ava集成kafka要在 Java 项目中集成 Apache Kafka 以实现消息的生产和消费，步骤如下：1. 引入 Maven 依赖在您的 pom.xml 文件中添加以下依赖，以包含 Kafka 客户端库：<dependencies>     <!-- Kafka Clients -->     <dependency>         <groupId>org.apache.kafka</groupId>         <artifactId>kafka-clients</artifactId>         <version>2.8.0</version>     </dependency>     <!-- 如果使用 Spring Boot，可添加以下依赖 -->     <dependency>         <groupId>org.springframework.kafka</groupId>         <artifactId>spring-kafka</artifactId>         <version>2.7.0</version>     </dependency> </dependencies>2. 配置 Kafka 生产者首先，设置生产者的配置属性： import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer; import org.apache.kafka.clients.producer.Producer; import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig; import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord; import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;  import java.util.Properties;  public class KafkaProducerExample {     public static void main(String[] args) {         // 配置属性         Properties props = new Properties();         props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");         props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());         props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());          // 创建生产者         Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);          // 发送消息         for (int i = 0; i < 10; i++) {             ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>("your_topic", "key" + i, "value" + i);             producer.send(record);         }          // 关闭生产者         producer.close();     } } 3. 配置 Kafka 消费者接下来，设置消费者的配置属性，并订阅主题以消费消息： import org.apache.kafka.clients.consumer.Consumer; import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig; import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords; import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer; import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;  import java.time.Duration; import java.util.Collections; import java.util.Properties;  public class KafkaConsumerExample {     public static void main(String[] args) {         // 配置属性         Properties props = new Properties();         props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");         props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "your_group_id");         props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());         props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());          // 创建消费者         Consumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);          // 订阅主题         consumer.subscribe(Collections.singletonList("your_topic"));          // 持续消费消息         try {             while (true) {                 ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100));                 records.forEach(record -> {                     System.out.printf("Consumed message: key = %s, value = %s, offset = %d%n",                             record.key(), record.value(), record.offset());                 });             }         } finally {             // 关闭消费者             consumer.close();         }     } } 4. 使用 Spring Boot 集成 Kafka如果您使用 Spring Boot，可以通过配置 KafkaTemplate（用于生产消息）和使用 @KafkaListener 注解（用于消费消息）来简化 Kafka 的集成。