Fetcher解析回顾Fetcher概述成员变量静态内部类OffsetDataListOffsetResultPartitionRecordsCompletedFetch方法sendFetches方法fetchedRecords方法小结回顾上一篇介绍了消费者KafkaConsumer两个主要方法，一个对外可以调用的poll方法和一个内部私有的pollForFetches方法。

引言在分布式系统中,我们广泛运用消息中间件进行系统间的数据交换,便于异步解耦，常见的三类消息产品有Kafka、RabbitMQ、RocketMQ。接下来我们对主流的消息中间件进行介绍：一、ActiveMQ ActiveMQ的工作模式有两种： 二、KafkaKafka是LinkedIn开源的分布式发布-订阅消

1、pom文件依赖<!--storm相关jar--><dependency><groupId>org.apache.storm</groupId><artifactId>storm-core</artifactId><version>${storm.version}</version>

MQ产品优点缺点ZeroMQ小而美想要用好需要自己实现功能RabbitMQ大而稳性能和吞吐量差强人意，二次开发成本高ActiveMQ介于ZeroMQ与RabbitMQ之间，最后使用其下一代Apollo市场接收度不高，社区不活跃KafkaApache顶级项目，最常用的场景是作为日志传输的消息平台

-------------------Kafka---------------------一、Kafka是什么kafka一般用来缓存数据。 1、开源消息系统 2、最初是LinkedIn公司开发，2011年开源。2012年10月从ApacheIncubator毕业。 项目目标是为处理实时数据，提供一个统一、高通量、低等待的平台。 3、Kafka是一个分布式

初衷：至于为什么写这个，因为我前面在本地虚拟机部署是完全没问题的，但是由于迁移到阿里云服务器，存在公网ip和私有ip的区别，很多以前配置的潜在问题就暴露出来了~~主要是conf文件夹下的server.properties的配置需要注意注意点：#############################ServerBasics###

Maxwell介绍Maxwell是一个守护程序，一个应用程序，能够读取MySQLBinlogs然后解析输出为json。支持数据输出到Kafka中，支持表和库过滤。→Reference：http://maxwells-daemon.io→Download: https://github.com/zendesk/maxwelleleases/download/v1.10.3/maxwell-1.10.3.tar.

后台启动：bin/kafka-server-start.shconfig/server.properties>/devull2>&1&启动生产者：bin/kafka-console-producer.sh--broker-listlocalhost:9092--topicdata启动消费者：bin/kafka-console-consumer.sh--bootstrap-serverlocalhost:2181--from-beginning-

kakfa:1.简介1.定义：kafka是一个分布式、支持分区(paritition)、多副本的，基于zookeeper协调的分布式消息系统2.能做什么可以实时的处理大量数据，满足各种场景需求。hadoop批处理，spark/storm流式处理等3.kafka的特性：3.1高吞吐、低延迟kafka每秒可以处理几十万的消息,延迟最低

环境虚拟机：VMware10Linux版本：CentOS-6.5-x86_64客户端：Xshell4FTP：Xftp4jdk1.8scala-2.10.4(依赖jdk1.8)spark-1.6从kafka消费消息的偏移量存储到ZK或者mysql或者hbase，进行主动管理。以下举例通过ZK进行存储管理：packagemanageoffset;import

Kafka的架构图可以分为四个部分：ProducerCluster：生产者集群。一般由许多个实际的业务项目组成，其不断地往Kafka集群中写入数据。KafkaCluster：Kafka服务器集群。这里就是Kafka作为重要的一部分，这里负责接收生产者写入的数据，并将其持久化到文件里，最终将消息提供给Consu

大数据技术之Kafka一Kafka概述1.1Kafka是什么在流式计算中，Kafka一般用来缓存数据，Storm通过消费Kafka的数据进行计算。1）ApacheKafka是一个开源消息系统，由Scala写成。是由Apache软件基金会开发的一个开源消息系统项目。2）Kafka最初是由LinkedIn公司开发，并于2011年初开源。2012

一、关于数据融合和企业数据融合平台数据融合是把不同来源、格式、特点性质的数据在逻辑上或物理上有机地集中，从而为企业提供全面的数据共享。企业数据融合平台，通常的表现形态为运行着大量数据同步和转换任务的分布式系统。其源端一般为各类偏实时的业务数据存储系统，目的端为各

注意：在配置文件server.properties中指定了partition的数量num.partitions。这指的是多单个topic的partition数量之和。若有多个broker,可能partition分布在不同的节点上，则多个broker的所有partitioin数量加起来为num.partitions 0.7中producer的配置有几项是相排斥的，设置了其

背景当前互联网、金融、政府等行业，活动流数据几乎无处不在。对这种数据通常的处理方式是先把各种活动以日志的形式写入某种文件，然后周期性地对这些文件进行统计分析。活动流数据的这种处理方式对实时性要求越来越高的场景已经不在适用并且这种处理方式也增加了整个系统的复杂

这篇文章来聊一下Kafka的一些架构设计原理，这也是互联网公司面试时非常高频的技术考点。Kafka是高吞吐低延迟的高并发、高性能的消息中间件，在大数据领域有极为广泛的运用。配置良好的Kafka集群甚至可以做到每秒几十万、上百万的超高并发写入。那么Kafka到底是如何做到这么高