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：
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
最近一直在研究如果提高kafka中读取效率，之前一直使用字符串的方式将数据写入到kafka中。当数据将特别大的时候发现效率不是很好，偶然之间接触到了Avro序列化，发现kafka也是支持Avro的方式于是就有了本篇文章。
应用程序通过KafkaConsumer订阅一个topic之后收取数据来完成从kafka的数据读取。从kafka读取数据与从其他消息系统读取数据只有少许不同，几乎没用什么独特的概念。如果不理解这些概念，你将很难使用消费者API。我们首先对一些重要的概念进行解释，然后介绍一些示例，这些示例展示了使用消费者API在不同需求的应用程序中的不同方式。
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。
应用从Kafka中读取数据需要使用KafkaConsumer订阅主题，然后接收这些主题的消息。在我们深入这些API之前，先来看下几个比较重要的概念。
关于 avro 的 maven 工程的搭建以及 avro 的入门知识，可以参考： Apache Avro 入门
Flink内置了一些基本数据源和接收器，并且始终可用。该预定义的数据源包括文件，目录和插socket，并从集合和迭代器摄取数据。该预定义的数据接收器支持写入文件和标准输入输出及socket。
使用传统的 avro API 自定义序列化类和反序列化类比较麻烦，需要根据 schema 生成实体类，需要调用 avro 的 API 实现 对象到 byte[] 和 byte[] 到对象的转化，而那些方法看上去比较繁琐，幸运的是，Twitter 开源的类库 Bijection 对传统的 Avro API 进行了封装了和优化，让我们可以方便的实现以上操作。
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。
无论是使用传统的Avro API自定义序列化类和反序列化类还是使用Twitter的Bijection类库实现Avro的序列化与反序列化，这两种方法都有一个缺点：在每条Kafka记录里都嵌入了schema，这会让记录的大小成倍地增加。但是不管怎样，在读取记录时仍然需要用到整个 schema，所以要先找到 schema。有没有什么方法可以让数据共用一个schema？
摘要 序列化和反序列化几乎是工程师们每天都要面对的事情，但是要精确掌握这两个概念并不容易：一方面，它们往往作为框架的一部分出现而湮没在框架之中；另一方面，它们会以其他更容易理解的概念出现，例如加密、持久化。然而，序列化和反序列化的选型却是系统设计或重构一个重要的环节，在分布式、大数据量系统设计里面更为显著。恰当的序列化协议不仅可以提高系统的通用性、强健性、安全性、优化系统性能，而且会让系统更加易于调试、便于扩展。本文从多个角度去分析和讲解“序列化和反序列化”，并对比了当前流行的几种序列化协议，期望对读者做
生产者需要用序列化器（Serializer）把对象转换成字节数组才能通过网络发送给Kafka。而在对侧，消费者需要用反序列化器（Deserializer）把从 Kafka 中收到的字节数组转换成相应的对象。
Apache Kafka 是由 Apache 软件基金会开发的开源分布式流处理平台。最初是由 LinkedIn 团队开发，用于处理该公司产生的大量实时数据。Kafka 的设计旨在处理大型数据流并提供实时数据处理能力。
RPC 框架需要通过网络通信实现跨 JVM 的调用。既然需要网络通信，那就必然会使用到序列化与反序列化的相关技术，Dubbo 也不例外。
“ Schema Registry提供了元数据的服务，它可以存储多个版本的Schema，支持不同的兼容性配置以及根据兼容性的要求进行Schema的演进。本文介绍Apache Pulsar的Schema Registry的原理和实现。”
如果你的后端应用数据存储使用的MySQL，项目中如果有这样的业务场景你会怎么做呢？
bootstrap.servers ,分割，这里并非需要所有的broker地址清单，因为生产者会从给定的broker里查找到其他broker信息，不过建议 至少要设置两个以上broker地址信息
Apache Flink 内置了多个 Kafka Connector：通用、0.10、0.11等。这个通用的 Kafka Connector 会尝试追踪最新版本的 Kafka 客户端。不同 Flink 发行版之间其使用的客户端版本可能会发生改变。现在的 Kafka 客户端可以向后兼容 0.10.0 或更高版本的 Broker。对于大多数用户使用通用的 Kafka Connector 就可以了。但对于 0.11.x 和 0.10.x 版本的 Kafka 用户，我们建议分别使用专用的 0.11 和 0.10 Connector。有关 Kafka 兼容性的详细信息，请参阅 Kafka官方文档。