生产者配置： import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig; import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer; import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.context.annotation.Configuration; import org.springframework.kafka.core.DefaultKafkaProducerFactory; import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate; import org.springframework.kafka.core.ProducerFactory;  import java.util.HashMap; import java.util.Map;  @Configuration public class KafkaProducerConfig {      @Bean     public ProducerFactory<String, String> producerFactory() {         Map<String, Object> configProps = new HashMap<>();         configProps.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");         configProps.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());         configProps.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());         return new DefaultKafkaProducerFactory<>(configProps);     }      @Bean     public KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate() {         return new KafkaTemplate<>(producerFactory());     } } 使用 KafkaTemplate 发送消息： import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate; import org.springframework.stereotype.Service;  @Service public class KafkaProducerService {      @Autowired     private KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate;      public void sendMessage(String topic, String key, String value) {         kafkaTemplate.send(topic, key, value);     } } 消费者配置： import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig; import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer; import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.context.annotation.Configuration; import org.springframework.kafka.annotation.EnableKafka; import org.springframework.kafka.config.ConcurrentKafkaListenerContainerFactory; import org.springframework.kafka.core.ConsumerFactory; import org.springframework.kafka.core.DefaultKafkaConsumerFactory;  import java.util.HashMap; import java.util.Map;  @EnableKafka @Configuration public class KafkaConsumerConfig {      @Bean     public ConsumerFactory<String, String> consumerFactory() {         Map<String, Object> props = new HashMap<>();         props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");         props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "your_group_id");         props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());         props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());         return new DefaultKafkaConsumerFactory<>(props);     }      @Bean     public ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<String, String> kafkaListenerContainerFactory() {         ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<String, String> factory = new ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<>();         factory.setConsumerFactory(consumerFactory());         return factory;     } } 使用 @KafkaListener 消费消息：在 Spring Boot 中，@KafkaListener 注解用于监听指定的 Kafka 主题，并在收到消息时触发相应的方法。以下是一个基本示例： import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener; import org.springframework.stereotype.Service;  @Service public class KafkaConsumerService {      @KafkaListener(topics = "your_topic", groupId = "your_group_id")     public void listen(String message) {         System.out.println("Received message: " + message);         // 在此处添加处理逻辑     } }    在上述代码中：topics：指定要监听的 Kafka 主题。