在测试过程中有用到kafka,由于开发说我往kafka里面生产了消息,通知了对方要消费....看到这块一头雾水 kafka主要2个功能生产和消费 ##查询topic列表 ./kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:21810 ###模拟生产数据./kafka-console-producer.sh --broker-list 10.12.70.18:9092,10.12.70.19:9092,10.12.70.20:9092 --topic pa

kafka是吞吐量巨大的一个消息系统,它是用scala写的,和普通的消息的生产消费还有所不同,写了个demo程序供大家参考.kafka的安装请参考官方文档. 首先我们需要新建一个maven项目,然后在pom中引用kafka jar包,引用依赖如下: <dependency> <groupId>org.apache.kafka</groupId> <artifactId>kafka_2.10</artifactId> <version>

首先说明一点,像Confluent.Kafka这种开源的组件,三天两头的更新.在搜索引擎搜索到的结果往往用不了,浪费时间.建议以后遇到类似的情况直接看官网给的Demo. 因为搜索引擎搜到的文章,作者基本上都没有说明用的是哪个版本的dll.所以你nuget安装了后,不一定能使用. 截止目前,我用的Confluent.Kafka是最新版本:1.2.1. GitHub上源码地址:https://github.com/confluentinc/confluent-kafka-dotnet,上面附有生产和

智能实时应用为所有行业带来了革命性变化.机器学习及其分支深度学习正蓬勃发展,因为机器学习让计算机能够在无人指引的情况下挖掘深藏的洞见.这种能力正是多种领域所需要的,如非结构化数据分析.图像识别.语音识别和智能决策,这完全不同于传统的编程方式(如 Java..NET 或 Python).机器学习并非新生事物,大数据集的出现和处理能力的进步让每一个企业都具备了构建分析模型的能力.各行各业都在将分析模型应用在企业应用和微服务上,用以增长利润.降低成本,或者改善用户体验. 可伸缩的任务关键型实时系统 互

关于librdkafka库的介绍,可以参考kafka的c/c++高性能客户端librdkafka简介,本文使用librdkafka库来进行kafka的简单的生产.消费 一.producer librdkafka进行kafka生产操作的大致步骤如下: 1.创建kafka配置 rd_kafka_conf_t *rd_kafka_conf_new (void) 2.配置kafka各项参数 rd_kafka_conf_res_t rd_kafka_conf_set (rd_kafka_conf_t *c

使用spring+springMVC+mybatis+kafka做了两个web项目,一个是生产者,一个是消费者. 通过JMeter测试工具模拟100个用户并发访问生产者项目,发送json数据给生产者的接口,生产者将json数据发送到kafka集群, 消费者监听到kafka集群中的消息就开始消费,并将json解析成对象存到MySQL数据库. 下面是使用JMeter测试工具模拟100个并发的线程设置截图: 请求所发送的数据: 下面是100个用户10000个请求的聚合报告: 下面是生产者截图生产完10

kafka的术语(Terminology) Topic 和Consumer Group 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存于何处) 对应用来说,生产者要发布消息,必须指定一个主题topic.以确定发到哪里了. Consumer Group  消费组,每个Consume

前言: 在上篇中我们了解了Kafka是什么,为什么需要Kafka,以及Kafka的基本架构和各自的作用是什么,这篇文章中我们将从kafka内部每一个组成部分去看kafka 是如何保证数据的可靠性以及工作机制.因为时间问题,或许排版多有瑕疵,有些内容未能做到详尽.待之后有空会前来填坑.话不多说,正片开始: 4.Kafka工作流程 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. topic是逻辑上的概念,而partition是物理上的概念,每个par

kafka的吞吐量很大,在保证带宽的情况下,网上的一些测试表明3台broker,没有replication,6个partition的情况下,一般的写入速度可以达到300MB/s.参考:kakfa测试 kafka生产消息的速度和什么相关又和什么不相关呢? 相关项: 1,producer线程数:这个不言而喻,多个生产者肯定比一个生产者要快得多. 2,同步发送还是异步发送:一般异步发送要快,速度可以提倍.batch的大小也可能绝对速度的大小,毕竟减少了磁盘的IO.当然,如果kafka的生产场景中生产消

使用CentOS6.5.python3.6.kafkaScala 2.10  - kafka_2.10-0.8.2.2.tgz (asc, md5) 一.下载kafka 下载地址 https://kafka.apache.org/downloads 里面包含zookeeper 二.安装Kafka 1.安装zookeeper mkdir /root/kafka/ tar -vzxf kafka_2.10-0.8.2.2 cd /root/kafka/kafka_2.10-0.8.2.2 cat 

简要:开发中,常常因为需要我们要认为修改消费者实例对kafka某个主题消费的偏移量.具体如何修改?为什么可行?其实很容易,有时候只要我们换一种方式思考,如果我自己实现kafka消费者,我该如何让我们的消费者代码如何控制对某一个主题消费,以及我们该如何实现不同消费者组可以消费同一个主题的同一条消息,一个消费组下不同消费者消费同一个主题的不同消息.如果让你实现该框架该如何实现? 这里我演示实验storm的kafkaspout来进行消费,kafkaspout里面使用的低级api,所以他在zookeep