Avro 依赖于模式。 读取 Avro 数据时，写入时使用的模式始终存在。 这允许在没有每个值开销的情况下写入每个数据，从而使序列化既快速又小。 这也便于使用动态脚本语言，因为数据及其模式是完全自描述的。
拉卡拉支付成立于 2005 年，是国内领先的第三方支付企业，致力于整合信息科技，服务线下实体，从支付切入，全维度为中小微商户的经营赋能。2011 年成为首批获得《支付业务许可证》企业的一员，2019 年上半年服务商户超过 2100 万家。2019 年 4 月 25 日，登陆创业板。
在Java应用中，所有对象的创建都是在内存中完成的，当应用需要保存对象到磁盘文件或通过网络发送给其他应用时，需要将对象信息转化成二进制字节流，这个从对象状态转化成二进制字节流的过程，就是序列化。相反，从字节流创建成对象的过程就是反序列化。
一、携程实时用户数据采集系统设计实践 随着移动互联网的兴起，特别是近年来，智能手机、pad等移动设备凭借便捷、高效的特点风靡全球，同时各类APP的快速发展进一步降低了移动互联网的接入门槛，越来越多的网民开始从传统PC转移至移动终端上。但传统的基于PC网站和访问日志的用户数据采集系统已经无法满足实时分析用户行为、实时统计流量属性和基于位置服务（LBS）等方面的需求。 我们针对传统用户数据采集系统在实时性、吞吐量、终端覆盖率等方面的不足，分析了在移动互联网流量剧增的背景下，用户数据采集系统的需求，研究在多种访问
一、携程实时用户数据采集系统设计实践 随着移动互联网的兴起，特别是近年来，智能手机、pad等移动设备凭借便捷、高效的特点风靡全球，同时各类APP的快速发展进一步降低了移动互联网的接入门槛，越来越多的网民开始从传统PC转移至移动终端上。但传统的基于PC网站和访问日志的用户数据采集系统已经无法满足实时分析用户行为、实时统计流量属性和基于位置服务（LBS）等方面的需求。 我们针对传统用户数据采集系统在实时性、吞吐量、终端覆盖率等方面的不足，分析了在移动互联网流量剧增的背景下，用户数据采集系统的需求，研究在多种访
作者简介 王小波，携程技术中心框架研发部高级工程师，主要负责用户行为数据采集系统及相关数据产品研发设计工作。之前主要从事互联网广告、RTB相关系统研发和设计工作。 一、携程实时用户数据采集系统设计实践 随着移动互联网的兴起，特别是近年来，智能手机、pad等移动设备凭借便捷、高效的特点风靡全球，同时各类APP的快速发展进一步降低了移动互联网的接入门槛，越来越多的网民开始从传统PC转移至移动终端上。但传统的基于PC网站和访问日志的用户数据采集系统已经无法满足实时分析用户行为、实时统计流量属性和基于位置服务（LB
Thrift是Facebook开源提供的一个高性能，轻量级RPC服务框架，其产生正是为了满足当前大数据量、分布式、跨语言、跨平台数据通讯的需求。 但是，Thrift并不仅仅是序列化协议，而是一个RPC框架。相对于JSON和XML而言，Thrift在空间开销和解析性能上有了比较大的提升，对于对性能要求比较高的分布式系统，它是一个优秀的RPC解决方案；但是由于Thrift的序列化被嵌入到Thrift框架里面，Thrift框架本身并没有透出序列化和反序列化接口，这导致其很难和其他传输层协议共同使用（例如HTTP）。
Avro总结(RPC/序列化) Avro（读音类似于[ævrə]）是Hadoop的一个子项目， 由Hadoop的创始人Doug Cutting（也是Lucene，Nutch等项目的创始人，膜拜）牵头开发， Avro是一个数据序列化系统，设计用于支持大批量数据交换的应用。 它的主要特点有：支持二进制序列化方式，可以便捷，快速地处理大量数据；动态语言友好，Avro提供的机制使动态语言可以方便地处理Avro数据。 当前市场上有很多类似的序列化系统，如Google的Protocol Buffers, Faceboo
java中的序列化反序列化机制：需要利用原生流来实现，Serializable(该对象可以进行序列化/反序列化)，static/transient(被修饰之后不能序列化/反序列化)，serialVersionUID(版本号,如果版本号对上了再进行序列化/反序列,如果对不上,不进行序列化/反序列化) 原生机制缺点：
在这个博客系列的第1部分之后，Apache Kafka的Spring——第1部分:错误处理、消息转换和事务支持，在这里的第2部分中，我们将关注另一个增强开发者在Kafka上构建流应用程序时体验的项目:Spring Cloud Stream。
Kafka Connector 提供了从 Kafka topic 中消费和写入数据的能力。
我的思想被神经元序列化成一句句要表达的语言，进而推动我的双手将其序列化成在蓝牙键盘上有节奏的敲击出的字符流。
