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沧海寄馀生

Apache Hadoop生态组件部署分享-Kafkazookeeper: Apache Hadoop生态组件部署分享-zookeeperhadoop：Apache Hadoop生态组件部署分享-Hadoop

linux 安装Kafka 和springboot kaka实战Kafka最初诞⽣于LinkedIn公司，其核⼼作⽤就是⽤来收集并处理庞⼤复杂的应⽤⽇志。⼀个典型的⽇志聚合应⽤场景如下：

梦里不知身是客11

flink从kafka读取数据好的，我们来讲解如何在 Apache Flink 中从 Apache Kafka 读取数据。这是构建实时流处理应用的一个常见场景。以下是关键步骤和示例代码：

脸大是真的好~

尚硅谷-Kafka01-介绍-安装-ZK和Broker工具-Kafka系统架构-启动和竞争管理者controller1.为什么分布式系统之间需要Kafka来完成数据交换？线程和线程之间的交互是通过共享的堆内存来完成数据交换的如果都往堆中放，就会数据大量积压，内存空间是非常宝贵的，不推荐用内存来存储；

CDC（数据变更捕获）场景应用由于mongodb多层嵌套，模糊搜索并不能很好的利用索引，导致查询比较慢，所以采用OpenSearch方案，用kafka+kafka connect同步mongodb副本集到OpenSearch上，搜索用OpenSearch搜索。

Type-C PD快充协议 PD快充诱骗协议芯片 PD/QC/FCP/SCP/AFC电压诱骗芯片随着USB Type-C接口的普及和PD快充技术的快速发展，诱骗协议芯片作为连接充电设备与受电设备的关键元件，正成为电源管理领域的技术焦点。本文将深入解析Type-C PD快充诱骗协议芯片的工作原理、技术演进，并重点介绍业界领先的XSP25芯片解决快速充电方案。

kafka教程（新手使用单机版）kafka是一个分布式消息系统、所谓消息系统主要功能就是发布/订阅。为了省事，直接docker安装了，docker-compose.yml文件如下概念说明：环境中一共包含四个 1、zookeeper：kafka数据调度，关键组件 2、kafka组件 3、kafka-connect 4、kafka-ui：kafka图形可视化版本说明：kafka采用稳定版7.4.1，最新版有KRaft能够替代zookeeper，为了保险起见还是先用稳定版，如果用最新版就不用安装zookeeper

Apache Kafka Docker 容器化部署指南Apache Kafka是一个开源的分布式事件流平台，旨在高吞吐量、低延迟地处理实时数据流。它最初由LinkedIn开发，2011年开源，2012年成为Apache Software Foundation顶级项目。Kafka广泛应用于流处理、数据集成、发布/订阅消息传递等场景，全球数千家组织使用它来支持关键业务的实时应用。

写bug的小屁孩

5.Kafka-HW重要特性与场景分析HW 机制确保了消费者在所有副本上看到的数据是一致的。无论消费者连接到哪个副本（Leader 或 Follower），它都只能读到 HW 之前的消息。

不吃饭的猪

kafka输出报错1，kakfa输出报错2，报错分析，报错显示kafka不支持事务，查官网验证kafka2.8版本是支持事务的，kafka是2.13-2.8.0的版本 3，代码中实现设置不适用事务也不行，2.8的客户端中实现实例的时候默认就是事务

写bug的小屁孩

3.Kafka-数据存储流程kafka的数据存储流程总共是分为四个阶段。生产者发送与Broker的接收、日志追加与持久化、数据持久化到物理磁盘和索引与日志段滚动的四个阶段。这里暂时只做个简单的说明。后续的文章才会详细说明每个阶段里的细节。

写bug的小屁孩

4.Kafka-LEO+HW的定义与特性+工作流程LEO和HW是Kafka数据一致性和副本同步状态的两个核心内容。定义：分区中最新的一条消息的偏移量+1，也就是下一条将要被写入的消息的偏移量位置。

Kafka副本管理深度剖析：从同步失败到自动恢复的完整生命线"Kafka集群告警：topic=order-events, partition=3 的ISR从[1,2,3]收缩为[1,2]，当前min.insync.replicas=2，生产者写入开始阻塞！"凌晨2点，这样的告警让每个SRE心头一紧。这不是普通的故障，而是副本同步失败引发的连锁反应。更关键的是，为什么移除一个Follower后，系统没有自动补充新的副本？今天，我们就深入Kafka内核，揭开副本管理的完整生命线。

互联网大厂Java/Agent面试实战：Spring Boot、JVM、微服务、Kafka与AI Agent场景问答场景背景：本次面试在一家互联网大厂进行，岗位为高级Java/Agent工程师，主要负责微服务平台、消息中间件、AI Agent与RAG相关的工程化落地。面试官（严肃、善于引导）与资深工程师“牢大”进行问答，问题围绕业务场景展开，逐步深入技术细节与实现方案，最后附详尽答案，便于初学者学习。

杀死那个蝈坦

MyBatis-Plus 使用指南MyBatis-Plus（简称 MP）是 MyBatis 的增强工具，在 MyBatis 基础上只做增强不做改变，简化 CRUD 操作、提供分页、逻辑删除、乐观锁等实用功能。本文涵盖 MP 从入门到高级特性的全维度使用教程。

路边草随风

go实现接口接收数据写入kafka在企业数字化运营与系统集成的大背景下，数据的 “实时接入 - 高效流转 - 可靠存储” 已成为支撑业务响应、数据分析、系统联动的核心诉求。各类业务系统（如前端应用、IoT 设备、第三方服务、内部微服务）产生的实时数据（用户行为、设备状态、交易请求、业务事件等），需要通过标准化接口快速接入，并实时分发至下游系统（如实时计算引擎、数据仓库、监控平台），以满足业务对低延迟、高可靠数据流转的需求。

Kafka深度解析：从日志处理到流处理的“数据管道扛把子一句话总结：Apache Kafka是LinkedIn开源的分布式流处理平台，凭借"日志式存储+分区副本+流处理"的组合拳，实现了百万级TPS、毫秒级延迟、100%数据不丢失的能力，是日志收集、实时分析的"数据管道扛把子"！核心亮点：Kafka的日志式存储和分区副本机制，让消息处理速度比传统消息队列快3倍，数据丢失率0%。

互联网大厂Java/Agent面试：Spring Boot、JVM、微服务、RAG与向量检索实战问答文章标题：互联网大厂Java/Agent面试：Spring Boot、JVM、微服务、RAG与向量检索实战问答

白露与泡影

Kafka：消费者重试与死信队列的对应模式分析在 Spring Kafka 中，消费者重试（@RetryableTopic）与死信队列（@DltHandler）的对应关系及死信 Topic 名称拼接是保障消息可靠处理的核心机制。本文将详细解析两者的对应模式、Topic 名称生成规则，并结合生产实践给出最佳实践。

用 Flink SQL 搭建一个实时统计应用Kafka → Flink → MySQL 实战先看一下整个数据流的“文字架构图”：订单系统把用户下单事件写入 Kafka Topic：orders，消息格式使用 JSON。