Kafka分区副本重分配 1、前言 在实际生产过程中，我们可能会遇到以下两种情况： 对集群中一个节点进行有计划的下线操作，为了保证分区及副本的合理分配，我们希望通过某种方式能够将该节点上的分区副本迁移到其他的可用节点上 当集群中新增broker节点时，只有新创建的主题分区才有可能被分配到这个节点上，而之前的主题分区并不会自动分配到新加入的节点中，因为在它们创建时还没有这个新节点，这样新节点的负载和原先节点的负载之间严重不均衡。 为了解决上述问题，需要让分区副本进行合理的分配

Flink简单使用教程 一、基础 1.1 环境配置 在pom.xml引入flink的相关依赖 <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-java</artifactId> <version>1.11.0</version> </dependency> <dependency> <

RabbitMQ、Kafka、RocketMQ和ActiveMQ，肝了我一个月，原理是什么，如何选型，本文会告诉你答案。 往期精选： 如何看待程序员35岁职业危机？ Java全套学习资料（14W字），耗时半年整理 消息队列：从选型到原理，一文带你全部掌握 MySQL：资料大放送，告诉你如何学习MySQL 我肝了三个月，为你写出了GO核心手册 更多... 消息队列中间件重要吗？面试必问问题之一，你说重不重要。我有时会问同事，为啥你用RabbitMQ，不

1、什么是异地双活？ 在两个城市的机房分别部署整套应用，且访问本地存储。这样做的目的，异地部署是为了容灾，提高系统可用性，访问本地存储是防止远距离访问带来的网络延迟、网络质量不佳的问题，所以把本地存储均为主库。 但带来新的问题：怎么解决两个机房都是主库的情况下，数据一致性的问题? 2、存储双主架构，如何同步数据？ 方案：使用/开发 数据同步中间件 实现双向同步功能，借助跨城专线 有一些存储技术本身提供双主架构，如Mysql，支持双向复制数据，但使用场景较少。 而Redis、Mongo

本文用的Ambari的kafka 配置kafka-manager。 CDH、开源也可以步骤一样。 kafka为开启kerberos认证的。 kafka-manager作用 首先看一下kafka-manager作用： 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使用的代理 运行分区重新分配（基于生成的分配） 使用可选主题配置创建主题（0.8.1.1具有与0.8.

消息队列的优点 异步解耦 允许你独立扩展或者修改两边的处理过程，只要确保它们遵守同样的约束即可 可恢复性 系统一部分组件失效时，不会影响整个系统。消息队列降低了进程之间的耦合性，所以即使一个处理消息的进程挂掉，加入队列中的消息仍然可以在系统恢复后被处理 缓冲 有助于控制和优化数据流经过系统的速度，解决生产消息和消费消息的处理速度不一致的情况 削峰操作 由于不是与服务器直连，而是将数据写入在队列之中，因此当大量数据来临的时候，可以在一定程度上缓解服

目录 一.说明 二.flume 三.kafka 四.MySQL 五.IDEA写程序 六.运行 一.说明 1.1使用工具：IDEA，spark-2.1.0-bin-hadoop2.7，kafka_2.11-2.3.1，zookeeper-3.4.5，apache-flume-1.9.0-bin，jdk1.8.0_171  Scala版本：2.12.15  相关工具的安装请关注我的博客！ 1.2日志可以到这里下载：testlog7.log-spark文档类资源-CSDN下

Kafka、RabbitMQ、RocketMQ 之间的区别是什么 ? - 知乎 Kafka和RabbitMQ的区别: RabbitMQ 有这么个特性，它在官方文档就声明了自己是不保证多线程消费同一个队列的消息，一定保证顺序的。而不保证的原因，是因为多线程时，当一个线程消费消息报错的时候，RabbitMQ 会把消费失败的消息再入队，此时就可能出现乱序的情况。 用 RabbitMQ，出现了三个问题： 为了实现发布订阅功能，从而使用的消息复制，会降低性能并耗费更多资源 多个消费者无法严格保证

前言：         周末空闲时间无意找到了一套个性化推荐的源码，整体项目运用了SSH，HDFS，Flume，Hive，Kafka，Spark，Scala等。运行时，本来通过spark计算业务埋点数据时，却发现本地没有Kafka。因为我一直也没使用过Kafka，所以也作为新人，浅谈以下Kafka的环境安装与分别在PHP，Scala中的使用。 对比： 1. 横向，相比其他中间件。            关于kafka与其他消息中间件的比较，网上很多的博主，不管是从运行原理还是中间件架

Springboot搭建kafka和spark出现的Bug总览 Caused by: org.apache.kafka.common.KafkaException: org.codehaus.jackson.map.deser.std.StringDeserializer is not an instance of org.apache.kafka.common.serialization.Deserializer org.codehaus.jackson.map.deser.std.S

为什么要使用消息队列？ 总结一下，主要三点原因：解耦、异步、削峰。 1、解耦。比如，用户下单后，订单系统需要通知库存系统，假如库存系统无法访问，则订单减库存将失败，从而导致订单操作失败。订单系统与库存系统耦合，这个时候如果使用消息队列，可以返回给用户成功，先把消息持久化，等库存系统恢复后，就可以正常消费减去库存了。 2、异步。将消息写入消息队列，非必要的业务逻辑以异步的方式运行，不影响主流程业务。 3、削峰。消费端慢慢的按照数据库能处理的并发量，从消息队列中慢慢拉取消息。在生产中，这个短

🙆‍♂️博主：发量不足 欢迎来到本博主主页逛逛 链接:发量不足的博客_CSDN博客https://blog.csdn.net/m0_57781407?type=blog   目录 Kafka 是一个高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,它在实时计算系统中有着非常强大的功能。 Kafka的基础知识 一、消息传递模式简介 二、Kafka简介 Kafka工作原理 一、Kafka核心组件介绍 二、Kafka工作流程分析   Kafka 是一个高吞吐