分布式消息服务 Kafka 

 

分布式消息服务 Kafka 是一个高吞吐、高可用的消息中间件服务,适用于构建实时数据管道、流式数据处理、第三方解耦、流量削峰去谷等场景,具有大规模、高可靠、高并发访问、可扩展且完全托管的特点,是分布式应用上云必不可少的重要组件

 
 

    kafka消费配置参数 内容精选 换一换
  • 流水线参数使用

    后会自动出现参数列表。 鼠标移至参数名称,可以快速将该参数设置为流水线参数并能直接引用该参数。 八、完成参数引用后,保存信息,然后单击“保存并运行”,弹出“运行配置”侧滑框,可查看“运行参数配置”。 运行时参数值默认为添加参数时为参数设置的默认值,可根据需要进行修改。流水线运行时

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  • Kafka应用场景

    “异步”发送Kafka客户端。 Kafka客户端批量提交和压缩消息,对应用服务的性能影响非常小。 2.Kafka将日志存储在消息文件中,提供持久化。 3.日志处理应用,如Logstash,订阅并消费Kafka中的日志消息,最终供文件搜索服务检索日志,或者由Kafka将消息传递给H

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  • 查询客户端列表ListAgent

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    支持客户端主动拉取以及服务端推送两种模式 广播消费 支持 支持 支持 消息回溯 支持 支持,Kafka支持按照offset和timestamp两种维度进行消息回溯 不支持,RabbitMQ中消息一旦被确认消费就会被标记删除 消息堆积 支持 支持,考虑吞吐因素,Kafka的堆积效率比RabbitMQ总体上要高

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  • 华为云物联网平台设备级消息上下行保序方案

    平台-应用:IoTDA配置数据流转规则为流转到Kafka,当开启IoTDA的消息保序功能后,IoTDA会将同一个设备的消息推送到Kafka的同一个partition,从而实现平台与应用端的转发保序。 应用服务器消费Kafka数据时,同一个设备的消息会分发到同一个消费者,消费者可以按顺序消费设备依次上传上来的数据。

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    您可以使用 文档数据库 服务 DDS 参数模板中的参数管理数据库引擎配置。数据库参数模板类似于数据库引擎配置值的容器,文档数据库服务DDS参数模板中的参数可应用于一个或多个数据库实例。创建数据库实例时可以指定数据库参数模板为默认参数模板或已有参数模板。实例创建成功后也可以变更实例关联的参数模板。 1、默认参数模板

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    华为云计算 云知识 对等连接参数有哪些 对等连接参数有哪些 时间:2021-07-02 11:34:15 对等连接的参数有:名称、本端VPC、本端VPC网段、账户、对端项目、对端VPC、对端VPC网段等内容。 详细的参数解释见下表: 文中课程 更多精彩课程、微认证、沙箱实验,尽在华为云学院

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    消息过滤 根据消息标签对可消费的消息进行过滤。 消息回溯 通过指定时间或位置,对已经消费过的消息进行重新消费。 定时/延时消息 在消息生产时间(当前时间)之后的指定时间点投递给消费消费。 分布式消息服务支持一键在线扩容,不影响上层业务。 消息过滤 根据消息标签对可消费的消息进行过滤。 消息回溯

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  • 云原生中间件最新动态24年3月 - 分布式消息队列服务DMS

    客户价值 提升客户的运维能力和Topic的管理能力。 消费组支持增加描述 特性介绍 使用Console界面或者API创建实例消费组时,支持对于消费组增加描述,用来记录消费组的业务含义。 客户价值 提升客户的运维能力和消费组的管理能力。 分布式消息队列 RocketMQ RocketMQ

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  • RocketMQ的架构_RocketMQ的消息模式_分布式消息RocketMQ-华为云

    送的消息按照发送顺序进行消费。因此,在RocketMQ中,要实现全局顺序消息,需要将所有的生产者线程指定到同一个Group中。 2. 广播消息 广播消息是指消息一次性发送给所有的消费者,每个消费者都能够消费到相同的消息。广播消息可以用于一些公告信息和配置信息的发布。 3. 事务消息

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  • KafkaManager是什么

    16:21:10 KafkaManager是Apache Kafka的管理工具,提供Kafka集群界面化的Metric监控和集群管理。 通过KafkaManager进行以下操作: 支持管理多个Kafka集群 支持界面检查集群状态(主题,消费者,偏移量,分区,副本,节点) 支持界面执行副本的leader选举

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  • GaussDB助力华为消费者云实现智慧化业务运营

    华为云计算 云知识 GaussDB助力华为消费者云实现智慧化业务运营 GaussDB助力华为消费者云实现智慧化业务运营 时间:2021-06-16 17:32:44 数据库 业务诉求和挑战: 华为消费者云大数据平台,集中存储和管理业务侧数据,采用Hadoop+MPP数据库混搭架构,面临如下挑战:

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