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如果我指定了一个offset，Kafka怎么查找到对应的消息？ 聊一聊你对Kafka的Log Retention的理解 聊一聊你对Kafka的Log Compaction的理解 聊一聊你对Kafka底层存储的理解（页缓存、内核层、块层、设备层） 聊一聊Kafka的延时操作的原理 聊一聊Kafka控制器的作用
场景 消费形式 kafka基础架构 Record 、Topic、Broker、leader、follower 分区&日志 生产者与消费者 写入和读出的性能 Kafka环境搭建 & Topic管理： kafka和zookeeper之间的关系
kafka 可以脱离 zookeeper 单独使用吗？为什么？ kafka 不能脱离 zookeeper 单独使用，因为 kafka 使用 zookeeper 管理和协调 kafka 的节点服务器。 kafka 有几种数据保留的策略？ kafka 有两种数据保存策略：按照过期时间保留和按照存储的消息大小保留。
sources ：像Kafka，Flume，Kinesis等这样的源，可通过额外的程序类获得 消费 先把数据接收过来，转换为spark streaming中的数据结构Dstream。接收数据的方式有两种：1.利用Receiver接收数据，2.直接从kafka读取数据。 在spark1
登录安装客户端的节点。 执行以下命令，切换到客户端目录，例如“/opt/hadoopclient/Kafka/kafka/bin”。cd /opt/hadoopclient/Kafka/kafka/bin 执行以下命令，配置环境变量。source /opt/hadoopclient/bigdata_env
【功能模块】数据源【操作步骤&问题现象】
概述 对于kafka来说，一个单独的broker意味着kafka集群中只有一个节点。要想增加kafka集群中的节点数量，只需要多启动几个broker实例即可。 单个节点的安装： Kafka-初体验Kafka(02)-Centos7下搭建单节点kafka_2.11‐1.1
径错误问题，会导致后面的gradle assemble执行报错问题如下操作解决问题问题2：解压包命令有问题（tar -zxvf scala-2.11.11.tgz -d /usr/local）如下操作解决问题说明：以上是个人编译过程遇到的问题，仅供参考
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：
开发过程中，kafka几乎是标配的Mq，如果有一个kafka的监控助手，哪就更完美了，常用的kafka监控工具有 KafkaOffsetMonitor 、Kafka Manager、Capillary、Kafka Eagle，经过测试，最后决定使用Kafka Manager。这篇文章主要介绍Kafka
DIS Kafka Adapter实践 DIS Kafka Adapter概述 准备环境 上传数据 数据下载的消费模式 下载数据值消费位移 父主题： 使用场景
RDA平台Kafka自动采集
Kafka数据源配置源端MRS Kafka的数据源连接，具体参数配置如下。表1 MRS Kafka数据源配置参数值名称自定义MRS Kafka数据源名称。例如当前配置为“source_kafka”。Manager IP单击输入框旁边的“选择”按钮，选择当前MRS Kafka集群即可自动关联出来Manager
标题：构建高可用的Kafka集群：实现可靠的消息传递 在当今大数据时代，消息传递系统对于数据流的可靠性和实时性至关重要。Apache Kafka 作为一个分布式流处理平台，以其高可扩展性和可靠性而备受青睐。本文将深入探讨如何构建一个高可用的 Kafka 集群，确保数据的可靠传递和系统的稳定运行。
我们使用kafka时，有时候会遇到发送数据失败的情况，其原因及解决方案如下： 1. Kafka topic leader为-1 Kafka客户端执行如下命令查看topic的leader信息： kafka-topics.sh
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
并且过滤掉0.0x的低磁盘使用率数据。通过前台将对应时间段的kafka日志全部收集回来在本地全部解压缩后，在根目录下全部查询，zgrep ioUsage ./根目录kafka的目录*/var/log/Bigdata/kafka/broker/kafka-root.* | grep
5及以后的版本，都支持在流式节点上开启LVM特性。LVM特性能有效防止kafka多磁盘场景下topic中因为数据不均导致某个partition流量特别大进而磁盘被写爆。同时开启LVM以后可以做到不重启系统、服务或组件的情况下实现磁盘平滑扩容，保证业务的连续性。详情请点击博文链接：https://bbs
一、KafKa分区副本ISR选举机制 kafka 中每一个主题又进一步划分成若干个分区。副本的概念实际上是在分区层级下定义的，每个分区配置有多若干个副本。 所谓的副本，本质上就是一个只能追加写消息的提交日志，根据kafka副本机制的定义，同一个分区下的
后才能继续消费 Kafka的老版本消费者组的位移保存在Zookeeper中，好处是Kafka减少了Kafka Broker端状态保存开销。但ZK是一个分布式的协调框架，不适合进行频繁的写更新，这种大吞吐量的写操作极大的拖慢了Zookeeper集群的性能。Kafka的新版本采用了将位移保存在Kafka内部主题的方法。
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