些应用
导读 Apache Pulsar 是一个多租户、高性能的服务间消息传输解决方案，支持多租户、低延时、读写分离、跨地域复制、快速扩容、灵活容错等特性。数平MQ团队对 Pulsar 做了深入调研以及大量的性能和稳定性方面的优化。本文是Pulsar技术系列中的一篇，主要介绍Pulsar Schema。 为什么使用Pulsar Schema 如果 producer 端要发送 POJO 类型的数据，则 Pulsar 需要一套序列化和反序列化工具，先将对象转化为字节数据再发送出去，下面为有无 schem
Apache Flink 作为流式处理领域的先锋，为实时数据处理提供了强大而灵活的解决方案。其中，KafkaSink 是 Flink 生态系统中的关键组件之一，扮演着将 Flink 处理的数据可靠地发送到 Kafka 主题的角色。本文将深入探讨 KafkaSink 的工作原理、配置和最佳实践，帮助读者全面掌握在 Flink 中使用 KafkaSink 的技巧和方法。
kafka的背景知识已经讲了很多了，让我们现在开始实践吧，假设你现在没有Kafka和ZooKeeper环境。
1.启动kafka bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server.properties
壹 下载 注意:别下成源文件了！ 带src的是源文件,如： Source download: kafka-0.10.1.0-src.tgz (asc, md5) 你应该下的是： Scala 2.11 - kafka_2.11-0.10.1.0.tgz (asc, md5) 推荐下载scala 2.11版本的 你可以登录Apache kafka 官方下载。 http://kafka.apache.org/downloads.html 贰 安装与启动 kafka的背景知识已经讲了很多了，让我们现在开始实践吧，假
Kafka 是一个分布式、支持分区，多副本的基于 zookeeper 的消息队列。使用消息队列，是应用 A 将要处理的信息发送到消息队列然后继续下面的任务，需要该信息的应用 B 从消息队列里面获取信息再做处理，这样做像是多此一举，应用 A 直接发信息给应用 B 不就可以了吗？存在即合理，使用消息队列其作用如下：
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