前文我们通过 Canal 来实时同步数据，Debeizum 是一种比 Canal 更好的实时同步方案，它底层是基于 Kafka-connect 为核心构建的，可以完美对接 Kafka 家族生态，上游支持接入 MongoDB、MySQL、PostgreSQL、SQL Server、Oracle、Db2、Cassandra、Vitess，下游是只支持接入 Kaf
先带大家看一张架构图，建议企业日志采集架构采用：Beats + Kafka + Logstash + ES集群 + Kibana(Grafana) Beats： 由于原生的Logstash当日志采集器过重，所以采用Beats来进行采集，常用的采集器有filebeat和metricbeat。采集数据写入Kafka Kafka： 由于Logstash当日志接收的话，有单点瓶颈
那么，如何学习Kafka源码？？ 我觉得最高效的方式就是去读最核心的源码，先看一张?Kafka结构图?以及?Kafka 源码全景图 梳理一下关于?Kafka 框架，找到学习的重点。 其次，我要说的就是一个Kafka源码解析的文档——《Kafka源码解析与实战》 前5章分别是：Kafka简介、Kafka的架构、Broker概述、
本文简单介绍下如何使用多线程消费kafka 注： 以下示例采用Kafka版本2.2 消费者配置 消费者从Kafka读取消息，需要考虑以下消费者配置。 参数 说明 max.poll.records(default=500) 消费者单次获取的最大消息条数 fetch.max.bytes(default=52428800) 服务器应为获取请求返回
简介： 介绍了 37 手游为何选择 Flink 作为计算引擎，并如何基于 Flink CDC + Hudi 构建新的湖仓一体方案。 本文作者是 37 手游大数据开发徐润柏，介绍了 37 手游为何选择 Flink 作为计算引擎，并如何基于 Flink CDC + Hudi 构建新的湖仓一体方案，主要内容包括： Flink CDC 基本知识介
使用Docker 安装 Kafka 最近工作需要用到kafka相关的知识，但是之前没有学过，所以想着在自己的服务器上面搭建一个单节点的kafka消息队列，来做测试，学习，记录一下搭建的简单过程 首先你需要有一台linux的机器，这个不多做赘述。都知道 kafka需要zookeeper，所以需要先运行zookeeper。
为什么要用消息队列？为什么选择了kafka? kafka的组件与作用(架构)？ kafka为什么要分区？ Kafka生产者分区策略？ kafka的数据可靠性怎么保证？(丢，重) kafka的副本机制？ kafka的消费分区分配策略？ kafka的offset怎么维护？ kafka为什么这么快？(高效读写数据) Kafka消息数据积压，Kafk
一 需求描述 一个分区可以有多个副本，这些副本保存在不同的broker上，可实现kafka高可用。每个分区的副本中都会有一个作为Leader。当一个broker失败时，Leader在这台broker上的分区都会变得不可用，kafka会自动移除Leader，再其他副本中选一个作为新的Leader。 假如我们目前kafka集群环
参考文章 [参考文章](https://www.cnblogs.com/yangms/p/14445307.html) [参考文章](https://www.cnblogs.com/juniorMa/articles/13936154.html) 关键字 Topics（主题）: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to
架构师？多么具有吸引力的三个字！那咱今天就来聊聊Alibaba百万年薪架构师必备技能——高性能架构学习路线：中间件、Nginx、缓存、ZK等等...看下方高性能架构进阶技能图... 纯手绘高性能架构进阶技能图 说明：以下全部所说的架构师必备技能之高性能架构学习路线及相关笔记：中间件、Ngi
服务注册发现的过程 etcd由哪几部分构成？ etcd作为一个高可用的键值存储系统，天生就是为了集群化而设计的，一般etcd推荐奇数个节点，推荐的节点数量是 3、5、7 构成一个集群。 启动etcd 安装完 etcd 以后，使用 go 进行连接 连接 etcd import ( "context" "fmt" "time" "go.etcd.i
我们先弄清楚kafka集群环境首先需要些什么 JDK 10+ Zookeeper Kafka 2.x 首先准备三台虚拟机 centos7 ，更改IP地址为静态地址分别为，29、30.31 cd /etc/sysconfig/network-scripts #进入网卡文件目录 vim ifcfg-ens33 #使用vim编辑器编辑该网卡信息（需要编辑当前链接的网卡） servi
前言 在上一篇，我们了解了apache druid的搭建，以及如何快速导入外部数据源到apache druid中进行数据分析和使用 本篇，我们结合一个实际的简单的应用场景，来说说apache druid如何在实际项目中进行使用 业务场景 如下所示，是一个很常见的数据分析的业务，通常来说，很多实时或准实时的数
安装说明 安装环境 虚拟机：VirtualBox-6.1.18 操作系统：Ubuntu16.04LTS 集群情况： 主机名称Hadoop版本ZooKeeper版本IP地址hadoop-master2.7.33.6.3192.168.56.1hadoop-slave12.7.33.6.3192.168.56.1hadoop-slave22.7.33.6.3192.168.56.1 本次安装的Kafka Kafka版本：2.13-2.8.0
以讲解性能作为 Kafka 之旅的开篇之作，让我们一起来深入了解 Kafka “快”的内部秘密。你不仅可以学习到 Kafka 性能优化的各种手段，也可以提炼出各种性能优化的方法论，这些方法论也可以应用到我们自己的项目之中，助力我们写出高性能的项目。 关公战秦琼 65: Redis 和 Kafka 完
一、概述 1、关键作用：解耦、削峰填谷、异步处理 2、常见的MQ消费分类：至多一次消费、没限制 3、kafka名词解释： ① topic：一个消息只能进入一个topic中； ② partition：每个topic会根据分区数划分多个分区，每个分区相互独立。消息有key时使用hash分发到对应分区，无key使用轮询分散到
这里记录过去一周，大数据相关值得分享的东西，每周日发布。 