本文分享如何使用KRaft部署Kafka集群,以及Spring中如何实现Kafka响应式交互. KRaft 我们知道,Kafka使用Zookeeper负责为kafka存储broker,Consumer Group等元数据,并使用Zookeeper完成broker选主等操作. 虽然使用Zookeeper简化了Kafka的工作,但这也使Kafka的部署和运维更复杂. Kafka 2.8.0开始移除了Zookeeper,并使用Kafka內部的仲裁(Quorum)控制器來取代ZooKeeper,官方称这

1.概述 前面给大家介绍了整个Kafka项目的开发流程,今天给大家分享Kafka如何获取数据源,即Kafka生产数据.下面是今天要分享的目录: 数据来源 Flume到Kafka 数据源加载 预览 下面开始今天的分享内容. 2.数据来源 Kafka生产的数据,是由Flume的Sink提供的,这里我们需要用到Flume集群,通过Flume集群将Agent的日志收集分发到 Kafka(供实时计算处理)和HDFS(离线计算处理).关于Flume集群的Agent部署,这里就不多做赘述了,不清楚的同学可以参

Kafka实战-Flume到Kafka Kafka   2015-07-03 08:46:24 发布 您的评价:       0.0   收藏     2收藏 1.概述 前面给大家介绍了整个Kafka项目的开发流程,今天给大家分享Kafka如何获取数据源,即Kafka生产数据.下面是今天要分享的目录: 数据来源 Flume到Kafka 数据源加载 预览 下面开始今天的分享内容. 2.数据来源 Kafka生产的数据,是由Flume的Sink提供的,这里我们需要用到Flume集群,通过Flume集群

胡夕 <Apache Kafka实战>作者,北航计算机硕士毕业,现任某互金公司计算平台总监,曾就职于IBM.搜狗.微博等公司.国内活跃的Kafka代码贡献者. 前言 虽然目前Apache Kafka已经全面进化成一个流处理平台,但大多数的用户依然使用的是其核心功能:消息队列.对于如何有效地监控和调优Kafka是一个大话题,很多用户都有这样的困扰,今天我们就来讨论一下. 一.Kafka综述 在讨论具体的监控与调优之前,我想用一张PPT图来简单说明一下当前Kafka生态系统的各个组件.就像我前面所

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

<Apache kafka实战>读书笔记-kafka集群监控工具 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 如官网所述,Kafka使用基于yammer metrics的监控指标体系来统计broker端和clinets端的各种监控指标(metric).说到yammer metrics,其官网过出了这样的一句话: yammer metrics是一个java库,它使得你能够对生产环境代码所做之事具有无与伦比的洞察力. 当然,虽然该项目已经进化到3.x版本,但即使最新版本的ka

<Apache Kafka实战>读书笔记-调优Kafka集群 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.确定调优目标 1>.常见的非功能性要求 一.性能(performance) 最重要的非功能性需求之一.大多数生产环境对集群性能都有着严格的要求.不同的系统对于性能有着不同的诉求.比如对数据库系统来说,最重要的性能是请求的响应时间(response time).用户总是希望一条查询或更新操作的整体响应时间越短越好:而对kafak而言,性能一般指的是吞吐量和延时

<Apache kafka实战>读书笔记-管理Kafka集群安全之ACL篇 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 想必大家能看到这篇博客的小伙伴,估计你对kafka已经有了深入对一步了解了,因为现在的你已经不考虑如何部署kafka以及调优了,而是考虑到kafka安全的问题.其实,在很多企业中,很少有人考虑到kafka的安全,小到几十人的小型互联网公司,达到某些云平台的云服务(我这里就不说是哪家云公司了),他们默认都是不会给kafka配置相关安全策略的,而是要求用户自

<Apache Kafka 实战>读书笔记-认识Apache Kafka 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.kafka概要设计 kafka在设计初衷就是为了解决互联网公司的超级大量级数据的实时传输.为了实现这个目标,kafka在设计之初就需要考虑以下四个方面: 第一:吞吐量/延迟 第二:消息持久化  第三:负载均衡和故障转移 第四:伸缩性 1>.吞吐量/延时介绍 我们先打个比方:若kafka处理一条消息需要花费2ms,那么计算得到的吞吐量不会超过500

1.概述 经过前面Kafka实战系列的学习,我们通过学习<Kafka实战-入门>了解Kafka的应用场景和基本原理,<Kafka实战-Kafka Cluster>一文给大家分享了Kafka集群的搭建部署,让大家掌握了集群的搭建步骤,<Kafka实战-实时日志统计流程>一文给大家讲解一个项目(或者说是系统)的整体流程,<Kafka实战-Flume到Kafka>一文给大家介绍了Kafka的数据生产过程,<Kafka实战-Kafka到Storm>一文给

1.概述 在<Kafka实战-Flume到Kafka>一文中给大家分享了Kafka的数据源生产,今天为大家介绍如何去实时消费Kafka中的数据.这里使用实时计算的模型——Storm.下面是今天分享的主要内容,如下所示: 数据消费 Storm计算 预览截图 接下来,我们开始分享今天的内容. 2.数据消费 Kafka的数据消费,是由Storm去消费,通过KafkaSpout将数据输送到Storm,然后让Storm安装业务需求对接受的数据做实时处理,下面给大家介绍数据消费的流程图,如下图所示: 从图

