1. 定义Kafka是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列（Message Queue），主要应用于大数据实时处理领域。2. 消息队列2.1 传统消息队列的应用场景传统使用场景就是异步处理： 使用消息队列的好处： 1）解耦 允许你独立的扩展或修改两边的处理过程，只要确保它们遵守同样的接口约束。 2）可恢复性 系统的一部分组件失效时，不会影响到整个系统。消息队列降低了进程间的耦合度，所 以即使一
二. 请求的接收以及分发主要分析两个类，实现网络通信的关键部件。分别是Acceptor 类和Processor 类。先介绍下SocketServer组件下的类：AbstractServerThread 类：这是 Acceptor 线程和 Processor 线程的抽象基类，定义了这两个线程的公有方法，如 shutdown（关闭线程）等。Acceptor 线程类：这是接收和创建外部 TCP 连接的线
本文目录1.自定义序列化器与反序列化器1.1 定义Order实体类1.2 定义Order序列化类1.3 生产者代码1.4. 定义Order反序列化器1.5 消费者代码2. 使用Avro序列化和反序列化2.1 Apache Avro介绍2.2 创建Maven项目2.3 创建schema 文件2.4.Avro生成entity2.5 生产者代码2.6 消费者代码 1.自定义序列化器与反序列化器1.1
传统的序列化 很明显这种序列化有一个问题，虽然能满足append的存储模式，但无法从中读取第n个对象，每次得从第一个开始读。kafka作为一种C-S架构，C端需要和S端进行通信，批量向S端传送序列化的对象，达到batch.size(8K)或者时间达到linger.ms(5ms)向server端传送数据，据此推断C端和S端的通信应该使用的是长连接，而不会是每次传送数据打开一个socke
一、kafka简介Kafka是一个高吞吐量、分布式的发布—订阅消息系统。目前kafka已经定位为一个分布式流式处理平台。kafka主要扮演如下三大“角色”消息系统：Kafka和传统的消息系统（也称为消息中间件）都具备系统解耦、冗余存储、流量削峰、缓冲、异步通信、扩展性、可恢复性等功能。于此同时Kafka还提供了大多数系统难以实现的消息顺序性保障及回溯消费的功能。存储系统：Kafka把消息持久化到磁
Kafka Producer在发送消息时必须配置的参数为：bootstrap.servers、key.serializer、value.serializer。序列化操作是在拦截器（Interceptor）执行之后并且在分配分区(partitions)之前执行的。首先我们通过一段示例代码来看下普通情况下Kafka Producer如何编写：public class ProducerJavaDemo
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2023-08-19 14:04:04
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有序列化就会有反序列化，反序列化的操作是在KafkaConsumer中完成的，使用起来只需要配置一下key.deserializer和value.deseriaizer。对应上面自定义的Company类型的Deserializer就需要实现org.apache.kafka.common.serialization.Deserializer接口，这个接口同样有三个方法：publicvoidconfi
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2019-05-13 16:42:07
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欢迎支持笔者新作：《深入理解Kafka:核心设计与实践原理》和《RabbitMQ实战指南》，同时欢迎关注笔者的微信公众号：朱小厮的博客。
接上一篇：Kafka消息序列化和反序列化（上）。
有序列化就会有反序列化，反序列化的操作是在Kafka Consumer中完成的，使用起来只需要配置一下key.deserializer和value.deseriaizer。对应上面自定义的Company类型的De
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2021-09-05 11:55:32
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Kafka Producer在发送消息时必须配置的参数为：bootstrap.servers、key.serializer、value.serializer。序列化操作是在拦截器（Interceptor）执行之后并且在分配分区(partitions)之前执行的。首先我们通过一段示例代码来看下普通情况下Kafka Producer如何编写：public class ProducerJav...
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2021-09-05 11:56:03
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者新作：《深入理解Kafka:核心设计与实践原理》和《Rab...
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2021-09-01 14:33:23
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2021-09-01 14:33:46
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KafkaProducer在发送消息时必须配置的参数为：bootstrap.servers、key.serializer、value.serializer。序列化操作是在拦截器（Interceptor）执行之后并且在分配分区(partitions)之前执行的。首先我们通过一段示例代码来看下普通情况下KafkaProducer如何编写：publicclassProducerJavaDemo{publ
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2019-05-12 21:50:48
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1.了解ProtobufProtocol Buffer是Google的语言中立的，平台中立的，可扩展机制的，用于序列化结构化数据 - 对比XML，但更小，更快，更简单。您可以定义数据的结构化，然后可以使用特殊生成的源代码轻松地在各种数据流中使用各种语言编写和读取结构化数据。简单的来说，ProtoBuf和json、xml一样是一种结构化的数据格式，用于数据通信的传输及数据的存储。但ProtoBuf相
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2023-08-01 14:49:36
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前言最近有点颓废了，有一段时间没有去整理知识点了，心里慌得一批，一天不学习，心里空虚得慌。 Kafka序列化相关知识点内容，其实不是很多，想写点有深度的，能力不允许。序列化器ByteArray、ByteBuffer、Bytes、Double、Integer、Long，均实现了org.apache.kafa.common.serialization.Serializer接口 方法：configura
java/python kafka thrift序列化一. 为什么使用thrift序列化？1.1 理解跨语言二.环境准备2.1 安装kafka2.2 建立maven项目导入kafka和thrift2.3 python环境准备三.thrift 结构体生成四. 代码部分可以用json不用thrift吗？ 我们在学习kafka的时候往kafka中写数据大部分写的都是字符串，也就是`properties
1 序列化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。在代码清单3-1中: 为了方便，消息的 key 和 value 都使用了字符串，对应程序中的序列化器也使用了客户端自带的 org.apache.kafka.common.serial
目录拦截器生产者拦截器自定义生产者拦截器 序列化器 反序列化器分区器消息累加器前提了解：整个kafka生产者客户端由两条线程协调运行。这两条线程分别为主线程和sender线程（发送线程） 主线程的作用就是：由KafkaProducer创建消息，然后通过可能的拦截器，序列化器，分区器的作用之后缓存到消息累加器send线程的作用就是：负责将消息累加器中的消息发送到kafk
Kafka连接器是Apache Kafka®的一部分，提供数据存储与Kafka之间的流式集成。对于数据工程师来说，只需要使用JSON格式配置文件即可。目前已经有很多数据存储的连接器，仅举几例来说，包括JDBC，Elasticsearch，IBM MQ，S3和BigQuery。对于开发者，Kafka连接器有丰富的API，如有必要，可以开发自己的连接器。此外它还具有用于配置和管理连接器的REST
序列化器从前文我们了解到，创建一个生产者对象必须指定序列化器，且知道如何使用默认的字符串序列化器，Kafka 还提供了整型和字节数组序列化器，不过这并不足以满足大部分场景的需求。因为我们需要序列化的记录类型会越来越多。 接下来演示如何开发自己的序列化器，并介绍 Avro 序列化器作为推荐的备选方案。自定义序列化器如果发送到 Kafka 的对象不是简单的字符串或整型，则可以使用序列化框架来创建消息记
一、protobuf的应用场景
在官方文档中可以看到
protocol buffers 是一种语言无关、平台无关、可扩展的序列化结构数据的方法，它可用于（数据）通信协议、数据存储等。 Protocol Buffers 是一种灵活，高效，自动化机制的结构数据序列化方法－可类比 XML，但是比 XML 更小（3 ~ 10倍）、更快（20 ~ 100倍）、更为简单。
可以看到
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2023-08-28 11:36:57
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