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Flink SQL实时数仓实战：基于Flink SQL的完整项目案例构建支持实时决策的电商数据分析平台。统一数据接入管道设计。实时数据质量校验管道。实时数据清洗管道。核心业务指标实时聚合。

【Atlas】Atlas Hook 消费 Kafka 报错：GroupAuthorizationExceptionAtlas 启动后，NotificationHookConsumer 线程持续报错，典型信息是：现象要点

知光项目用户关系模块那么这个时候就有人问了，桥接器是个什么玩意？初学kafka和canal，肯定和我一样不太明白。这里我就简单的说一下。首先说一下mysql，canal，kafka这几个之间的关系。

05-LINQ查询语言入门LINQ（Language Integrated Query，语言集成查询）是 C# 中最强大的特性之一。它让你可以用统一的语法来查询各种数据源：数组、列表、数据库、XML 等等。

油丶酸萝卜别吃

死信队列（DLQ）深度解析：原理、配置、实践与系统可靠性保障死信队列（Dead Letter Queue，简称DLQ）不是一种特殊的队列类型，而是被赋予「兜底存储失败消息」用途的普通队列，核心是接收那些「无法正常被投递或消费」的无效消息，避免消息丢失或无限循环占用系统资源。

Kafka 4.1.1 部署指南：单机版与安全认证配置本文详细介绍了 Apache Kafka 4.1.1 的部署流程，涵盖从基础的单机版部署到高级安全认证配置。内容包括：Kafka 软件下载与初始化、基础配置、SASL/PLAIN 简单认证部署、以及更安全的 SASL/SCRAM 认证配置。无论您是初次接触 Kafka 还是需要在生产环境中加强安全防护，本指南都提供了完整的操作步骤和验证方法，帮助您快速搭建并保护您的 Kafka 服务。

Go高并发架构_王工

Kafka Streams：流处理应用开发实战在当今数据爆炸的时代，实时数据处理已经从"锦上添花"变成了"必不可少"。无论是监控用户行为、实时推荐、风险控制还是IoT设备监控，企业都需要能够即时处理和分析数据流的能力。而在众多流处理框架中，Kafka Streams凭借其简洁的设计和与Kafka的无缝集成，正在赢得越来越多开发者的青睐。

淘客返利系统的日志追踪与链路监控：SkyWalking 与 OpenTelemetry 集成方案大家好，我是微赚淘客系统3.0 的研发者省赚客！微赚淘客系统3.0由订单、返利、账户、通知等12个微服务组成，用户一次“下单→返利到账”操作涉及5+次跨服务调用。早期缺乏全链路追踪能力，故障定位平均耗时超30分钟。我们基于 SkyWalking + OpenTelemetry 构建统一可观测体系，实现毫秒级链路还原、服务依赖拓扑自动生成、慢接口自动告警。

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kafka原理剖析（一）我们知道，基于网络流传播的数据，大多传的都不是原始数据，而是经过序列化后的数据，在到达目的地后，在反序列化成原始数据。kafka也不例外

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深入剖析Kafka（二）与生产者对应的是消费者，应用程序可以通过KafkaConsumer来订阅主题，并从订阅的主题中拉取消息。不过在使用KafkaConsumer之前需要先了解消费者和消费组的概念，否则无法理解如何使用KafkaConsumer。

Go高并发架构_王工

Kafka监控体系构建：指标收集与可视化方案在当今数据驱动的时代，Kafka已成为众多企业实时数据管道和流处理架构的中流砥柱。作为一个分布式流处理平台，Kafka不仅支撑着企业内部的消息传递，还成为了连接各个系统的神经中枢。然而，随着业务规模的扩大和依赖度的提高，Kafka的稳定性直接关系到整个企业的业务连续性。

C# .NET 常用算法深度解析，从LINQ到并发的实战目录一、C#算法设计的现代范式1.1 C#算法的演进：从过程式到函数式1.2 C#算法的核心优势二、LINQ算法：声明式编程典范

Go高并发架构_王工

Kafka性能调优：从参数配置到硬件选择的全方位指南在当今数据驱动的时代，Apache Kafka已成为众多企业实时数据流处理的中流砥柱。作为一个分布式流处理平台，它像企业的"神经系统"一样，承担着海量数据的收集、传输与处理工作，支撑着从日志聚合到用户行为分析、从监控数据到消息系统等众多关键业务场景。

Paraverse_徐志斌

K8S HPA + KEDA 弹性伸缩消费者解决 MQ 消息积压我所经历经历的多个企业级项目中，偶尔会遇到 MQ 消息积压相关问题，平时使用最多的 MQ 是 Kafka，消息积压通常指 Consumer Group 的消费速度持续低于 Producer 的生产速度，导致 Lag（滞后量）不断增长，消息在 Topic 的分区中堆积。监控上体现为 Consumer Lag 指标持续上升。

Java高性能缓存库Caffeine全解析Caffeine 是一个高性能、接近最优的 Java 本地缓存库，由 Ben Manes 开发，作为 Google Guava Cache 的继任者而广受欢迎。它在设计上融合了现代缓存算法（如 Window TinyLFU）、低开销并发控制和丰富的功能特性，被广泛应用于 Spring Boot、Hibernate、Kafka 等主流框架中。

PyFlink DataStream 程序骨架、常用 Source/Sink、状态（State）、与 Table/SQL 互转一篇搞定一个标准的 DataStream 作业，通常有 5 步：1）创建 StreamExecutionEnvironment 2）创建 Source 得到初始 DataStream 3）编排 transformation（map/filter/key_by/reduce/process…） 4）绑定 Sink（print / file / kafka / jdbc / table sink …） 5）执行提交：env.execute(job_name)

故事不长丨

玩转C#List集合：从基础操作到深度对比在 C# 中，List<T>是一种常用的泛型集合，用于存储和管理一组对象。创建List<T>集合时，我们可以使用不同的构造函数来满足各种需求。

国家电网Java面试被问：最小生成树的Kruskal和Prim算法最小生成树（Minimum Spanning Tree, MST）：在带权连通无向图中，找到一个边的子集，使得：

基于 Kafka Exactly-Once 语义保障微信群发消息不重复不丢失在企业服务中，通过 Kafka 异步触发微信群发任务（如通知、营销）时，必须确保：Kafka 自 0.11 起支持 Exactly-Once Semantics (EOS)，结合幂等生产者、事务与消费位移提交原子化，可满足该需求。