1.概述 在<Kafka实战-实时日志统计流程>一文中,谈到了Storm的相关问题,在完成实时日志统计时,我们需要用到Storm去消费Kafka Cluster中的数据,所以,这里我单独给大家分享一篇Storm Cluster的搭建部署.以下是今天的分享目录: Storm简述 基础软件 安装部署 效果预览 下面开始今天的内容分享. 2.Storm简述 Twitter将Storm开源了,这是一个分布式的.容错的实时计算系统,已被贡献到Apache基金会,下载地址如下所示: http://stor

1.概述 在<Kafka实战-简单示例>一文中给大家介绍来Kafka的简单示例,演示了如何编写Kafka的代码去生产数据和消费数据,今天给大家介绍如何去整合一个完整的项目,本篇博客我打算为大家介绍Flume+Kafka+Storm的实时日志统计,由于涉及的内容较多,这里先给大家梳理一个项目的运用这些技术的流程.下面是今天的内容目录: 项目流程 Flume Kafka Storm 下面开始今天的内容分享. 2.项目流程 在整合这套方案的时候,项目组也是经过一番讨论,在讨论中,观点很多,有人认为直

1.概述 前面给大家介绍了Kafka的背景以及一些应用场景,并附带上演示了Kafka的简单示例.然后,在开发的过程当中,我们会发现一些问题,那就是消息的监控情况.虽然,在启动Kafka的相关服务后,我们生产消息和消费消息会在终端控制台显示这些记录信息,但是,这样始终不够友好,而且,在实际开发中,我们不会有权限去一直观看终端控制台,那么今天就为大家来介绍Kafka的一个监控系统——KafkaOffsetMonitor.下面是今天所分享的目录内容: KafkaOffsetMonitor简述 Kafk

1.概述 上一篇博客<Kafka实战-Kafka Cluster>中,为大家介绍了Kafka集群的安装部署,以及对Kafka集群Producer/Consumer.HA等做了相关测试,今天我们来开发一个Kafka示例,练习如何在Kafka中进行编程,下面是今天的分享的目录结构: 开发环境 ConfigureAPI Consumer Producer 截图预览 下面开始今天的内容分享. 2.开发环境 在开发Kafka相关应用之前,我们得将Kafka得开发环境搭建完成,这里我所使用得开发环境如下所

1.概述 在<Kafka实战-入门>一篇中,为大家介绍了Kafka的相关背景.原理架构以及一些关键知识点,本篇博客为大家来赘述一下Kafka Cluster的相关内容,下面是今天为大家分享的目录: 基础软件的准备 Kafka Cluster的部署 Send Messages HA特性 下面开始今天的内容分享. 2.基础软件的准备 2.1 ZK 由于Kafka Cluster需要依赖ZooKeeper(后面简称ZK)集群来协同管理,所以这里我们需要事先搭建好ZK集群,关于ZK的集群搭建,大家可以

原文链接:Kafka实战-Flume到Kafka 1.概述 前面给大家介绍了整个Kafka项目的开发流程,今天给大家分享Kafka如何获取数据源,即Kafka生产数据.下面是今天要分享的目录: 数据来源 Flume到Kafka 数据源加载 预览 下面开始今天的分享内容. 2.数据来源 Kafka生产的数据,是由Flume的Sink提供的,这里我们需要用到Flume集群,通过Flume集群将Agent的日志收集分发到 Kafka(供实时计算处理)和HDFS(离线计算处理).关于Flume集群的Ag

kafka实战教程(python操作kafka),kafka配置文件详解 应用往Kafka写数据的原因有很多:用户行为分析.日志存储.异步通信等.多样化的使用场景带来了多样化的需求:消息是否能丢失?是否容忍重复?消息的吞吐量?消息的延迟? kafka介绍 Kafka属于Apache组织,是一个高性能跨语言分布式发布订阅消息队列系统[7].它的主要特点有: 以时间复杂度O(1)的方式提供消息持久化能力,并对大数据量能保证常数时间的访问性能: 高吞吐率,单台服务器可以达到每秒几十万的吞吐速率: 支持

1.       kafka介绍 1.1.       主要功能 根据官网的介绍,ApacheKafka®是一个分布式流媒体平台,它主要有3种功能: 1:It lets you publish and subscribe to streams of records.发布和订阅消息流,这个功能类似于消息队列,这也是kafka归类为消息队列框架的原因 2:It lets you store streams of records in a fault-tolerant way.以容错的方式记录消息流,

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1.概述 经过一个多月的时间观察,业务上在集成Kafka后,各方面还算稳定,这里打算抽时间给大家分享一下Kafka在实际场景中的一些使用心得.本篇博客打算先给大家入个门,让大家对Kafka有个初步的了解,知道Kafka是做什么的,下面是本篇博客的目录内容: Kafka背景 Kafka应用场景 Kafka架构原理 下面开始今天的博客分享内容. 2.Kafka背景 Kafka它本质上是一个消息系统,由当时从LinkedIn出来创业的三人小组开发,他们开发出了Apache Kafka实时信息队列技术,