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kafka问题
zk里面确认已经删除干净，同时节点上也没有了该topic的信息。重启了kafka，再重新创建这个topic，仍然报这些问题。最后我想卸载kafka，并重新部署kafka，结果删也删不掉，也无法恢复正常。如下图。求帮忙。。该集群比较重要，没办法全部ch
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线下kafka如何对接mrs的kafka？
大数据的项目。想把客户线下kafka的消息传递到mrs的kafka中。这个可以如何实现？
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Kafka使用最佳实践-Kafka常见的使用误区
1. kafka集群单个节点磁盘挂载的越多越好 业界Kafka的标准使用方式是作为临时缓存使用。因此，很多人会误以为，kafka的每个节点只要存储够大就行，不用关心其他的指标。官方并不建议kafka单节点关在多个磁盘，因为磁盘越多，表示需要更多的处理线程去管理（num.io.th
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Kafka入门三：几种消费方式
deserializer","org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer"); props.put("value.deserializer","org.apache.kafka.common.serialization.
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Spring-kafka对接华为FusionInsight Kafka样例
principal信息为下载的认证用户的用户名5、通过kafka客户端命令行，确认没有topic名称为topic1的topic6、启动代码7、开启客户端kafka消费命令行监控 topic18、通过postman工具发送post请求9、查看客户端kafka消费命令监控到的信息是否和请求中的一致1
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使用python库confluent_kafka连接安全集群Kafka
从源码安装confluent-kafka python库（此步骤依赖上一步骤的librdkafka so链接库）：$ pip install --no-binary :all: confluent-kafka 6. 编写测试用例测试confluent-kafka使用：此处只提供客
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Kafka使用最佳实践-Kafka集群操作规范
Kafka集群在使用过程中会出现各种各样的操作场景，修改配置参数、集群异常等各种重启场景等，操作过程中需要注意一些注意事项。 离线重启kafka集群 如果需要修改kafka服务端的配置，点击保存配置后，不要勾选“重新启动受影响的服务或实例”。 重启kafka进程前，需要
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Kafka使用最佳实践-Kafka集群部署规范
机架参数要合理使用。FusionInsight-HD中的kafka集群默认使用了机架感知策略，即：保证kafka所创建的topic的分区副本在不同的机架上面，这样能够保证如果出现机架宕机后，kafka依然有可用的副本。但是如果集群中每个机架上面的节点数量不均衡，会导致严重的数据倾斜。例如：kafka总共有2个机架10
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Kafka简介及使用PHP处理Kafka消息
支持离线数据处理和实时数据处理。 Kafka的架构： kafka架构图 Kafka的整体架构非常简单，producer、broker（kafka）和consumer都可以有多个。Producer，consumer实现Kafka注册的接口，数据从producer
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【flink 1.7.2】【向Kafka生产】ClassNotFoundException: org.apache.kafka.
apache.flink.client.cli.CliFrontend.main(CliFrontend.java:1127)Caused by: java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.kafka.clients.producer
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Kafka入门三：几种消费方式
deserializer","org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer"); props.put("value.deserializer","org.apache.kafka.common.serialization.
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Kafka入门之旅
据写入Kafka3 Kafka架构在接下来的几个小节中，我们将介绍Kafka体系架构的关键部分以及Kafka的工作原理。如果想尽早地体验运行Kafka，可以直接跳到2.6节，安装和运行Kafka。等Kafka安装之后，再回到这里来继续学习Kafka。3.1 Kafka是一个消息代
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玩转Kafka—Kafka高性能原因分析
玩转Kafka—Kafka高性能原因分析 Kafka最大的特点：高吞吐，即使在普通的机械硬盘下也可以达到每秒几百万的处理量 对比RocketMQ： 那么Kafka为什么能实现如此高的吞吐量呢？ 主要以下四个方面： 磁盘的顺序读写 页缓存 零拷贝技术 批量处理 下面我们来分别解释下
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Kafka入门
第一，kafka简介以及适用场景，第二，kafka设计原理，三，常见问题及思考。 一、kafka简介及适用场景 **kafka官网上对 kafka 的定义：**一个分布式发布-订阅消息传递系统。主要特点包括高吞吐量、持久化（消息持久化到磁盘，支持批量和实时处理）、可扩展性、容错性。
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Kafka快速入门系列(12) | Kafka Streams的简单介绍
第三，就流式处理系统而言，基本都支持Kafka作为数据源。例如Storm具有专门的kafka-spout，而Spark也提供专门的spark-streaming-kafka模块。事实上，Kafka基本上是主流的流式处理系统的标准数据源。换言之，大部分流式系统中都已部署了Kafka，此时使用Kafka Stream的成本非常低。
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【Kafka】1 简介
总结 Kafka最适合的还是作为消息队列，处理流数据，给大量数据处理做一层缓冲。 前后对接，前面对接输入业务，后面对接可视化业务或者数据分析业务。 最常见的还是作为日志处理的一部分，参考阿里云版本的Kafka，详情见下图，也可以算是Kafka的最佳实践了。 参考资料
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【kafka运维】TopicCommand-Kafka运维脚本(1)
--bootstrap-server 指定kafka服务 指定连接到的kafka服务; 如果有这个参数,则 --zookeeper可以不需要 –bootstrap-server localhost:9092 --zookeeper 弃用, 通过zk的连接方式连接到kafka集群; –zookeeper
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Kafka学习之路 （一）Kafka的简介
统和消息系统。Kafka主要设计目标如下：可靠性 - Kafka是分布式，分区，复制和容错的。可扩展性 - Kafka消息传递系统轻松缩放，无需停机。耐用性 - Kafka使用分布式提交日志，这意味着消息会尽可能快地保留在磁盘上，因此它是持久的。性能 - Kafka对于发布和订阅
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Flink 操作 kafka （一）
月更文挑战」的第30天，点击查看活动详情 Flink 操作 kafka https://zhuanlan.zhihu.com/p/92289771 flink 提供了一个特有的 kafka connector 去读写 kafka topic 的数据。这样在 flink 消费 kafka 数据时，就可以通过 flink
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Kafka实战：如何把Kafka消息时延秒降10倍
Peng意识到，现在有2个问题需要分析：为什么华为云现网的时延会比类生产差？DMS的Kafka队列时延比原生自建的Kafka队列时延表现差的问题怎么解决？Mr. Peng进行了如下分析： 时延分析 回归问题的本质，DMS Kafka队列的时延到底是怎么产生的？可控的端到端时延具体分为哪些？Mr
