参考：深入理解Kafka核心设计和实践原理8、数据保存策略每个partition物理上对应一个文件夹，此文件叫存储该partition中所有消息和索引文件； 1、基于时间的保存策略：log.retition.hours=168(一周) 2、基于大小的保存策略：log.retention.bytes=1073741824（1G）9、kafka的消费过程kafka提供了高级consumerAPI和低级
kafka---介绍kafkakafka学习流处理消息系统 Kafka是一种分布式的消息系统。本文基于0.9.0版本，新版kafka加入了流处理组件kafka stream，最新的官方文档又自称分布式流处理平台。概念BrokerKafka的节点。kafka集群包含一个或多个brokerProducer消息的生产者。负责发布消息到Kafka brokerConsumer消息的消费者。每个c
一、问题回顾为了配合krpc的升级，需要升级项目的springboot版本从2.0.2到2.2.1，一开始在本地启动项目一切正常，但是在uat并行环境，出现问题，报错如下：为什么本地没有出现错误而并行环境出现了？二、本地错误场景制造 将本地kafka监听的topic修改成没有的：再次启动：成功造出一样的报错信息！三、原因分析 这个错误的原因是：消费监听接口监听的主题不存在时，默认会报错具体查询了下
消息中间件是基于什么需求设计的？既然是消息中间件，那么一定会有发送消息和接收消息应用程序往消息中间件发送消息，那么一定会通过网络请求，为了保证中间件的性能，网络请求应该需要用到NIO牛逼一点的中间件，应该会支持跨语言，不应该只为Java而设计消息是通过什么形式发送的呢，目前比较流行的应该还是序列化和反序列化吧生产者发送完消息后如何知道自己是否发送成功了，消费者消费完消息后，中间件如何知道该消息是否
kafka topic的制定，我们要考虑的问题有很多，比如生产环境中用几备份、partition数目多少合适、用几台机器支撑数据量，这些方面如何去考量？笔者根据实际的维护经验，写一些思考，希望大家指正。1.replicas数目 可以从上图看到，备份越多，性能越低，因为kafka的写入只写入主分区，备份相当于消费者从主分区pull数据，这样势必会造成性能的损耗，故建议在生产环境中使用
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2024-03-07 17:03:53
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kafka是一款基于发布与订阅的消息系统。它一般被称为“分布式提交日志”或者“分布式流平台”。文件系统或者数据库提交日志用来提供所有事物的持久化记录，通过重建这些日志可以重建系统的状态。同样地，kafka的数据是按照一定顺序持久化保存的，可以按需读取。kafka拓扑结构2、Kafka的特点2.1同时为分布和订阅提供高吞吐量。据了解，Kafka每秒可以生产约25万条消息（50MB），每秒处理55万条
修改 max.message.bytes： bin/kafka-configs.sh --zookeeper localhost:2181 --alter --entity-type topics --entity-name asset-scan-machine-result --add-confi ...
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2021-08-05 15:27:00
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文章目录分区理解一、单播模式，只有一个消费者组1. topic只有1个partition2. topic有多个partition,该组内有多个消费者二、广播模式，多个消费者组2.1. 多个消费者组，1个partition2.2. 多个消费者组，多个partition三、Java实践-producer3.1. 引入依赖3.2. 导入配置3.3. kafka工具类3.4. 发送消息3.5. 消息序列
文章目录Kafka初级前言1.topic的增删改查2.生产者的消息发送3.消费者消费数据 Kafka初级前言关于kafka的集群安装这里就先跳过，如果需要相关资料以及学习视频的可以在留言下留下联系信息（邮箱、微信、qq都可），我们直接从kafka的学习开始，这是初级阶段，这篇博主主要讲述kafka的命令行操作。1.topic的增删改查创建主题：切换到kafka的相关目录，进行以下命令行操作bin/
一、困难点建立topic的时候，可以通过指定参数 --replication-factor 设置备份数量。但是，一旦完成建立topic，则无法通过kafka-topic.sh 或者 命令修改replica数量。二、解决办法 实际上，我们可以考虑一种 “另类” 的办法：可以利用 kafka-reassign-partitions.sh 命令对所有分区进行重新分布，在做分区重新分布的时候，通过增加每个
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2024-03-07 10:52:29
