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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
ions 如果要彻底解决以上问题，有两个解决方法： 首先按照维护宝典《执行Kafka Topic创建操作，发现Partition的Leader显示为none》章节处理。 重启kafka集群。 Zookeeper上的分区数创建完整，但是leader为-1：参照维护宝
org.apache.flink.client.program.PackagedProgram.callMainMethod(PackagedProgram.java:529) at org.apache.flink.client.program.PackagedProgram
生产性能测试脚本分析使用客户端脚本kafka-producer-perf-test.sh能够测试当前集群的生产的性能基线。如下图：使用方法（以6.5.1版本为例）如下：./kafka-producer-perf-test.sh --topic topicName --num-records
于 2017-11-20 14:41 编辑 <br /> 1 问题描述： 开源confluent-kafka-go连接华为MRS的安全集群失败。 具体原因：confluent-kafka-go依赖的库librdkafka默认将broker所在hostname作为了server pr
39F.COM for kafka/192.168.16.108@4330C96C_A232_4DC5_B805_5CC19312339F.COM, Server not found in Kerberos database看起来应该是这个不对：kafka/192.168.16.
MRS是安全模式，kakfa集群把Ranger鉴权停了也连不上，测试报未知错误，但是kafka在客户端中是可以正常使用的。
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
DIS Kafka Adapter概述 dis-kafka-adapter是数据接入服务（DIS）提供的一个sdk，支持原本使用Kafka Client上传数据的用户以类似原来的操作将数据上传到DIS，目前只支持Java版本。 父主题：
--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
S: PLAINTEXT://kafka1:9092 KAFKA_LISTENERS: PLAINTEXT://:9092 KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT: zookeeper:2181 KAFKA_CREATE_TOPICS:
## 背景 在搭建Kafka集群时，通常会按照机架部署机器。Kafka在新建topic时，为了提高集群的可靠性， 会将同一分区的不同副本分布在不同的机架内，这样即使有一个机架上的机器宕掉，也不会影响服务的可用性和稳定性 如下图：集群中有三个机架，每个机架内部3个节点，在这个集群内创建了3分区3副本的topic
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。
https://pykafka.readthedocs.io/ kafka-python https://pypi.org/project/kafka-python/ https://github.com/dpkp/kafka-python http://kafka-python.readthedocs.io/
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
1.Kafka是什么 简单的说，Kafka是由Linkedin开发的一个分布式的消息队列系统(Message Queue)。kafka的架构师jay kreps非常喜欢franz kafka,觉得kafka这个名字很酷，因此将linkedin的消息传递系统命名为完全不相干的kafka，没有特别含义。 2
py 代码中使用pyspark.streaming.kafka的KafkaUtils来创建spark streaming与kafka的连接，运行了好长时间都没有出现过问题 随着新业务接入，在新功能中kafka需要使用动态topics方式，要用到正则表达式，查了KafkaUtils源码
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
roupid决定，计算方式是：groupid的hashCode值对50取余。当kafka环境正常而消费者不能消费时，有可能是对应的__consumer_offsets分区leader为none或-1，或者分区中的日志文件损坏导致。消费者提交offset方式可以是手动提交也可以是自动提交，相关的参数设置是enable
【功能模块】kafka【操作步骤&问题现象】1、编写程序，大致逻辑：SparkStreaming读取kafka中的数据，然后写入hbase中2、此demo是华为云上的样例demo，视频地址：https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-90888-1-1
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