groupId：指定消费者组 ID。listen 方法：当有新消息发布到指定主题时，该方法会被调用，message 参数包含消息的内容。批量消费消息如果希望一次处理多条消息，可以启用批量监听。首先，需要配置一个支持批量消费的 KafkaListenerContainerFactory： import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.context.annotation.Configuration; import org.springframework.kafka.annotation.EnableKafka; import org.springframework.kafka.config.ConcurrentKafkaListenerContainerFactory; import org.springframework.kafka.core.ConsumerFactory;  @EnableKafka @Configuration public class KafkaConsumerConfig {      @Bean     public ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<String, String> kafkaListenerContainerFactory(             ConsumerFactory<String, String> consumerFactory) {         ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<String, String> factory =                 new ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<>();         factory.setConsumerFactory(consumerFactory);         factory.setBatchListener(true); // 启用批量监听         return factory;     } } 然后，在消费者服务中使用 @KafkaListener 注解，并指定使用上述配置的工厂： import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener; import org.springframework.stereotype.Service; import java.util.List;  @Service public class KafkaBatchConsumerService {      @KafkaListener(         topics = "your_topic",         groupId = "your_group_id",         containerFactory = "kafkaListenerContainerFactory"     )     public void listen(List<String> messages) {         System.out.println("Received batch messages: " + messages);         // 在此处添加批量处理逻辑     } } 在上述代码中：containerFactory：指定使用支持批量消费的工厂。listen 方法的参数类型为 List<String>，用于接收一批消息。控制消费者的启动和停止在某些情况下，可能需要在运行时控制 Kafka 消费者的启动和停止。可以通过 KafkaListenerEndpointRegistry 来实现： import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.kafka.listener.KafkaListenerEndpointRegistry; import org.springframework.kafka.listener.MessageListenerContainer; import org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled; import org.springframework.stereotype.Service;  @Service public class KafkaListenerManager {      @Autowired     private KafkaListenerEndpointRegistry registry;      // 启动监听器     public void startListener(String listenerId) {         MessageListenerContainer listenerContainer = registry.getListenerContainer(listenerId);         if (listenerContainer != null && !listenerContainer.isRunning()) {             listenerContainer.start();         }     }      // 停止监听器     public void stopListener(String listenerId) {         MessageListenerContainer listenerContainer = registry.getListenerContainer(listenerId);         if (listenerContainer != null && listenerContainer.isRunning()) {             listenerContainer.stop();         }     } } 在上述代码中：startListener 方法用于启动指定的监听器。stopListener 方法用于停止指定的监听器。listenerId 对应于 @KafkaListener 注解中的 id 属性。通过这种方式，可以在应用运行时根据需要动态地控制 Kafka 消费者的行为。通过上述配置和代码示例，可以在 Spring Boot 项目中有效地集成 Kafka，实现消息的生产和消费功能。

问题：FI Kafka主题监控指标数据存储在哪里？需求：需要获取数据做外部系统主题流量监控

