pypi：https://pypi.org/project/kafka-python/ kafka-python：https://github.com/dpkp/kafka-python
本文将从消费顺序性这个问题出发，深度剖析 Kafka/RocketMQ 消费线程模型。
上篇文章说了，消息压缩可以看分情况进行，判断下服务器cpu空闲还是io空闲较多，如果cpu空闲较多，则考虑消息积压，反之则不考虑。还有消费者组，consumer group，对于同一个group，只会发送一条消息进入一个实例。位移提交在0.9.0.0版本之前是保存到zookeeper，后来版本是保存在内部topic的__consumer offsets。
有2个方法，第二个方法 Map<String, Integer> getAllTopicsBacklog() 虽然会返回所有的Topic 的积压量，但只有 对应的 消费组的数据是准确的。
关于Kafka的第三篇文章，我们来讲讲如何使用Python读写Kafka。这一篇文章里面，我们要使用的一个第三方库叫做kafka-python。大家可以使用pip或者pipenv安装它。下面两种安装方案，任选其一即可。
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public String title; public ConsumerRecords<byte[], byte[]> records; public KafkaConsumerSimple(String title, ConsumerRecords<byte[], byte[]> records) { this.title = title; this.records = records; } @Override public void run() { System.out.println("开始运行 " + title); for (ConsumerRecord<byte[], byte[]> record : records) { if(record!=null){ String topic = record.topic(); int partition = record.partition(); long offset = record.offset(); String msg = new String(record.value()); String key=new String(record.key()); //System.out.println(String.format( "Consumer: [%s], Topic: [%s], PartitionId: [%d], Offset: [%d], msg: [%s],key:[%s]", title, topic, partition, offset, msg,key)); } } //System.out.println(String.format("Consumer: [%s] exiting ...", title)); } public static void main(String[] args) { Properties properties = new Properties();
kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。这种动作（网页浏览，搜索和其他用户的行动）是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决。
KafkaConsumer #!/usr/bin/env python #coding:gbk #kafka的使用 consumer使用 import kafka import KafkaConsumer #消费kafka中最新的数据 并且自动提交offsets[消息的偏移量] consumer = KafkaConsumer('my-topic', group_id='my-group', boot
以上问题看出来这位朋友刚接触 Kafka，我们都知道 Kafka 相对 RocketMQ 来说，消费端是非常 “原生” 的，不像 RocketMQ 将消费线程模型都封装好，用户不用关注内部消费细节。
kafka简介（摘自百度百科） 简介： afka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。 这种动作（网页浏览，搜索和其他用户的行动）是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。 这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决。 对于像Hadoop的一样的日志数据和离线分析系统，但又要求实时处理的限制，这是一个可行的解决方案。Kafka的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过集群来提供实时的消费。
如今，Python真是无处不在。尽管许多看门人争辩说，如果他们不使用比Python更难的语言编写代码，那么一个人是否真是软件开发人员，但它仍然无处不在。
最近好久没发文，感觉人都能变懒惰了，这次重新拾起学习消息队列kafka的决心，系统学习如何掌握分布式消息队列Kafka的用法，技多不压身，感兴趣的读者可以跟着一起学一学。
http://zookeeper.apache.org/releases.html#download
在了解了消费者与消费组之间的概念之后，我们就可以着手进行消费者客户端的开发了。在 Kafka 的历史中，消费者客户端同生产者客户端一样也经历了两个大版本：第一个是于 Kafka 开源之初使用 Scala 语言编写的客户端，我们可以称之为旧消费者客户端或 Scala 消费者客户端；第二个是从 Kafka 0.9.x 版本开始推出的使用 Java 编写的客户端，我们可以称之为新消费者客户端或 Java 消费者客户端，它弥补了旧客户端中存在的诸多设计缺陷。
如果是kafka集群则bootstrap_servers可传入多个，需要使用逗号隔开。需要主要传入的值，必须转换为byte类型。
Options: Kafka，ActiveMQ，RabbitMQ, WebSphere MQ*(IBM)，RocketMQ(阿里系) ...
https://kafka-python.readthedocs.io/en/master/
今天为大家带来Flink的一个综合应用案例:Flink数据写入Kafka+从Kafka存入Mysql 第一部分:写数据到kafka中
应用往Kafka写数据的原因有很多：用户行为分析、日志存储、异步通信等。多样化的使用场景带来了多样化的需求：消息是否能丢失？是否容忍重复？消息的吞吐量？消息的延迟？
前两篇文章讲述了 Kafka 的 工作机制 和 服务器集群部署。至此，Kafka 服务器已就绪，本文分别以官方API、Spring、SpringBoot三种构建方式，讲述了 Kafka 消费生产者和消费者的开发。
前短时间在腾讯云上买了一个linux 服务器，决心把kafka这一模快的知识补充起来啦。所以就搞起来。
但新版本KafkaConsumer是双线程的，主线程负责：消息获取，rebalance，coordinator，位移提交等等，
快速认识Kafka阶段（1）——最详细的Kafka介绍 教你快速搭建Kafka集群（2）——Kafka集群安装部署Kafka集群的简单操作入门（3）——Kafka集群操作 前面三篇文章给大家分享了kafka的一些理论知识和简单的操作，下面给大家分享Kafka的JavaAPI的操作!!!
