基本概念
Broker :
和AMQP里协议的概念一样， 就是消息中间件所在的服务器
Topic(主题) :
每条发布到Kafka集群的消息都有一个类别，这个类别被称为Topic。（物理上不同Topic的消息分开存储，逻辑上一个Topic的消息虽然保存于一个或多个broker上但用户只需指定消息的Topic即可生产或消费数据而不必关心数据
## 实现"starrocks no partition in this topic"
作为一名经验丰富的开发者，你需要教会一位刚入行的小白如何实现"starrocks no partition in this topic"。以下是整个实现过程的详细步骤：
步骤 | 动作
---|---
Step 1 | 准备工作
Step 2 | 创建一个Kafka主题（topic）
Step 3 | 将数
原创
2024-01-12 18:18:21
94阅读
1、Kafka工作流程 Kafka中的消息以Topic进行分类，生产者与消费者都是面向Topic处理数据。 Topic是逻辑上的概念，而Partition是物理上的概念，每个Partition分为多个Segment,每个Segment对应两个文件，一个索引文件，一个日志文件。Producer生产的数据会被不断的追加到日志文件的末端，且每条数据都有自己的offset。消费组中的每个Consumer都
Kafka的Topic和Partition Topic Topic是Kafka数据写入操作的基本单元，可以指定副本 Partition 每个Partition只会在一个Broker上，物理上每个Partition对应的是一个文件夹 Kafka默认使用的是hash进行分区，所以会出现不同的分区数据不一
转载
2019-09-27 15:28:00
234阅读
2评论
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
转载
2024-03-07 17:03:53
304阅读
引言Kafka中的Message是以topic为基本单位组织的，不同的topic之间是相互独立的。每个topic又可以分成几个不同的partition(每个topic有几个partition是在创建topic时指定的)，每个partition存储一部分Message。借用官方的一张图，可以直观地看到topic和partition的关系。partition是以文件的形式存储在
kafka的版本信息: kafka_2.10-0.10.0.1 zookeeper-3.4.7首先说明kafka里面的关键概念：broker：kafka 集群中包含的服务器。 broker (经纪人，消费转发服务）consumer：从 kafka 集群中消费消息的终端或服务producer: 消息生产者，发布消息到 kafka 集群的终端或服务。topic：每条发布
先来看看Kafka中的一些相关术语Producer消息生产者，就是向 kafka broker 发消息的客户端Consumer消息消费者，向 kafka broker 取消息的客户端Consumer Group （CG）消费者组，由多个 consumer 组成。消费者组内每个消费者负责消费不同分区的数据，一个分区只能由一个组内消费者消费；消费者组之间互不影响。所有的消费者都属于某个消费者组，即消费
转载
2024-01-30 20:50:41
167阅读
基础概念kafka基础构成producer
消息生产者，发布消息到kafka集群的终端或服务。
broker
kafaka集群中包含的服务器
topic
每条发布到kafka集群的消息属于的类别，即kafka是面向topic的。
partition
partition是物理上的概念，每个topic包含一个或多个partition，kafka分配的单位是partition。
Consumer
转载
2024-03-26 11:27:27
102阅读
首先要注意的是，Kafka 中的 Topic 和 ActiveMQ 中的 Topic 是不一样的。 在 Kafka 中，Topic 是一个存储消息的逻辑概念，可以认为是一个消息集合。每条消息发送到 Kafka 集群的消息都有一个类别。物理上来说，不同的 Topic 的消息是分开存储的，每个 Topi
转载
2020-09-15 10:02:00
373阅读
2评论
首先要注意的是，Kafka 中的 Topic 和 ActiveMQ 中的 Topic 是不一样的。在 Kafka 中
原创
2022-12-22 02:02:12
590阅读
摘要：Offset 偏移量，是针对于单个partition存在的概念。作者： gentle_zhou。Kafka，作为一款分布式消息发布和订阅系统，被广泛应用于大数据传输场景；因为其高吞吐量、内置分区、冗余及容错性的特点，可谓是一个很好的大规模消息处理应用的解决方案（行为追踪，日志收集）。基本架构组成Kafka里几有如下大基本要素：Producer：消息生产者，向Kafka cluster内的Br
Kafka是一个分布式流处理平台，经常用于构建实时数据管道和流式应用程序。在Kafka中，topic、partition和broker是三个重要的概念。本文将介绍如何在Kafka中创建topic、配置partition以及部署broker，以便新手开发者更好地理解和实现"Kafka topic partition broker"。
### Kafka Topic、Partition、Broker
概念首先来说一下Kafka的基本大概念，分别有Broker，Topic，Partition，Producer，Consumer，ConsumerGroup。最简单的是Broker和Producer，一个Kafka节点就是一个Broker，多个Broker可以组成集群。然后是Topic和Partition，Topic是一个逻辑概念，Topic名相同就认为是同一个Topic，不用管是不是在同一个Bro
本文共分为三个部分： Kafka Topic创建方式Kafka Topic Partitions Assignment实现原理Kafka资源隔离方案 1. Kafka Topic创建方式 Kafka Topic创建方式有以下两种表现形式： （1）创建Topic时直接指定Topic Partition Replica与Kafka Broker之间的存储映射关系
转载
2024-03-20 20:38:49
43阅读
一、kafka相关概念Broker Kafka集群包含一个或多个服务器，这种服务器被称为broker；Topic 每条发布到Kafka集群的消息都有一个类别，这个类别被称为Topic； 物理上Topic的消息分开存储，如上图topic1和topic2的消息即使在同一台机器中也是分开存储的；逻辑上一个Topic的消息虽然保存于一个或多个broker上但用户只需指定消息的Topic即可生产或消费
[size=large][color=red][b]消息队列分类：[/b][/color][/size]
[size=medium][b]点对点：[/b][/size]
消息生产者生产消息发送到queue中，然后消息消费者从queue中取出并且消费消息。这里要注意：
[b]* 消息被消费以后，queue中不再有存储，所以消息消费者不可能消费到已经
转载
2024-03-19 02:52:02
43阅读
1.Kafka工作流程 Kafka中的消息是以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。topic是逻辑上的概念，而partition是物理上的概念，每个partiyion对应于一个log文件，该log文件存储的是生产者生产的消息。Producer生产的数据会被不断的追加到该log文件末尾，切每条数据都有自己的offset。消费者组中的每个消费者，都会实时记录自己
一：主题Topic主题（Topic）是kafka消息的逻辑划分，可以理解为是一个类别的名称；kafka通过topic将消息进行分类，不同的topic会被订阅该topic的消费者消费。当这个topic中的消息非常非常多，多到需要几T来存，因为消息是会被保存到log日志文件中的，这无疑是会出现一些问题。为了解决这个文件过大的问题，kafka提出了Partition分区的概念二：分区Partition2
一、RabbitMQ简介 MQ全称为Message Queue，即消息队列， RabbitMQ是由erlang语言开发，基于AMQP（Advanced MessageQueue 高级消息队列协议）协议实现的消息队列，它是一种应用程序之间的通信方法，消息队列在分布式系统开发中应用非常广泛。二、开发中消息队列通常有如下应用场景： 1、任务异步处理。将不需要同步处理的并且耗时长的操作由消息队列通知消
转载
2023-11-24 00:46:07
167阅读