Kafka生产者流程是一个复杂但高效的过程，它涉及到多个步骤和组件的协同工作。以下是对Kafka生产者流程的详细分析：一、创建生产者实例配置生产者属性：生产者需要配置一系列参数以连接到Kafka集群，如bootstrap.servers（Kafka集群的地址列表）。配置序列化器（Serializer），用于将消息键（Key）和消息值（Value）序列化为字节数组，以便在网络上传输和存储。常见的序列化器有StringSerializer、ByteArraySerializer等。其他重要配置项包括acks（指定消息需要多少个副本成功写入后才认为消息发送成功）、retries（消息发送失败后的重试次数）、batch.size（控制生产者批量发送消息的大小）、linger.ms（控制生产者在发送消息之前等待更多消息加入批次的时间）等。创建KafkaProducer实例：使用配置好的属性创建一个KafkaProducer实例。这个实例将负责后续的消息发送操作。二、构建消息创建ProducerRecord：生产者通过创建ProducerRecord对象来构建要发送的消息。ProducerRecord包含了目标主题（Topic）、分区（Partition，可选）、消息键（Key，可选）和消息值（Value）。三、发送消息异步发送或同步发送：生产者可以选择异步发送或同步发送消息。异步发送可以提高吞吐量，但可能无法立即获得发送结果；同步发送则可以在发送后立即获得发送结果。在异步发送中，生产者将消息添加到缓冲区中，并异步地将缓冲区中的消息批量发送到Kafka集群。序列化消息：在发送之前，生产者会使用配置的序列化器将消息键和消息值序列化为字节数组。选择分区：Kafka根据消息键和分区策略（如轮询或哈希）选择目标分区。如果消息键为空，则使用轮询策略将消息均匀分配到各个分区。发送至Leader Broker：生产者将序列化后的消息发送到目标分区的Leader Broker。Leader Broker是分区中负责处理读写请求的Broker。四、消息确认写入本地日志文件：Leader Broker接收到消息后，将其写入本地日志文件。这是Kafka实现消息持久化的关键步骤。副本同步：Leader Broker将消息同步到从副本（Follower）Broker。从副本将消息写入本地日志文件，并向Leader发送确认。消息提交：当Leader Broker收到足够数量的从副本确认后，将消息标记为已提交（Committed）。已提交的消息对消费者可见。发送ACK给生产者：根据acks参数的设置，Leader Broker向生产者发送确认（ACK）。如果acks=all，则等待所有ISR副本（In-Sync Replicas）确认后才发送ACK。五、生产者行为调整缓冲区管理：生产者有一个内部缓冲区用于存储待发送的消息。当缓冲区满或达到发送条件时（如batch.size达到或linger.ms超时），生产者将缓冲区中的消息批量发送到Kafka集群。重试机制：如果消息发送失败（如网络问题、Broker故障等），生产者会根据retries参数的设置进行重试。性能调优：通过调整batch.size、linger.ms等参数，可以优化生产者的性能和吞吐量。综上所述，Kafka生产者流程是一个涉及多个步骤和组件的复杂过程。通过合理配置和优化生产者的行为，可以实现高效、可靠的消息发送。

MRS是安全模式，kakfa集群把Ranger鉴权停了也连不上，测试报未知错误，但是kafka在客户端中是可以正常使用的。

Kafka作为一种分布式消息队列系统，在大数据领域和实时数据处理中扮演着重要的角色。随着Kafka的广泛应用，用户对其功能的需求也在不断增加。延时操作作为其中之一，为用户提供了更多的灵活性和实用性。本文将介绍Kafka中延时操作的相关内容，包括其背后的原理、实现方式以及应用场景。Kafka延时操作的原理Kafka延时操作的实现原理主要基于两个核心组件：Producer和Consumer。在传统的消息队列系统中，消息被发送后立即可被消费者接收，而Kafka的延时操作则在此基础上进行了扩展，允许用户在发送消息时设置延时参数，使得消息在一定时间后才能被消费者消费。具体来说，Kafka中的延时操作主要通过以下步骤实现：消息发送：Producer将消息发送到Kafka集群中的Topic。延时设置：在消息发送的同时，Producer可以设置延时参数，指定消息在多长时间后可被消费者消费。消息存储：Kafka将延时消息存储在Topic的分区中，但并不立即将其发送给消费者。定时器管理：Kafka内部维护了一个定时器管理器，定期检查消息的延时时间是否到期。消息推送：当消息的延时时间到期后，Kafka将消息推送给对应的消费者进行消费。通过以上步骤，Kafka实现了对延时消息的有效管理和推送，确保消息能够在指定的时间点被消费者接收。Kafka延时操作的实现方式Kafka延时操作的实现方式通常依赖于两种机制：基于时间戳的延时和基于特殊Topic的延时。基于时间戳的延时：这种方式是通过设置消息的时间戳来实现延时操作。Producer在发送消息时，可以为消息设置一个未来的时间戳，指定消息在该时间点之后才能被消费者消费。Kafka会根据消息的时间戳进行延时推送，直到时间点到达后才将消息发送给消费者。基于特殊Topic的延时：另一种方式是通过创建专门的延时Topic来实现延时操作。用户可以将需要延时的消息发送到延时Topic中，然后设置一个定时任务来定期检查延时Topic中的消息，并将到期的消息转发到目标Topic供消费者消费。这两种方式各有优劣，用户可以根据具体需求选择合适的实现方式。Kafka延时操作的应用场景Kafka延时操作在实际应用中具有广泛的应用场景，主要包括以下几个方面：消息调度：延时操作可以用于实现消息的定时发送，例如定时提醒、定时任务等。用户可以将需要延时发送的消息发送到Kafka中，然后设置延时参数，使得消息在指定时间点被发送给消费者。重试机制：延时操作还可以用于实现消息的重试机制。当某个消息发送失败时，可以将该消息发送到延时Topic中，并设置一定的延时时间，等待一段时间后再次尝试发送。这样可以有效地降低消息发送失败的概率，提高系统的可靠性。流量控制：延时操作还可以用于实现流量控制，避免系统因突发大量消息而崩溃。通过设置延时参数，可以在系统负载过高时将部分消息延时发送，从而平滑处理系统压力。业务流程控制：延时操作还可以用于实现复杂的业务流程控制，例如订单超时处理、用户活动提醒等。通过设置延时参数，可以在特定的时间点触发相应的业务流程，从而实现自动化的业务处理。

寻农业物联网平台嵌入式开发更新

  最近遇到个问题，数据上游推送到carbon的数据是实时的，大概5分钟一批。但是carbon数据库不知道怎么才能利用检测工具实时抽取数据到kafka中。有大佬帮忙给个建议吗？

生产者代码：报错情况：

springboot配置多kafkakafka，说起这个玩意，大家应该都不陌生，不知道啥是kafka的直接去搜索就像MySQL的使用一样，我们在用kafka的时候，也会碰到需要使用多个kafka的情况，比如我从kafkaA的一个topic里消费出数据，进行一次处理，然后我要写入到kafkaB的topic里从网上找了很多配置多kafka的教程，但是都不大好使，后来还是找到了，加上我自己改了点点东西，贴出来和大家分享一下~首先是pom文件,kafka的依赖1234<dependency>    <groupId>org.springframework.kafka</groupId>    <artifactId>spring-kafka</artifactId></dependency>配置文件spring:   kafka:     listener:       concurrency: 10     one:       # kafka地址       bootstrap-servers: 192.168.217.117:9092       producer:         # 生产者每次发送消息的时间间隔（毫秒）         linger-ms: 5000         # 单条消息最大值（字节）         max-request-size: 16384         # 每次批量发送消息的数量         batch-size: 16384         # 缓存区大小         buffer-memory: 33554432         # 队列         topic: test       consumer:         # 是否自动提交         enable-auto-commit: true         # 队列         topic: topic         # group ID         group-id: consumer     two:       # kafka地址       bootstrap-servers: 192.168.217.160:9092       producer:         # 生产者每次发送消息的时间间隔（毫秒）         linger-ms: 100         # 单条消息最大值（单位为字节，且大小指的是经过序列化后的大小）         max-request-size: 16384         # 每次批量发送消息的数量         batch-size: 16384         # 缓存区大小         buffer-memory: 33554432         # 队列         topic: test       consumer:         # 是否自动提交         enable-auto-commit: true         # 队列         topic: test         # group ID         group-id: consumer有了配置文件当然就要读取配置文件了先读取第一个kafka@EnableKafka @Configuration public class KafkaConfigOne {       @Value("${spring.kafka.one.bootstrap-servers}")     private String bootstrapServers;     @Value("${spring.kafka.one.consumer.enable-auto-commit}")     private boolean enableAutoCommit;     @Value("${spring.kafka.one.consumer.group-id}")     private String groupId;     @Value("${spring.kafka.one.producer.linger-ms}")     private Integer lingerMs;     @Value("${spring.kafka.one.producer.max-request-size}")     private Integer maxRequestSize;     @Value("${spring.kafka.one.producer.batch-size}")     private Integer batchSize;     @Value("${spring.kafka.one.producer.buffer-memory}")     private Integer bufferMemory;         @Bean     public KafkaTemplate<String, String> kafkaOneTemplate() {         return new KafkaTemplate<>(producerFactory());     }       @Bean     KafkaListenerContainerFactory<ConcurrentMessageListenerContainer<Integer, String>> kafkaOneContainerFactory() {         ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<Integer, String> factory = new ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<>();         factory.setConsumerFactory(consumerFactory());         factory.setConcurrency(3);         factory.getContainerProperties().setPollTimeout(3000);         return factory;     }       private ProducerFactory<String, String> producerFactory() {         return new DefaultKafkaProducerFactory<>(producerConfigs());     }       public ConsumerFactory<Integer, String> consumerFactory() {         return new DefaultKafkaConsumerFactory<>(consumerConfigs());     }       private Map<String, Object> producerConfigs() {         Map<String, Object> props = new HashMap<>();         props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, bootstrapServers);         props.put(ProducerConfig.LINGER_MS_CONFIG,lingerMs);         props.put(ProducerConfig.MAX_REQUEST_SIZE_CONFIG, maxRequestSize);         props.put(ProducerConfig.BATCH_SIZE_CONFIG,batchSize);         props.put(ProducerConfig.BUFFER_MEMORY_CONFIG,bufferMemory);         props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);         props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);         return props;     }       private Map<String, Object> consumerConfigs() {         Map<String, Object> props = new HashMap<>();         props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, bootstrapServers);         props.