当大数据运动开始时，它主要集中在批处理上。分布式数据存储和查询工具（如MapReduce，Hive和Pig）都旨在分批处理数据而不是连续处理数据。企业每晚都会运行多个作业，从数据库中提取数据，然后分析，转换并最终存储数据。最近，企业发现了分析和处理数据和事件的能力，而不是每隔几个小时就会发生一次。然而，大多数传统的消息传递系统不能扩展以实时处理大数据。所以LinkedIn的工程师构建并开源Apache Kafka：一种分布式消息传递框架，通过扩展商用硬件来满足大数据的需求。
canal-1.1.4/client/src/main/java/com/alibaba/otter/canal/client/kafka/KafkaCanalConnector.java
Kafka第一天课堂笔记 Kafka简介 消息队列 消息队列——用于存放消息的组件 程序员可以将消息放入到队列中，也可以从消息队列中获取消息 很多时候消息队列不是一个永久性的存储，是作为临时存储存在的（设定一个期限：设置消息在MQ中保存10天） 消息队列中间件：消息队列的组件，例如：Kafka、Active MQ、RabbitMQ、RocketMQ、ZeroMQ Kafka的应用场景 异步处理 可以将一些比较耗时的操作放在其他系统中，通过消息队列将需要进行处理的消息进行存储，其他系统可以消费消息队列
一、创建maven工程并添加jar包 创建maven工程并添加以下依赖jar包的坐标到pom.xml
上篇文章说了，kafka位移提交通过enable.auto.commit控制手动提交还是自动提交，手动提交又分为异步提交和同步提交，还可以指定分区进行提交，默认是提交给所有分区。手动提交可以对应不同的业务场景，当需要业务全部处理完才提交位移，则可以选择手动提交，但这时候需要做幂等性处理，因为当业务执行完毕，但系统宕机，这时候consumer重启则因为位移没提交会重复消费之前的数据。
分布式实时消息队列Kafka（三） 知识点01：课程回顾 请简述Kafka的集群架构及角色功能？ Kafka：分布式主从架构 主： Controller：管理集群中的Topic、分区、副本选举 从：Broker：对外接受读写请求，存储分区数据 Zookeeper 辅助选举Active的主节点：Crontroller 存储核心元数据 请简述Kafka中Topic管理的脚本及常用选项参数？ 使用命令行中的脚本命令实现管理 脚本：kafka-topics.sh 常用选项
最近在弄golang框架的事情，连接kafka，目前采用的是sarama进行连接，开发测试是ok的，但是考虑到在生产环境中使用。sarama还是有些问题的，问题出在它的consumer上，不能够直接使用，需要进行简单的处理，首先是处理topic和groupid的问题。
pull模式不足之处是如果Kafka没有数据，消费者可能会陷入循环中，一直返回空数据。
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！
说明：这两个参数分别指定了 TCP socket 接收和发送数据包的缓冲区大小。如果它们被设为 -1，就使用操作系统的默认值。如果生产者或消费者与 broker 处于不同的数据中心，那么可以适当增大这些值，因为跨数据中心的网络一般都有比较高的延迟和比较低的带宽。
1、只需要配置kafka的server groupid autocommit 序列化 autooffsetreset(其中 bootstrap.server group.id key.deserializer value.deserializer 必须指定);
在Apache Kafka简介的前半部分，您使用Kafka开发了几个小规模的生产者/消费者应用程序。从这些练习中，您应该熟悉Apache Kafka消息传递系统的基础知识。在下半部分，您将学习如何使用分区来分布负载并横向扩展应用程序，每天处理多达数百万条消息。您还将了解Kafka如何使用消息偏移来跟踪和管理复杂的消息处理，以及如何在消费者失败时保护您的Apache Kafka消息传递系统免于失败。我们将从第1部分开发用于发布 - 订阅和点对点用例的示例应用程序。
腾讯云流计算 Oceanus 是大数据实时化分析利器，兼容 Apache Flink 应用程序。新用户可以 1 元购买流计算 Oceanus(Flink) 集群，欢迎读者们体验使用。
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。这种动作（网页浏览，搜索和其他用户的行动）是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决。对于像 Hadoop 一样的日志数据和离线分析系统，但又要求实时处理的限制，这是一个可行的解决方案。
了解了什么是kafka（ https://www.cnblogs.com/tree1123/p/11226880.html）以后
kafka简介（摘自百度百科） 一、简介： 详见：https://blog.csdn.net/Beyond_F4/article/details/80310507 二、安装 详见博客：https://blog.csdn.net/beyond_f4/article/details/80095689 三、按照官网的样例，先跑一个应用 1、生产者: from kafka import KafkaProducer producer = KafkaProducer(bootstra
LEO：Log End Offset，待写入消息的offset，即最后一条消息的offset+1
作为快速入门Kafka系列的第六篇博客，本篇为大家带来的是Kafka的JavaAPI操作~
完成安装后，我们需要下载Kafka二进制文件。可以从官方网站（https://kafka.apache.org/downloads）下载最新版本的Kafka。在本文中，我们将使用Kafka 2.8.0版本。
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的目标是为处理实时数据提供一个统一、高吞吐、低延迟的平台。
Consumer Group（CG）：消费者组，由多个consumer组成。形成一个消费者组的条件，是所有消费者的groupid相同。
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