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- 今天大致讲得是生产者的故事，老师给出的demo还是很值得学习的，不仅仅是Kafka，对消息队列而言，入栈需谨慎。附件上是demo的zip包（便于解压），有需要的朋友可以获取。接day1，我们在搭建好Kafka和Java环境后，然后执行程序来调用Kafka进行生产呢？我们切换到Kafka的libs目录，发现并没有我们的demo，需要上传上传demoscp dms.kafka.demo.jar.... 今天大致讲得是生产者的故事，老师给出的demo还是很值得学习的，不仅仅是Kafka，对消息队列而言，入栈需谨慎。附件上是demo的zip包（便于解压），有需要的朋友可以获取。接day1，我们在搭建好Kafka和Java环境后，然后执行程序来调用Kafka进行生产呢？我们切换到Kafka的libs目录，发现并没有我们的demo，需要上传上传demoscp dms.kafka.demo.jar....
- 最近也是在学习消息队列的知识，很有幸参加这次学习活动。废话不多说，直接入正题！从华为云源下载Kafkawget https://repo.huaweicloud.com/apache/kafka/1.1.0/kafka_2.12-1.1.0.tgz解压tar zxvf kafka_2.12-1.1.0.tgz访问华为云Kafka控制台https://console.huaweicloud.c... 最近也是在学习消息队列的知识，很有幸参加这次学习活动。废话不多说，直接入正题！从华为云源下载Kafkawget https://repo.huaweicloud.com/apache/kafka/1.1.0/kafka_2.12-1.1.0.tgz解压tar zxvf kafka_2.12-1.1.0.tgz访问华为云Kafka控制台https://console.huaweicloud.c...
- 既然是集群，必然有多个Kafka节点，只有单节点构成的Kafka伪集群只能用于日常测试，不可能满足线上生产需求。 真正的线上环境需要考量各种因素，结合自身的业务需求而制定。看一些考虑因素（以下顺序，可是分了顺序的哦） 1 操作系统 - OS 可能你会问Kafka不是JVM上的大数据框架吗？Java又是跨平台的语言，把Kafka安装到不同的操作系统上会有什么区别吗？ ... 既然是集群，必然有多个Kafka节点，只有单节点构成的Kafka伪集群只能用于日常测试，不可能满足线上生产需求。 真正的线上环境需要考量各种因素，结合自身的业务需求而制定。看一些考虑因素（以下顺序，可是分了顺序的哦） 1 操作系统 - OS 可能你会问Kafka不是JVM上的大数据框架吗？Java又是跨平台的语言，把Kafka安装到不同的操作系统上会有什么区别吗？ ...
- 两张图读懂kafka应用：Kafka 中的术语 broker：中间的kafka cluster，存储消息，是由多个server组成的集群。 topic：kafka给消息提供的分类方式。broker用来存储不同topic的消息数据。 producer：往broker中某个topic里面生产数据。 consumer：从broker中某个topic获取数据。Kafka 中的术语设计：1、Broke... 两张图读懂kafka应用：Kafka 中的术语 broker：中间的kafka cluster，存储消息，是由多个server组成的集群。 topic：kafka给消息提供的分类方式。broker用来存储不同topic的消息数据。 producer：往broker中某个topic里面生产数据。 consumer：从broker中某个topic获取数据。Kafka 中的术语设计：1、Broke...
- 一、背景企业中大量业务数据保存在各个业务系统数据库中，过去通常的同步数据的方法有很多种，比如：各个数据使用方在业务低峰期各种抽取所需数据（缺点是存在重复抽取而且数据不一致）由统一的数仓平台通过sqoop到各个系统中抽取数据（缺点是sqoop抽取方法时效性差，一般都是T+1的时效性）基于trigger或时间戳的方式获得增量的变更（缺点是对业务方侵入性大，带来性能损失等）这些方案都不能算完美，我... 一、背景企业中大量业务数据保存在各个业务系统数据库中，过去通常的同步数据的方法有很多种，比如：各个数据使用方在业务低峰期各种抽取所需数据（缺点是存在重复抽取而且数据不一致）由统一的数仓平台通过sqoop到各个系统中抽取数据（缺点是sqoop抽取方法时效性差，一般都是T+1的时效性）基于trigger或时间戳的方式获得增量的变更（缺点是对业务方侵入性大，带来性能损失等）这些方案都不能算完美，我...
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- 什么是消息系统消息系统是专用的中间件，负责将数据从一个应用传递到另外一个应用。使应用只需关注于数据，无需关注数据在两个或多个应用间是如何传递的。消息系统一般基于可靠的消息队列来实现，使用点对点模式或发布订阅模式。数据实时在消息系统中传递，被看作流。为什么使用消息系统使用消息系统具有以下优势：解耦：发送方和接收方统一使用消息系统提供的接口进行通信，易修改易扩展。持久化：传递过程中消息存储到本地... 什么是消息系统消息系统是专用的中间件，负责将数据从一个应用传递到另外一个应用。使应用只需关注于数据，无需关注数据在两个或多个应用间是如何传递的。消息系统一般基于可靠的消息队列来实现，使用点对点模式或发布订阅模式。数据实时在消息系统中传递，被看作流。为什么使用消息系统使用消息系统具有以下优势：解耦：发送方和接收方统一使用消息系统提供的接口进行通信，易修改易扩展。持久化：传递过程中消息存储到本地...
- 目录一、RabbitMQ 1.1 RabbitMQ如何保证消息不丢失？1.2 RabbitMQ消息的重复消费问题如何解决？1.3 RabbitMQ中死信交换机了解吗？（RabbitMQ延迟队列有了解过吗？）1.4 如果有100万消息堆积在MQ，如何解决？1.5 RabbitMQ的高可用机制了解吗？二、Kafka2.1 Kafka是如何保证消息不丢失？2.2 Kafka中消息的重复消费问题如... 目录一、RabbitMQ 1.1 RabbitMQ如何保证消息不丢失？1.2 RabbitMQ消息的重复消费问题如何解决？1.3 RabbitMQ中死信交换机了解吗？（RabbitMQ延迟队列有了解过吗？）1.4 如果有100万消息堆积在MQ，如何解决？1.5 RabbitMQ的高可用机制了解吗？二、Kafka2.1 Kafka是如何保证消息不丢失？2.2 Kafka中消息的重复消费问题如...
- Kafka 控制生产者流量Kafka 是一个分布式流处理平台，广泛用于构建实时数据管道和流应用。在高并发场景下，生产者可能会产生大量数据，导致 Kafka 集群压力过大。因此，控制生产者流量是确保 Kafka 集群稳定性和性能的关键。 1. 控制生产者流量的作用防止过载：避免 Kafka 集群因生产者流量过大而崩溃。资源优化：合理分配系统资源，提高 Kafka 集群的吞吐量。流量整形：根据... Kafka 控制生产者流量Kafka 是一个分布式流处理平台，广泛用于构建实时数据管道和流应用。在高并发场景下，生产者可能会产生大量数据，导致 Kafka 集群压力过大。因此，控制生产者流量是确保 Kafka 集群稳定性和性能的关键。 1. 控制生产者流量的作用防止过载：避免 Kafka 集群因生产者流量过大而崩溃。资源优化：合理分配系统资源，提高 Kafka 集群的吞吐量。流量整形：根据...
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