Event Monitor

Kafka Monitor 0.3.0 使用指南 Kafka Monitor 0.3.0 版本现已发布，您可以前往我的博客获取启动和使用方面的详细信息。博客中将深入探讨该版本的特性和功能，并提供配置和操作指南，帮助您更好地理解和使用 Kafka Monitor。

Log_buffer 等待事件：初始统计

Apache Spark Streaming与Azure Event Hubs集成指南提供了详细的方法，帮助用户理解如何高效处理和分析实时数据流。Azure Event Hubs作为微软的大数据服务，提供高吞吐量的数据摄取能力，非常适合大规模实时数据处理场景。集成的关键在于Spark Streaming的DStream概念，它使应用程序能够以微批处理的方式处理连续的数据流。Spark Streaming与Event Hubs的结合不仅提供了简单的并行性，还确保了数据处理的顺序性，并且能够轻松访问序列号和元数据。部署和连接到Event Hubs的具体步骤将在文档的“Deploying”子节中详细说明。

由于我使用的是Maven，我将其直接打包成一个ZIP文件，以免有些人在查找JAR包时感到困惑。因此，您可以将此资源直接部署到Tomcat中运行。

在WIN7操作系统中，如果没有com+event system服务项，可以通过直接导入的方式来添加，添加完成后重启电脑即可启动。启动后，您可以正常使用com+application服务和System Event Notification Service服务。这一功能在WIN8和XP中同样适用，具体操作未做详细尝试。

功能改进：图表有时难以阅读，因为y轴图例上出现非整数，实际绘制的数据总是整数。将y轴设置为仅绘制整数，以使图表更易于解释。支持命令行参数kafkaOffsetForceFromStart，通过实现ConsumerRebalanceListener从日志的开头开始消费者偏移监听客户端。稳定性改进：创建tryParseOffsetMessage函数，尝试解析从内部提交的偏移主题检索到的kafka偏移消息：处理其他类型的消息和可疑正确性。为这个新函数添加了100%的单元测试覆盖率。增强日志末端偏移获取线程的健壮性：不再关闭应用程序错误。而是关闭和销毁客户端，然后重新创建它。在错误发生时休眠后重新创建客户端，并继续处理处理在线程之间共享内存的线程安全问题。