最新实例
Kafka运维命令实战指南
档提供Kafka日常运维中常用的命令操作指南,帮助运维人员快速定位并解决问题。 1. 主题管理 创建主题: kafka-topics.sh --bootstrap-server --create --topic --partitions --replication-factor 查看主题列表: kafka-topics.sh --bootstrap-server --list 描述主题: kafka-topics.sh --bootstrap-server --describe --topic 删除主题: kafka-topics.sh --bootstrap-server
Logstash 6.2.2: 高效日志收集与处理工具
Logstash 6.2.2 是一款开源数据管道工具,支持实时数据采集、转换和传输。它能够从多种数据源获取数据,并通过灵活的过滤和转换规则将数据标准化,最终输出到 Elasticsearch 等目标系统。Logstash 简化了日志数据的处理流程,提升了数据的可读性和分析价值,为系统监控、性能分析和安全审计等提供了有力支持。
Kafka 事务机制与应用
深入探讨 Kafka 事务机制,并结合代码实例阐述其在实际场景中的应用。
Kafka 源码解析:生产消费模型深度解读
将深入剖析 Kafka 源码,以图文并茂的方式解析其生产和消费模型,帮助读者快速掌握 Kafka 核心知识。 我们将从以下几个方面进行展开: 生产者客户端源码分析: 消息发送流程与核心组件 分区策略与消息可靠性保证 序列化机制与自定义配置 消费者客户端源码分析: 消费组与消费位移管理 消息拉取与消费流程解析 消息确认机制与异常处理 服务端源码分析: 主题与分区管理机制 消息存储与索引结构 高可用性与数据一致性保障 通过对 Kafka 源码的深入分析,读者将能够: 深入理解 Kafka 生产和消费模型的内部工作机制。 掌握 Kafka 核心组件的实现原理。 学习 Kafk
流计算处理系统分类浅析
流计算处理系统主要分为两种类型:原生流处理和微批处理。 原生流处理系统对每条抵达的记录进行实时处理,实现真正的逐条处理。 微批处理系统则将数据按照预设的时间间隔(通常为秒级)进行分批,然后以批量的方式进行处理。
Apache Kafka 在企业中的应用与规模
自 2011 年以来,Apache Kafka 得到了迅速发展,已被超过三分之一的财富 500 强企业采用,其中包括排名前十的旅游公司、七家银行、八家保险公司以及九家电信公司。LinkedIn、Uber、Twitter、Spotify、Paypal 和 Netflix 等公司每天使用 Apache Kafka 处理的消息量高达数十亿条。
Kafka 数据持久化机制
Kafka 作为高吞吐量、低延迟的消息队列,其高效的数据存储机制是其核心竞争力之一。 将深入探讨 Kafka 如何利用磁盘存储海量数据,并保证数据可靠性与读写性能。 1. 分区与副本机制: Kafka 将每个 Topic 划分为多个 Partition,每个 Partition 都是有序且不可变的消息序列。消息被追加写入分区尾部,保证了消息顺序性。 为了提高数据可靠性,每个 Partition 会有多个副本,其中一个 Leader 副本负责处理读写请求,其他 Follower 副本则同步 Leader 数据。 2. 基于磁盘的顺序写操作: 与将消息存储在内存不同,Kafka 将消息持久化到磁盘
Logstash 2.3.1 版本功能概述
Logstash 是一款开源日志收集管理工具,用于实时采集日志数据,常与 Elasticsearch 和 Kibana 配合使用,构成 ELK 日志分析解决方案。
Pulsar 事务消息流设计
Pulsar 事务消息流设计文档 档阐述 Apache Pulsar 中事务消息流的详细设计方案。内容涵盖事务消息的基本概念、设计目标、架构设计、实现细节以及相关用例等。 主要内容: 事务消息概述 设计目标与考量 Pulsar 事务消息架构 事务协调器 事务状态管理 消息发送与确认 事务恢复机制 实现细节 API 设计 配置选项 性能优化 用例分析 精确一次语义 流式 ETL 处理 分布式事务 目标读者: Pulsar 开发者 消息队列技术爱好者 对分布式系统感兴趣的用户
Kafka Eagle 版本 1.3.2
此资源包含 Kafka Eagle 软件版本 1.3.2 的二进制文件,以 .tar.gz 格式压缩。