- 版权归PUMA项目组所有，转载请声明，多谢。 kakfa大规模集群能力在前面已给大家分享过，kafka作为消息总线，在支撑云千万tps上千节点的集群能力非常出色，本文继续对业界关于单机多topic的性能瓶颈点问题（比如：https://yq.aliyun.com/articles/62832?spm=5176.100239.blogcont25379.8.KMUH1L）,国内某云使用Rock 版权归PUMA项目组所有，转载请声明，多谢。 kakfa大规模集群能力在前面已给大家分享过，kafka作为消息总线，在支撑云千万tps上千节点的集群能力非常出色，本文继续对业界关于单机多topic的性能瓶颈点问题（比如：https://yq.aliyun.com/articles/62832?spm=5176.100239.blogcont25379.8.KMUH1L）,国内某云使用Rock
- Splunk是业界赫赫有名的数据分析工具，比较擅长BI和安全分析，我司很多部门都有购买其产品和服务。最近有个需求要把Splunk和分部署消息队列Kafka做个集成，Splunk官方提供的一个Kafka的插件，可以很容易的做到与开源Kafka集成，本文简单描述一下集成的配置方法。本文假设你的环境里已经搭建好了Splunk和Kafka（Splunk搭建请参考，Kafka搭建请参考）。 # 概述Spl Splunk是业界赫赫有名的数据分析工具，比较擅长BI和安全分析，我司很多部门都有购买其产品和服务。最近有个需求要把Splunk和分部署消息队列Kafka做个集成，Splunk官方提供的一个Kafka的插件，可以很容易的做到与开源Kafka集成，本文简单描述一下集成的配置方法。本文假设你的环境里已经搭建好了Splunk和Kafka（Splunk搭建请参考，Kafka搭建请参考）。 # 概述Spl
- 即MessageSet是MessageAndOffset类的集合。case class MessageAndOffset(message: Message, offset: Long)MessageAndOffset是一个case类，带有Message和offset这两个成员。从名字就知道是带ByteBuffer的MessageSet类，其构造函数类会调用create函数，里面就会创建一个Byte 即MessageSet是MessageAndOffset类的集合。case class MessageAndOffset(message: Message, offset: Long)MessageAndOffset是一个case类，带有Message和offset这两个成员。从名字就知道是带ByteBuffer的MessageSet类，其构造函数类会调用create函数，里面就会创建一个Byte
- 27. read: 先说说这个方法的返回对象: FetchDataInfo——这是一个case类，包含了日志位移元数据信息以及一个消息集合。这个方法也很简单，就是从日志中读取消息，将起始位移和读取到的消息集合封装进一个FetchDataInfo中。此方法接收3个参数: startOffset表示读取操作执行的开始位移点; maxLength表示最多读取的字节数; maxOffset表示读取操 27. read: 先说说这个方法的返回对象: FetchDataInfo——这是一个case类，包含了日志位移元数据信息以及一个消息集合。这个方法也很简单，就是从日志中读取消息，将起始位移和读取到的消息集合封装进一个FetchDataInfo中。此方法接收3个参数: startOffset表示读取操作执行的开始位移点; maxLength表示最多读取的字节数; maxOffset表示读取操
- Log模块读写源码分析1. 基本原理注：本文部分内容摘自互联网1.1 Kafka消息存储方式首先深入的了解一下Kafka中的Topic.Topic是发布的消息的类别或者种子Feed名。对于每一个Topic, Kafka集群维护这一个分区的log,就像下图中的示例：每一个分区都是一个顺序的、不可变的消息队列，并且可以持续的添加。分区中的消息都被分配了一个序列号，称之为 Log模块读写源码分析1. 基本原理注：本文部分内容摘自互联网1.1 Kafka消息存储方式首先深入的了解一下Kafka中的Topic.Topic是发布的消息的类别或者种子Feed名。对于每一个Topic, Kafka集群维护这一个分区的log,就像下图中的示例：每一个分区都是一个顺序的、不可变的消息队列，并且可以持续的添加。分区中的消息都被分配了一个序列号，称之为
- 这里主要是根据config.queueEnqueueTimeoutMs参数选择不同的入队列方式，该参数的值含义如下：# Timeout for event enqueue:# 0: events will be enqueued immediately or dropped if the queue is full# -ve: enqueue will block indefinitely if 这里主要是根据config.queueEnqueueTimeoutMs参数选择不同的入队列方式，该参数的值含义如下：# Timeout for event enqueue:# 0: events will be enqueued immediately or dropped if the queue is full# -ve: enqueue will block indefinitely if
- 上期链接：kafka源码解析之一：源代码工程目录介绍1. 初始化代码分析：首先Demo里封装了一个Producer类， 这个类提供了同步和异步两种方式来发送消息。 异步发送消息是基于同步发送消息的接口来实现的。异步发送消息的实现很简单，客户端消息发送过来以后，先放入到一个队列中然后就返回了。Producer再开启一个线程（ProducerSendThread）不断从队列中取出消息，然后调用同步 上期链接：kafka源码解析之一：源代码工程目录介绍1. 初始化代码分析：首先Demo里封装了一个Producer类， 这个类提供了同步和异步两种方式来发送消息。 异步发送消息是基于同步发送消息的接口来实现的。异步发送消息的实现很简单，客户端消息发送过来以后，先放入到一个队列中然后就返回了。Producer再开启一个线程（ProducerSendThread）不断从队列中取出消息，然后调用同步
- 对于kafka，我们不仅在单机、集群、参数调优等方面，对kakfa全方位研究，更要在代码层解读，从原理到代码细节一一打开看看。(声明：所有这系列代码分析章节，有些图片/资料整理来自网络公开资料，站在巨人肩膀上二次仔细解读代码总结分享给大家) 对于kafka，我们不仅在单机、集群、参数调优等方面，对kakfa全方位研究，更要在代码层解读，从原理到代码细节一一打开看看。(声明：所有这系列代码分析章节，有些图片/资料整理来自网络公开资料，站在巨人肩膀上二次仔细解读代码总结分享给大家)
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- 文章目录 业务实现之编写写入ODS层业务代码 一、代码编写 二、创建Iceberg-ODS层表 1、在Hive中添加Iceberg表格式需要的包 2、创建Iceberg表 三、代码测试 1、在Kafka中创建对应的topic 2、将代码中消费Kafka数据改成从头开始消费 3、启动日志采集接口，启动Flume监控 4... 文章目录 业务实现之编写写入ODS层业务代码 一、代码编写 二、创建Iceberg-ODS层表 1、在Hive中添加Iceberg表格式需要的包 2、创建Iceberg表 三、代码测试 1、在Kafka中创建对应的topic 2、将代码中消费Kafka数据改成从头开始消费 3、启动日志采集接口，启动Flume监控 4...
- 从时间节点上来看，每年的 3月、4月是一年中求职跳槽的黄金季！ 最近也收到很多小伙伴的后台留言 “有没有大数据学习资源，进阶学习路线，PDF，电子书，面试文档等等...” 一系列问题，这篇文章等于是针对以上的问题统一做回答了。 肝了一周，做了一些资源筛选，依照自己的学习经验和相关的资料做个整理，把一些我看过的精品视频，技术书籍... 从时间节点上来看，每年的 3月、4月是一年中求职跳槽的黄金季！ 最近也收到很多小伙伴的后台留言 “有没有大数据学习资源，进阶学习路线，PDF，电子书，面试文档等等...” 一系列问题，这篇文章等于是针对以上的问题统一做回答了。 肝了一周，做了一些资源筛选，依照自己的学习经验和相关的资料做个整理，把一些我看过的精品视频，技术书籍...
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