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, enableAutoCommit);         props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG,groupId);         props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);         props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);         return props;     } } 接着读取第二个kafka@EnableKafka @Configuration public class KafkaConfigTwo {       @Value("${spring.kafka.two.bootstrap-servers}")     private String bootstrapServers;     @Value("${spring.kafka.two.consumer.enable-auto-commit}")     private boolean enableAutoCommit;     @Value("${spring.kafka.two.consumer.group-id}")     private String groupId;     @Value("${spring.kafka.two.producer.linger-ms}")     private Integer lingerMs;     @Value("${spring.kafka.two.producer.max-request-size}")     private Integer maxRequestSize;     @Value("${spring.kafka.two.producer.batch-size}")     private Integer batchSize;     @Value("${spring.kafka.two.producer.buffer-memory}")     private Integer bufferMemory;         @Bean     public KafkaTemplate<String, String> kafkaTwoTemplate() {         return new KafkaTemplate<>(producerFactory());     }       @Bean     KafkaListenerContainerFactory<ConcurrentMessageListenerContainer<Integer, String>> kafkaTwoContainerFactory() {         ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<Integer, String> factory = new ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<>();         factory.setConsumerFactory(consumerFactory());         factory.setConcurrency(3);         factory.getContainerProperties().setPollTimeout(3000);         return factory;     }       private ProducerFactory<String, String> producerFactory() {         return new DefaultKafkaProducerFactory<>(producerConfigs());     }       public ConsumerFactory<Integer, String> consumerFactory() {         return new DefaultKafkaConsumerFactory<>(consumerConfigs());     }       private Map<String, Object> producerConfigs() {         Map<String, Object> props = new HashMap<>();         props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, bootstrapServers);         props.put(ProducerConfig.LINGER_MS_CONFIG,lingerMs);         props.put(ProducerConfig.MAX_REQUEST_SIZE_CONFIG, maxRequestSize);         props.put(ProducerConfig.BATCH_SIZE_CONFIG,batchSize);         props.put(ProducerConfig.BUFFER_MEMORY_CONFIG,bufferMemory);         props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);         props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);         return props;     }       private Map<String, Object> consumerConfigs() {         Map<String, Object> props = new HashMap<>();         props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, bootstrapServers);         props.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, enableAutoCommit);         props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG,groupId);         props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);         props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);         return props;     } } 使用：12345     @Autowired    @Qualifier("kafkaTwoTemplate")    private KafkaTemplate kafkaTwoTemplate;  kafkaTwoTemplate.send("topic", "message");直接注入使用就可以，但是，在这儿注意，因为配置了多个kafka，所以需要进行区分，此处我使用@Autowired和@Qualifier连用，大家也可以使用@DataSource，这个就是多数据源的注解而已，无所谓，按照个人习惯进行使用就OK当然，还有消费者1234@KafkaListener(topics = {"#{'${spring.kafka.two.consumer.topic}'}"}, containerFactory = "kafkaTwoContainerFactory")   public void listenerTwo (String data) {       System.out.println(data);   }

FusionInsight HD 6513 在线升级 FusionInsight HD 6517版本  需要多长时间？怎么评估的？

FusionInsight HD 6513升级 FusionInsight HD 6517版本，是否支持部分组件在线升级，其他组件离线升级？

