kafaka消费者组示例消费群是多线程或多机器的ApacheKafka主题.消费者群体消费者可以使用相同的"group.id"加入群组一个组的最大并行度是组中的消费者数量<--不是分区kafka将主题的分区分配给组中的使用者,以便每个分区仅由组中的一个使用者使用kafka保证

网上有很多Kafka的测试文章，测试结果通常都是“吊打”其他MQ。感慨它的牛B之余我觉得必要仔细分析一下它如此快速的原因。这篇文章不同于其他介绍Kafka使用或者技术实现的文章，我会重点解释——为什么真快。（当然不是因为它用了Scala！！！！）生产者（写入数据）生产者（producer）是负责向Kafka提交

kafka日志同步至elasticsearch和kibana展示一kafkaconsumer准备            前面的章节进行了分布式job的自动计算的概念讲解以及实践。上次分布式日志说过日志写进kafka，是需要进行处理，以便合理的进行展示，分布式日志的量和我们对日志的重视程度，决定

一.kafka-manager简介  kafka-manager是目前最受欢迎的kafka集群管理工具，最早由雅虎开源，用户可以在Web界面执行一些简单的集群管理操作。具体支持以下内容：管理多个集群轻松检查群集状态（主题，消费者，偏移，代理，副本分发，分区分发）运行首选副本选举使用选项生成分区分配以选择要

kafaka消费者组示例消费群是多线程或多机器的ApacheKafka主题.消费者群体消费者可以使用相同的"group.id"加入群组一个组的最大并行度是组中的消费者数量<--不是分区kafka将主题的分区分配给组中的使用者,以便每个分区仅由组中的一个使用者使用kafka保证

集群成员关系：Kafka使用zookeeper维护集群成员信息，每个broker拥有唯一标识符，这个标识符可以在配置文件里指定也可以自动生成，会注册到Zookeeper的/brokers/ids路径下控制器：本质就是一个broker，但是还负责分区首领选举Kafka使用zookeeper的临时节点来选举控制器，并在节

若用户使用Java7，那么在选择GC收集器时可以根据以下法则进行确认•如果用户机器上的CPU资源非常充裕，那么推荐使用CMS收集器这样可以充分利用多CPU执行并发垃圾收集启用方法为－:XX:+UseCurrentMarkSweepGC•相反地，则使用吞吐量收集器，即所谓的throughputcollector这

构建数据管道需要考虑的问题：及时性 可靠性高吞吐量和动态吞吐量 数据格式 转换  安全性 故障处理能力 耦合性与灵活性  数据管道的构建分为2个阵营，ETL和ELTETL：提取-转换-加载 当数据流经管道时，数据管道负责处理他们ELT：提取-加载-转

1.安装java2.安装zookeeper3.安装kafkaBroker测试：发布消息测试：读取消息4，broker配置常规配置：broker.id:默认0 每个broker都需要一个标识符，使用broker.id标识，在kafka集群里必须唯一port默认监听9092端口，使用1024以下的端口，需要root权限启动Kafk

Kafka是一款基于发布和订阅的消息系统。一般被称为分布式提交日志或分布式流平台。Kafka系统是按照一定的顺序持久化保存的，可以按需读取。Kafka的数据单元被称为消息。类似于数据库中表的一行记录，消息由字节组成，所以没有特别的格式和含义。消息有一个可选的元数据，就是键，键也是一

前言：最近在做Spark，做到安装kafka，安装完想配置一键启动和关闭，编写启动的脚本执行没问题，关闭的时候遇到了一些问题，上网查资料也只能解决一半，有些博客写的关闭脚本拿过来用执行不能成功，让同事看好久测试好久也没找出来，最后自己重写一遍就可以了。下面跟大家分享一下经验

说说你们公司线上生产环境用的是什么消息中间件？那你们线上系统是有哪些技术挑战，为什么必须要在系统里引入消息中间件？你们的消息中间件技术选型为什么是RabbitMQ？为什么不用RocketMQ或者是Kafka？技术选型的依据是什么？你们怎么保证消息中间件的高可用性？避免消息中间件故障后引发系

 Kafka有两种模式：点对点模式：消费者主动从Kafka中定时轮询的拉取数据发布订阅者模式：kafka主动推送数据到所有订阅了该类信息的客户端，在kafka中消息是分类别，类别即为topickafka是依赖Zookeeper的，kafka中节点的状态信息和消费者的消费消息的状态信息会保存在zookeeper中，且zookee

定义consumergroup，也见过他人描述，但都觉得不如Kafka网的句话来得言简意眩，只用一句话就清晰无歧义地给出了consumergroup的含义同时还明确点出了它的特性在这一点上Kafka官网可谓无出其右。说了这么多，我们就来看看官网关consumergroup的定义：Consumerslabelthemselves

一、概述生产环境中，有一个topic的数据量非常大。这些数据不是非常重要，需要定期清理。要求：默认保持24小时，某些topic需要保留2小时或者6小时 二、清除方式主要有3个：1.基于时间2.基于日志大小3.基于日志起始偏移量 详情，请参考链接：https://blog.csdn.net/u013256816/

ApacheKafka®是一个分布式流处理平台，它到底是什么呢？具有三个关键能力的流处理平台：发布和订阅记录流，类似于消息队列或企业消息传递系统以容错的持久方式存储记录流在流生成的时候进行流的处理 Kafka通常有两大类应用：用于构建可靠地获取系统或应用之间的数据的实时数据流