kafka

从硬盘I/O到网络传输：Kafka与RocketMQ读写模型及零拷贝技术深度对比消息写读在Kafka的数据存储架构中，一个主题由一个或多个分区组成。在物理存储上，每个主题-分区都对应着硬盘上的一个独立目录，而消息数据则以日志段文件（Log Segment）的形式存储在这些目录中。随着数据的不断写入，当一个日志段文件达到预设的大小（例如1GB）或时间阈值时，它会被关闭并变为只读，同时一个新的可写日志段文件会被创建。这个过程称为日志滚动（Log Rolling）。从单个分区的微观视角看，所有消息都是以追加（Append-only）的方式顺序写入当前活跃的日志段文件。顺序写入几乎消除了

GEM的左耳返

Java面试实战：从Spring Boot到AI集成的技术深度挑战面试官：谢飞机同学，欢迎来到我们公司的技术面试。先简单介绍一下你对Spring Boot的理解吧。谢飞机：(自信满满) Spring Boot啊，这我熟！就是那个"约定大于配置"的框架嘛，开箱即用，内置Tomcat，还能自动装配。我之前做项目的时候，就用它快速搭建过RESTful API，连XML配置都不用写，太方便了。

写bug的小屁孩

主流消息队列（MQ）和技术选型今天来聊一聊我常用的三个消息队列，Kafka、RabbitMQ、RocketMQ 。Kafka是Apache软件基金会开发的开源流处理平台，采用Scala和Java编写，定位为高吞吐量的分布式发布订阅消息系统（更准确归类为流处理平台）。功能接近传统消息队列（MQ），但更简化，支持基础消息队列场景。虽提供类似JMS的特性，并非JMS规范的实现，设计架构差异显著。

java1234_小锋

Kafka与RabbitMQ相比有什么优势？大家好，我是锋哥。今天分享关于【Kafka与RabbitMQ相比有什么优势？】面试题。希望对大家有帮助；

路边草随风

java实现 flink 读 kafka 写 starrocks在企业数字化转型进程中，实时数据处理与分析已成为支撑业务决策、优化运营效率的核心能力。Apache Flink 作为业界领先的分布式流处理框架，凭借高吞吐、低延迟、Exactly-Once 语义等特性，成为承接海量实时数据流（如日志、交易、用户行为数据）的核心引擎；Kafka 则以高并发、高可用、可持久化的优势，成为实时数据链路中的 “数据总线”，广泛用于汇集各类业务系统产生的实时数据流，是 Flink 最常用的数据源之一。

腾讯TBDS和CMP（Cloud Data AI Platform，类Cloudera CDP，如华为鲲鹏 ARM 版）比较的缺陷在哪里？腾讯TBDS和CMP（Cloud Data AI Platform，类Cloudera CDP，如华为鲲鹏 ARM 版）比较的缺陷在哪里？

如何选择合适的 Diskless Kafka在当今数据驱动的世界中，Kafka 作为分布式流处理平台的标杆，凭借其高吞吐、低延迟和持久化能力，成为企业构建实时数据管道的首选。然而，随着云原生和容器化技术的普及，Diskless Kafka（无磁盘 Kafka）作为一种新兴部署模式逐渐进入视野。它通过完全依赖内存或远程存储（如对象存储）来处理数据，而非传统本地磁盘，为特定场景提供了独特的优势。但如何选择适合自身需求的 Diskless Kafka 方案？本文将从核心概念、适用场景、选型关键因素及实践建议四个维度展开分析。

北京聚信万通科技有限公司

易连EDI-EasyLink无缝集成之消息队列Kafka在当今这个数据驱动的时代，消息队列（Message Queue）作为应用解耦、流量削峰、异步通信的基石，已成为分布式系统中不可或缺的组件。在众多优秀的消息中间件，Apache Kafka逐渐成为大数据领域的标配，更是悄然席卷实时流处理、事件驱动架构等众多领域，越来越成为更多用户的青睐。

java1234_小锋

Kafka中的消费者偏移量是如何管理的？大家好，我是锋哥。今天分享关于【Kafka中的消费者偏移量是如何管理的？】面试题。希望对大家有帮助；超硬核AI学习资料，现在永久免费了！

笨蛋少年派

Kafka分布式流处理平台简介目录引入KafkaKafka的定义Kafka的架构设计Kafka的工作原理诞生背景假如你是Linkedln2010年的首席工程师。这时，网站每天有海量的事件在发生：用户的点击、搜索、状态更新... ...，这些大量的数据产生了一个危机：

路边草随风

flink 1.18 cdc 2.4.2 读 mysql binlog 写 kafka jar版本依赖在企业级数据架构中，实时数据同步是打通 “业务操作层” 与 “数据应用层” 的关键链路，而 MySQL 作为主流的关系型数据库，其产生的业务数据（如交易记录、用户操作、订单状态变更等）是实时数据处理的核心来源。Apache Flink CDC（Change Data Capture）凭借其 “无侵入式采集、低延迟同步、全量 + 增量一体化” 的特性，成为 MySQL 数据实时捕获的优选方案，能够精准解析 MySQL binlog 日志，将数据变更（插入、更新、删除）实时同步至下游系统，为实时风控、数据仓库

写bug的小屁孩

1.Kafka-快速认识概念是Kafka的服务端程序，可以简单的认为一个MQ节点就是一个Broker。Broker存储Topic的数据。

从硬盘I/O到网络传输：Kafka与RocketMQ读写模型及零拷贝技术深度对比消息写读在Kafka的数据存储架构中，一个主题由一个或多个分区组成。在物理存储上，每个主题-分区都对应着硬盘上的一个独立目录，而消息数据则以日志段文件（Log Segment）的形式存储在这些目录中。随着数据的不断写入，当一个日志段文件达到预设的大小（例如1GB）或时间阈值时，它会被关闭并变为只读，同时一个新的可写日志段文件会被创建。这个过程称为日志滚动（Log Rolling）。从单个分区的微观视角看，所有消息都是以追加（Append-only）的方式顺序写入当前活跃的日志段文件。顺序写入几乎消除了

最笨的羊羊

Flink CDC系列之：Kafka Debezium JSON 序列化器的实现DebeziumJsonSerializationSchema这是一个 Debezium JSON 序列化器的实现，负责将 Flink CDC 事件转换为标准的 Debezium JSON 格式。

最笨的羊羊

Flink CDC系列之：Kafka 数据接收器配置选项类KafkaDataSinkOptions这是一个 Kafka 数据接收器配置选项类，定义了 Flink CDC 连接 Kafka Sink 的所有可配置参数。

阿萨德528号

Kafka定理剖析：分区数要大于消费者数这个定理更精确的说法是：一个消费者组内的并发消费者实例数，不能超过它所要订阅的Topic的分区总数。下面我们来详细拆解这个定理，并解释其背后的原理和实际工作中的考量。

Kafka消息队列

基于scala使用flink将读取到的数据写入到kafka这段代码展示了如何使用 Apache Flink 将数据流写入 Kafka，并提供了两种不同的 Kafka Sink 实现方式。以下是对代码的详细解析和说明：

二进制_博客

Windows版本的kafka的搭建与使用https://zookeeper.apache.org/releases.html#release-strategy