kafka消息格式，参考cid:link_0带有table、sql、old等关键字，flinksql建表时sql校验不通过，这种情况要如何处理

 一、Kafka的模型与优势 1. Kafka 模型 在Kafka中，有几个主要的概念需要了解，包括broke、topic、partition等  Broker Broker是Kafka集群中的一个节点，可以理解为是一个Kafka实例，一个Kafka集群由多个Broker组成。Broker负责存储数据，处理客户端的请求，以及协调分布式环境下的各种工作。  Topic Topic是Kafka中消息的基本单位，相当于消息的分类。每个Topic包含了若干个消息，这些消息被存储在Broker中的一个或多个Partition中。一个Topic可以有多个Partition，同时每个Partition只能属于一个Topic。Topic名称是一个字符串，通常表示Topic所代表的业务或功能，例如"order"、"log"等等。  Partition Partition是Kafka中的一个概念，表示一个物理上的存储单元。一个Topic可以被分割成多个Partition，每个Partition可以存储一定数量的消息。Partition中的消息是有序的，每个消息都有一个唯一的编号，称为Offset。Offset是Partition中消息的唯一标识符，客户端可以根据Offset从Partition中读取消息。  当然，Partition 其实也分种类，有着主备关系。如上图，Partition1 在 Broker1中是主分区（Leader）用实线表示。在其他分区中也有Partition1 ，但都是备份（follower），用虚线表示。  2. Kafka 优势 不难看出，Kafka的设计很像分布式文件系统，因为天然就是要多个Broker节点，所以具有很大的吞吐能力。再加上可选数量的备份，配合以高效的数据存储，使得其有很强的性能，我们可以总结一下Kafka的几项优势   高吞吐率 Kafka的高吞吐率是其最为突出的优势。在Kafka的设计中，每个分区都有多个副本，如果需要，每个副本都可以独立地对外提供服务。这种设计使得Kafka能够轻松地扩展到数千个节点，从而实现高吞吐率的数据传输。此外，Kafka支持批量消息传送，可以将小消息合并为一个大的批处理消息，从而减少网络传输的开销。  可靠性高 Kafka的分布式设计和多副本机制可以保证数据的高可靠性。每个分区都有多个副本，一旦某个副本出现故障，其他副本会自动接管服务。此外，Kafka支持消息的持久化存储，即使出现消息传输中断或节点崩溃，也可以在节点恢复后重新传输数据。  灵活性高 Kafka的灵活性也是其优势之一。Kafka不仅能够作为消息中间件，还可以作为日志收集和数据处理的平台。此外，Kafka的存储模型很灵活，支持多种不同的数据类型和格式，可以自定义消息格式和处理逻辑。  当然，除了性能优异，Kafka 的生态系统也很丰富，有多种不同的消费者和生产者客户端，支持多种编程语言，例如Java、Python和Go等。此外，Kafka还提供了Kafka Connect和Kafka Streams API，可以将Kafka与不同的外部系统集成，并且支持实时数据处理和流式计算。  二、Kafka与竞争对手的区别 1. 与RabbitMQ相比 在之前的文章《消息队列选型——为什么选择RabbitMQ》 中，其实我们已经对Kafka RabbitMQ进行了一些对比，这里我把当时的对比表格再放出来：   RabbitMQ是一个流行的AMQP消息代理，可提供很好的消息传递性能，还可以在高可靠性和事务性方面提供更好的支持。然而，相对于Kafka，RabbitMQ在可扩展性和处理大量数据时的性能方面不够强大。但是，对于许多大数据应用程序来说，Kafka的可扩展性和性能优势使其成为更好的选择。  2. 与ActiveMQ相比 ActiveMQ是Apache旗下的分布式消息代理，可提供良好的Java集成和可靠性。  对比项    ActiveMQ    Kafka 应用场景    应用于企业内部的消息传递、集成、异步通信等    应用于大规模数据处理、流式计算等 消息存储模式    消息被发送到队列或主题，存储在磁盘上    消息以分区的方式存储在Kafka集群的磁盘上 消息消费    消息被消费后会被删除    消息被消费后不会立即删除，而是根据设置的保留时间保留在磁盘上 吞吐量    吞吐量相对较低    吞吐量相对较高 可扩展性    相对较差    相对较好 消息保证    支持消息事务，可保证消息的可靠性    支持至少一次消息传递，不保证消息的可靠性 消息顺序保证    支持消息顺序保证    支持基于分区的消息顺序保证 管理维护    相对较简单    相对较复杂 生态系统    生态系统相对较完善    生态系统相对较单一 开发难度    开发难度相对较大    开发难度相对较低 消息传递方式    传递方式基于TCP协议    传递方式基于TCP协议，支持Zero-copy技术 消息过滤器    支持类SQL语言的消息过滤器    不支持消息过滤器 消息分发机制    消费者需要轮询服务器获取消息    消息通过推模式由服务器主动分发给消费者 消息重复消费问题    相对较少    相对较多 但是，相对于Kafka，ActiveMQ 在处理大量数据时的性能不足，并且在滞后和可扩展性方面也存在问题，这意味着，Kafka 在高性能、大规模数据处理时，具备很强的优势。  3. 与RocketMQ相比 Kafka和RocketMQ都是流行的分布式消息队列系统，它们都可以用于数据传输和处理，他们的一些特征对比如下  特性    Kafka    RocketMQ 适用场景    大规模实时数据处理，高吞吐量，低延迟    大规模分布式消息传递和处理 数据模型    基于日志的消息传递模型，消息有序    基于 JMS 的消息传递模型，支持消息批量发送 存储方式    消息使用队列存储，副本机制保证数据可靠性    消息使用主题存储，支持多种存储方式 分区设计    分布式分区，水平扩展容易    分布式分区，支持水平、竖直扩展 性能表现    高吞吐量，低延迟，处理大数据流效果更佳    处理高并发、大数据流效果更佳 可靠性    通过多个副本保证数据可靠性，并具有良好的容错性    基于分布式架构，具有较强的可靠性和容错性 社区支持    开源社区支持广泛，文档丰富，插件可扩展    独立开源社区支持，文档和插件相对较少 总的来说，RocketMQ在性能方面与Kafka相当。至于社区的话，两者现在都是Apache软件基金会的顶级项目，Kafka最初是由LinkedIn公司开发的，而RocketMQ最初是由阿里巴巴公司开发的，但是贡献给了Apache软件基金会稍微晚一些，所以相对活跃度低一些，但其在国内应用很广泛。  4. 与Pulsar对比 Apache Pulsar和Apache Kafka都是可扩展、可靠的流式数据平台。它们都具有高可用性、高并发性和高吞吐量，并支持分布式订阅和发布，他们的一些对比如下：  对比项    Apache pulsar    Kafka 发布时间    2017年    2011年 语言    Java    Scala 群集模式    多租户    无多租户 可伸缩性    低延迟和高容量    可扩展性极高 事务    支持    不支持 消息顺序    有序    有序 多语言客户端    支持    支持 跨数据中心复制    支持    支持 批量发送    支持    支持 多租户安全    支持    不支持 社区支持    相对较新，但增长迅速    相对成熟的社区支持 性能    Pulsar在延迟、吞吐量和可伸缩性方面表现出色，特别是在多租户和跨数据中心复制方面。    