举个例子，在JVM中，对象是以一定形式存在于内存中，然后被JVM识别从而可以以“对象”的方式是用它。那么序列化是什么呢，简单来说就是把内存中的对象的状态先以一种方式导出保存下来以便今后在某地方能够继续使用它。
FlinkKafkaConsumer08可以消费一个或多个Kafka topic的数据，它的构造器需要接收以下参数:
Kafka 由一个或多个节点组成的工作集群，这些节点可以位于不同的数据中心，我们可以在 Kafka 集群的不同节点之间分布数据/负载，并且它天生具有可扩展性、可用性和容错性。
在Apache Hudi中，Hudi的一条数据使用HoodieRecord这个类表示，其中包含了hoodie的主键，record的分区文件位置，还有今天本文的关键，payload。payload是一个条数据的内容的抽象，决定了同一个主键的数据的增删改查逻辑也决定了其序列化的方式。通过对payload的自定义，可以实现数据的灵活合并，数据的自定义编码序列化等，丰富Hudi现有的语义，提升性能。
问题导读 1.Pulsar是什么组件？ 2.Pulsar作为Flink Catalog，有哪些好处？ 3.Flink是否直接使用Pulsar原始模式？ 4.Flink如何从Pulsar读写数据？ Flink1.9新增了很多的功能，其中一个对我们非常实用的特性通过Flink SQL查询Pulsar给大家介绍。 我们以前可能遇到过这样的问题。通过Spark读取Kafka，但是如果我们想查询kafka困难度有点大的，当然当前Spark也已经实现了可以通过Spark sql来查询kafka的数据。那么Flink 1.9又是如何实现通过Flink sql来查询Pulsar。 可能我们大多对kafka的比较熟悉的，但是对于Pulsar或许只是听说过，所以这里将Pulsar介绍下。 Pulsar简介 Pulsar由雅虎开发并开源的一个多租户、高可用，服务间的消息系统，目前是Apache软件基金会的孵化器项目。 Apache Pulsar是一个开源的分布式pub-sub消息系统，用于服务器到服务器消息传递的多租户，高性能解决方案，包括多个功能，例如Pulsar实例中对多个集群的本机支持，跨集群的消息的无缝geo-replication，非常低的发布和端到端 - 延迟，超过一百万个主题的无缝可扩展性，以及由Apache BookKeeper等提供的持久消息存储保证消息传递。 Pulsar已经在一些名企应用，比如腾讯用它类计费。而且它的扩展性是非常优秀的。下面是实际使用用户对他的认识。
编者：本文作者为携程大数据平台负责人张翼。张翼浙江大学硕士毕业，2015年初加入携程，主导了携程实时数据计算平台的建设，以及携程大数据平台整合和平台技术的演进。进入互联网行业近10年，从事大数据平台和架构的工作超过6年。 今天给大家分享的是携程在实时数据平台的一些实践，按照时间顺序来分享我们是怎么一步一步构建起这个实时数据平台的，目前有一些什么新的尝试，未来的方向是怎么样的，希望对需要构建实时数据平台的公司和同学有所借鉴。 为什么要做数据平台 首先先介绍一下背景，为什么我们要做这个数据平台？其实了解携程的
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
RPC非常重要，很多人面试的时候都挂在了这个地方！你要是还不懂RPC是什么？他的基本原理是什么？你一定要把下边的内容记起来！好好研究一下！特别是文中给出的一张关于RPC的基本流程图，重点中的重点，Dubbo RPC的基本执行流程就是他，RPC框架的基本原理也是他，别说我没告诉你！看了下边的内容你要掌握的内容如下，当然还有很多：
更多内容: https://github.com/pierre94/kafka-notes
本篇博客，Alice为大家介绍的是Hadoop中作为首选串行化系统的Avro。
是的，你没听错！JSON，这种在网络开发中普遍用于数据交换的格式，可能正在拖慢我们的应用程序。在速度和响应性至关重要的世界里，检查 JSON 的性能影响至关重要。在这篇博客中，深入探讨 JSON 可能成为应用程序瓶颈的原因，并探索更快的替代方法和优化技术，使您的应用程序保持最佳运行状态。
Apache Avro（以下简称 Avro）是一种与编程语言无关的序列化格式。Doug Cutting 创建了这个项目，目的是提供一种共享数据文件的方式。
KafkaProducer会将消息先放入缓冲区中，然后由单独的sender线程异步发送到broker服务端，那么既然消息是批量发送的，那么触发批量发送的条件是什么呢？
SpringCloud生态丰富，功能完善，更像是品牌机，Dubbo则相对灵活，可定制性强，更像是组装机。
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