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一、创建topic使用命令行手动或者向一个不存在的topic发送(生产)消息时都会新创建一个topic 向一个不存在的topic发送(生产)消息时新创建的topic时，其采用为默认的topic-config配置以及server.properties中的topic的配置。使用命令行手动创建一个topic可以使用 –config 选项配合topic-confi
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2024-01-19 23:08:34
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接下来我们来看下主题命令行操作参数 描述
--bootstrap-server <String: server toconnect to> 连接的 Kafka Broker 主机名称和端口号。
--topic <String: topic> 操作的 topic 名称。
--create 创建主题。
--delete 删除主题。
--alter 修改主题。
--list 查看
Kafka与时间轮Kafka中存在大量的延时操作。 1、发送消息-超时+重试机制2、ACKS 用于指定分区中必须要有多少副本收到这条消息，生产者才认为写入成功（延时 等）Kafka并没有使用JDK自带的Timer或者DelayQueue来实现延迟的功能，而是基于时间轮自定义了一个用于实现延迟功能的定时器（SystemTimer）JDK的Timer和DelayQueue插入和删除操作的平均时间复杂度
Kafka是一种高吞吐量、分布式、基于发布-订阅模型的消息系统，最初由LinkedIn公司开发，使用Scala语言编写，目前是Apache的开源项目，已被许多数据处理框架用作默认消息队列，比如Hadoop，Spark等。 文章目录1 基本概念2 Zookeeper的作用3 Replica多副本机制3.1 Partition分配算法3.2 副本协同机制3.3 数据的同步过程 1 基本概念broker
# Python修改Kafka Topic分区个数
## 引言
在使用Kafka进行数据处理时，我们经常需要对Topic进行管理和配置。其中一个重要的配置参数就是Topic的分区个数。Kafka的分区机制可以有效地提高消息的处理能力和容错性。但是，根据实际需求，我们可能需要增加或减少Topic的分区个数。本文将介绍如何使用Python修改Kafka Topic的分区个数。
## Kafka分区
原创
2023-10-26 10:37:02
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Kafka 是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列（Message Queue），主要应用与大数据实时处理领域。1. 发布/订阅模式一对多，生产者将消息发布到 topic 中，有多个消费者订阅该主题，发布到 topic 的消息会被所有订阅者消费，被消费的数据不会立即从 topic 清除。2. 架构Kafka 存储的消息来自任意多被称为 Producer 生产者的进程。数据从而可以被发
前面我们了解完broker的配置，现在我们来看下topic的配置：1.cleanup.policy 字符串要么是“delete”，要么是“compact”，或者两者都是。此配置指定在旧日志段上使用的保留策略。默认策略(“delete”)将在达到保留时间或大小限制时丢弃旧段。“compact”设置将启用topic上的日志压缩。服务器提供的默认配置是log.cleanup.policy。2.compr
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2024-02-28 09:30:34
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我们在开发的时候经常会用到kafka作为消息订阅模式，里面会涉及到很多参数的配置，通过参数配置取优化业务处理的过程。其中，我们最常用的参数如下:kafka:
consumer:
enable-auto-commit: true
group-id: groupid
auto-commit-interval: 1000
auto-offset-reset: late
Kafka架构Kafka工作流程及文件存储机制Kafka中消息是以topic进行分类的，生产者生产消息，消费者消费消息，都是面向topic的。而topic是逻辑上的概念，并没有真实存在，真实存在的式topic下的partition，是一个物理概念，每一个partition对应于一个log文件，用于存储producer生产的数据，producer生产的数据会不断追加到该log文件的末端，每条数据均有
Kafka本文全部内容为个人理解、做记录用，如果有误请不吝指正 一个分布式的，基于pub-sub的消息队列。Kafka是消费者主动拉取消息的。 在大数据领域作为消息传递中间件应用广泛，业界如果使用spark计算框架，有9成以上消息队列都是使用kafka。架构Topic：相同类型的消息按照主题来存放，不然那不就乱了么。例如你的购物车数据应该放购物车Topic，单个订单数据应该放在订单TopicPar