Kafka在吞吐量和可伸缩性方面表现出色，是一个可靠而高效的消息传递系统。 总的来说，Apache pulsar和Kafka都是高性能分布式消息传递系统，用于实时数据传输。它们都具有不同的功能和性能特点。Apache pulsar具有更多的功能，例如异地复制、多租户设计等，但Kafka具有更高的性能和更成熟的社区支持。  三、 Kafka的典型应用场景 1. 常用场景 消息队列 Kafka可以作为传统消息队列的替代方案。它可以快速传输大量消息，保持消息的可靠性和顺序性，并允许多个消费者读取消息，尽管在MQ功能性上的特点稍逊一筹，相比其他MQ插件，Kafka拥有更好的可扩展性和吞吐量。  日志收集 Kafka可以作为日志收集的理想平台。由于其可靠性和可扩展性，Kafka可以在数百个服务器上实时收集日志，这些日志可以进行后续处理和分析。Kafka的高效处理能力使其成为收集实时日志的最佳选择。我们在《日志搞不定？手把手教你如何使用Log4j2 》 里也提到可以配置Appenders将日志传输至Kafka服务器。 相比其他MQ插件，Kafka预设了这种场景，使用更容易，并且能够处理更高的数据量和更快的数据传输速率。  流处理 Kafka的流处理功能使其成为构建实时处理系统的首选平台。它可以让开发人员通过处理无限流来自动触发和响应事件，并可以在流中使用各种数据处理步骤。与其他MQ插件相比，Kafka使用分布式流处理，可以处理大量的数据并提供更高的可靠性。  事件驱动 Kafka可以作为事件驱动架构的后端，帮助处理大量的事件数据，包括用户行为数据、交易数据、日志数据等。相比其他MQ插件，Kafka拥有更好的扩展性和容错性。  2. 案例分析 场景： 一个大型电商网站需要实时监控用户的购买行为，以便及时调整商品推荐策略和优惠活动，提高用户购买率。这个网站有数千万的用户和数百万个商品，每秒钟会产生成千上万的购买行为事件，如何高效地收集、处理和分析这些数据，是一个非常具有挑战性的问题。  解决方案： 使用Kafka来搭建一个实时数据处理系统，主要包含以下组件：  1.数据收集：在电商网站的应用程序中，使用Kafka的Producer API将用户的购买行为数据发送到Kafka的Topic中。  2.数据处理：在Kafka的消费者端，运行一个或多个消费者进程来处理数据。消费者进程可以使用Kafka Connect将数据写入到NoSQL数据库、Hadoop集群等数据存储系统中。在处理数据时，消费者需要注意以下几个关键点：  保证数据的可靠性：使用Kafka的消息确认机制来保证数据不会丢失或重复处理。 支持分布式处理：使用Kafka的分区机制来实现高效的水平扩展，并避免单点故障的影响。 时间戳管理：在处理数据时，需要记录数据到Kafka中的时间戳来确保正确性。 3.数据分析：使用实时流处理工具，如Apache Storm、JStorm或Apache Flink，对数据进行实时分析和处理，并输出结果到实时报表和仪表盘中。在使用这些工具时，需要注意以下几个关键点：  窗口机制：使用窗口机制来控制处理数据的时间段，以便对数据进行聚合、分析和统计。 数据源管理：与Kafka相同，实时流处理工具也需要支持分布式处理，并且可以通过Kafka Connect来实现数据源的管理。 处理结果数据的可视化：使用可视化工具，如Grafana、Kibana等，将处理结果可视化，并输出到实时报表和仪表盘中，便于业务人员和技术人员了解实时数据变化。 总结 经过上述的讲解，我们不难知道Kafka的应用场景非常广泛，你可以只把他当MQ组件，也可以使用它进行日志传输或流处理。它的特点也非常鲜明，就是强大的吞吐量、扩展性和可靠性。当然它与传统MQ组件对比，它在复杂场景下的使用会比较麻烦。但其在大数据领域应用广泛，比如经常作为 Hadoop 的数据源，将数据传输到 Hadoop 中进行存储和处理。  当然，在实际选型中我们往往要考虑更多问题，除了明确需求和场景，还要考虑已用的技术栈情况、开发语言支持、版本更新情况。并没有哪一种框架是万金油。而对于一些要求比较单薄的场景，可能许多的框架都可以满足要求，那么易用和易维护就会成为选型的关键 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「战斧」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/u011709538/article/details/133791167 

问题描述：公司最近使用使用华为kafka，通过DRS获取ORACLE数据库日志文件并且使用ARVO格式序列化到kafka里的topic里，最后通过工具插入目标数据库中。问题点：现要通过java获取topic里的数据，并且反序列化ARVO格式成JSON可识别语句。目前已经获取到topic数据，但是反序列化出错，（使用的是官网给的反序列化demo和schem）kafka 消费者获取数据代码：出错代码行：报错信息：烦请大佬帮忙！！！

最近一位3年工作经验的小伙伴去某厂面试，被问到这样一个问题，说：”请你简单说一下Kafka的零拷贝原理“。然后，这位小伙伴突然愣住了，什么是零拷贝，零拷贝跟Kafka有关系吗？那么今天，我给大家来聊一聊我对Kafka零拷贝原理的理解。1、什么是零拷贝？在实际应用中，如果我们需要把磁盘中的某个文件内容发送到远程服务器上，它必须要经过几个拷贝的过程，如图所示：1、从磁盘中读取目标文件内容拷贝到内核缓冲区2、CPU控制器再把内核缓冲区的数据赋值到用户空间的缓冲区中3、接着在应用程序中，调用write()方法，把用户空间缓冲区中的数据拷贝到内核下的Socket Buffer中。4、最后，把在内核模式下的SocketBuffer中的数据赋值到网卡缓冲区（NIC Buffer)5、网卡缓冲区再把数据传输到目标服务器上在这个过程中我们可以发现，数据从磁盘到最终发送出去，要经历4次拷贝，而在这四次拷贝过程中，有两次拷贝是浪费的，分别是：1、从内核空间赋值到用户空间2、从用户空间再次复制到内核空间除此之外，由于用户空间和内核空间的切换会带来CPU的上线文切换，对于CPU性能也会造成性能影响。而零拷贝，就是把这两次多于的拷贝省略掉，应用程序可以直接把磁盘中的数据从内核中直接传输给Socket，而不需要再经过应用程序所在的用户空间，如下图所示零拷贝通过DMA（Direct Memory Access）技术把文件内容复制到内核空间中的Read Buffer，接着把包含数据位置和长度信息的文件描述符加载到Socket Buffer中，DMA引擎直接可以把数据从内核空间中传递给网卡设备。在这个流程中，数据只经历了两次拷贝就发送到了网卡中，并且减少了2次cpu的上下文切换，对于效率有非常大的提高。2、Kafka零拷贝？所以，所谓零拷贝，并不是完全没有数据赋值，只是相对于用户空间来说，不再需要进行数据拷贝。对于前面说的整个流程来说，零拷贝只是减少了不必要的拷贝次数而已。在程序中实现零拷贝的方式有三种：1、在Linux中，零拷贝技术依赖于底层的sendfile()方法实现2、在Java中，FileChannal.transferTo() 方法的底层调用的就是 sendfile() 方法。3、MMAP 文件映射机制。它的原理是，将磁盘文件映射到内存, 用户通过修改内存就能修改磁盘文件。使用这种方式可以获取很大的I/O提升，省去了用户空间到内核空间复制的开销。以上就是我对于Kafka中零拷贝原理的理解本次的面试题涉及到一些计算机底层的原理，大家在平时的业务开发过程中也很少关注。但我想提醒大家，如果要在技术路上走得更远，还是要多关注一些底层的实现原理，把基础打牢固。