终于可以写kafka的文章了,Mina的相关文章我已经做了索引,在我的博客中置顶了,大家可以方便的找到.从这一篇开始分布式消息系统的入门. 在我们大量使用分布式数据库.分布式计算集群的时候,是否会遇到这样的一些问题: l  我想分析一下用户行为(pageviews),以便我能设计出更好的广告位 l  我想对用户的搜索关键词进行统计,分析出当前的流行趋势.这个很有意思,在经济学上有个长裙理论,就是说,如果长裙的销量高了,说明经济不景气了,因为姑娘们没钱买各种丝袜了. l  有些数据,我觉得存数据库

一.简介 Apache Kafka是分布式发布-订阅消息系统,在 kafka官网上对 kafka 的定义:一个分布式发布-订阅消息传递系统. 它最初由LinkedIn公司开发,Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目.Kafka是一种快速.可扩展的.设计内在就是分布式的,分区的和可复制的提交日志服务. 几种分布式系统消息系统的对比: 这里写图片描述 推荐相关文章:各消息队列对比,Kafka深度解析,众人推荐,精彩好文!http://blog.csdn.net/al

1. Kafka概要设计 kafka在设计之初就需要考虑以下4个方面的问题: 吞吐量/延时 消息持久化 负载均衡和故障转移 伸缩性 1.1 吞吐量/延时 对于任何一个消息引擎而言,吞吐量都是至关重要的性能指标.那么何为吞吐量呢?通常来说,吞吐量是某种处理能力的最大值.而对于Kafka而言,它的吞吐量就是每秒能够处理的消息数或者每秒能够处理的字节数.很显然,我们自然希望消息引擎的吞吐量越大越好. 消息引擎系统还有一个名为延时的性能指标.它衡量的是一段时间间隔,可能是发出某个操作与接收到操作响应(r

一直在思考写一些什么东西作为2017年开篇博客.突然看到一篇<Kafka学习之路>的博文,觉得十分应景,于是决定搬来这“他山之石”.虽然对于Kafka博客我一向坚持原创,不过这篇来自Confluent团队Gwen Shapira女士的博文实在精彩,所以还是翻译给大家,原文参见这里. ~~~~~~~~~~~~ Kafka学习之路 看上去很多工程师都已经把“学习Kafka”加到了2017年的to-do列表中.这没什么惊讶的,毕竟Apache Kafka已经是一个很火的框架了.只需了解一些基本的Ka

----本节内容------- 1.Kafka基础概念 1.1 出世背景 1.2 基本原理 1.2.1.前置知识 1.2.2.架构和原理 1.2.3.基本概念 1.2.4.kafka特点 2.Kafka初体验 2.1 环境准备 2.2 Kafka小试牛刀 2.2.1单个broker初体验 2.2.2 多个broker初体验 2.3 Kafka分布式集群构建 2.3.1 Kafka分布式集群构建 2.3.2 Kafka主题创建 2.3.3 生产者生产数据 2.3.4消费者消费数据 2.3.5消息的

1.概述 本课程的视频教程地址:<Kafka实战项目之分析与设计>  本课程我通过一个用户实时上报日志案例作为基础,带着大家去分析Kafka这样一个项目的各个环节,从而对项目的整体设计做比较合理的规划,最终让大家能够通过本课程去掌握类似Kafka项目的分析与设计.下面,我给大家介绍本课程包含的课时内容,如下图所示: 接下来,我们开始第一课时的学习:<项目整体概述>. 2.内容 2.1 项目整体设计 项目整体概述主要讲解一个项目产生的背景,以及该项目背后的目的,从而让大家更好的去把握

目录 一. kafka简介二. Kafka架构方案三. Kafka安装四. Kafka Client API 4.1 Producers API 4.2 Consumers API 4.3 消息高可靠 At-Least-Once 4.4 消息高可靠Consumer 4.5 生产者.消费者总结五. Kafka运维 5.1 Broker故障切换 5.2 Broker动态扩容 5.2.1 增加分区 5.2.2 增加Broker Server 5.3 Kafka配置优化 5.4 数据清理 5.4.1 数

一直在思考写一些什么东西作为2017年开篇博客.突然看到一篇<Kafka学习之路>的博文,觉得十分应景,于是决定搬来这“他山之石”.虽然对于Kafka博客我一向坚持原创,不过这篇来自Confluent团队Gwen Shapira女士的博文实在精彩,所以还是翻译给大家,原文参见这里. ~~~~~~~~~~~~ Kafka学习之路 看上去很多工程师都已经把“学习Kafka”加到了2017年的to-do列表中.这没什么惊讶的,毕竟Apache Kafka已经是一个很火的框架了.只需了解一些基本的Ka

0.引言 Kafka是LinkedIn开源出来的一款消息服务器,用Scala语言实现:这货的性能是百万级的QPS(估计是挂载了多块磁盘),我随便写个测试程序就是十万级. 1.Kafka基本概念 在Kafka中消息是按照Topic进行分类的: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存于何处). 每个Topic包