遵循一个基本原则，Kafka客户端版本和服务端版本应该保持一致，否则可能会遇到一些问题。 kafka_2.12-2.8.0 kafka_2.12中的2.12表示的scala的版本，因为Kafka服务器端代码完全由Scala语音编写。”-“后面的2.8.0表示的kafka的版本信息，遵循上面的命令规则 https://archive.apache.
https://baijiahao.baidu.com/s?id=1659440526240768516&wfr=spider&for=pc Kafka性能测试内容 性能测试内容： kafka的测试主要分为producer端的吞吐量，consumer端的吞吐量，以及判断影响两者的因素。在实际测试环境中，需根据具体情况调整测试的数据量与参数。 性能测试工具：
启动和配置flume Agent 是一个 JVM 进程，它以事件（Event）的形式将数据从源头（Source）通过渠道（Channel）送至目标端（Sink）。 Agent 主要有 3 个部分组成，Source、Channel、Sink。 # 目录->kafka a1.sources = s1 a1.sinks = k1 a1.channels = c1 a1.sources.s1.channels = c1 a1.sinks.k1.
kafka由三部分组成,生产者,broker ,消费者 [root@VM-24-2-centos kafka]# bin/kafka-console-consumer.sh --topic test1 --from-beginning --bootstrap-server localhost:9092 --from-beginning 就把历史数据拿到 kafka集成springboot 生产者 消费者
docker 就是容器盒子(类)和class(镜像文件)的关系 如果本地没有,就去下载镜像最新, 把镜像拉下来然后放到一个容器上面 查看docker镜像的ip 后面才是完整版 docker的网络,桥接模式 docker 常见命令 kafka所有的脚本都存在于bin目录下
第一步 vi config/logstash.conf input { kafka { bootstrap_servers => "127.0.0.1:9092" # 从kafka 中读取匹配到的topic topics => ["host-message","host-secure"] # kafka收集到的文件格式是json，因此
Apache Kafka 是一个开源分布式事件流平台，由Scala和Java编写。 elk建议使用Kafka 版本 0.8.2.0 及更高版本 [下载地址](Apache Kafka) 主配置文件 cat server.properties `broker.id=0` 集群中每个节点必须唯一 `listeners = PLAINTEXT://127.0.0.1:9092` 监听地址 `log.dirs=/t
参考资料地址 https://blog.csdn.net/yprufeng?type=blog 总结版本 修改系统句柄数 说明：linux系统默认的可操作句柄数是65535，es集群默认的进程句柄数需要至少为262144个，如果我们想正常启动es集群，我们需要调大这个参数。 命令： echo vm.max_map_count=262144 >> /etc/sysctl.conf
参考资料地址 https://blog.csdn.net/yprufeng?type=blog 总结版本 修改系统句柄数 说明：linux系统默认的可操作句柄数是65535，es集群默认的进程句柄数需要至少为262144个，如果我们想正常启动es集群，我们需要调大这个参数。 命令： echo vm.max_map_count=262144 >> /etc/sysctl.conf
拉取镜像 docker pull elastic/filebeat:7.12.0 运行镜像 docker run -d --name=elk-filebeat elastic/filebeat:7.12.0 说明：因为filebeat的配置文件修改需要权限，我们不能直接在容器中修改，所以我们就临时启动一个filebeat镜像服务，将我们的filebeat容器中的配置文件拷贝与我们的虚
intellij代码实现Spark Stream和Kafka结合消息接收及处理StreamKaf StreamKafkaProducer1 package org.hnsw import java.util import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig import org.apache.kafka.clients.producer.{KafkaProducer, ProducerConfig, ProducerR
一、找到部署机器ip 二、排查问题 1、测试环境不能用topic能用，tcp报错如下图 （1）验证kafka是否可用 开启一个生产者和消费者查看kafka是否正常，如下 路径：cd /usr/local/kafka/1/bin 生产者：sh kafka-console-producer.sh --broker-list 10.30.200.155:15386 --topic CAR_NE
简介： 对于运维人而言，如何安装维护一套监控系统，或如何进行技术选型，从来不是工作重点。如何借助工具对所需的应用、组件进行监控，发现并解决问题才是重中之重。随着 Prometheus 逐渐成为云原生时代可观测标准，为了帮助更多运维人用好 Prometheus，阿里云云原生团队将定期更新 Prometheu
Environment(执行环境) --> Source(数据源) --> Transform(转换操作) --> Sink(输出) 创建环境之后，就可以构建数据处理的业务逻辑了，如上所示，下面主要学习Flink的源算子（Source）。想要处理数据，先得有数据，所以首要任务就是把数据读进来。 Flink可以从各种来源获取数据，然后构建DataSt
第一章 课程介绍 1-1 导学 jdk1.8 新特性 springboot 微服务架构 hbase 分布式数据存储 数据量大 面向列 非关系性数据库 mysql 关系型数据库， redis 业务系统繁忙的时候，IO读写成为系统的性能瓶颈。需要使用缓存系统解决。 kafka 工程与工程之间的通信，消息队列 1-2 课程介绍
到kafka 的bin目录下 [root@node2 bin]# ./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server ip:9092 --topic topicname 消费以前的数据 [root@node2 bin]# ./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server ip:9092 -- --from-beginning topic topicname
1、下载地址 下载地址：Apache Download Mirrors 2、解压解压命令：tar –zxvf kafka_2.13-2.4.0.tgz 移动： cp -R kafka_2.13-2.4.0 /zjl/program/ 创建软链接： ln -s kafka_2.13-2.4.0/ /zjl/program/kafka 解压后可使用 配置zookeeper集群参见：zookeeper安装配置 - pk.com
第2章 Kafka快速入门 2.1 安装部署 2.1.1 集群规划 hadoop102 Hadoop103 Hadoop104 zk zk zk kafka kafka kafka 2.1.2 下载 官网：http://kafka.apache.org/downloads.html 2.1.3 集群部署 1）解压安装包 [wolffy@hadoop102 software]$ tar -zxvf kafka_2.11-2.4.1.tgz -
第3章 Kafka架构深入 3.1 Kafka工作流程及文件存储机制 Kafka中消息是以topic进行分类的，生产者生产消息，消费者消费消息，都是面向topic的。 topic是逻辑上的概念，而partition是物理上的概念，每个partition对应于一个log文件，该log文件中存储的就是producer生产的数据。Producer生产的
4.1 Producer API 4.1.1 消息发送流程 Kafka的Producer发送消息采用的是异步发送的方式。 在消息发送的过程中，涉及到了两个线程——main线程和Sender线程，以及一个线程共享变量——RecordAccumulator。main线程将消息发送给RecordAccumulator，Sender线程不断从RecordAccumulator中拉
4.2 Consumer API Consumer消费数据时的可靠性是很容易保证的，因为数据在Kafka中是持久化的，故不用担心数据丢失问题。 由于consumer在消费过程中可能会出现断电宕机等故障，consumer恢复后，需要从故障前的位置的继续消费，所以consumer需要实时记录自己消费到了哪个offset，以便故障恢复后
4.3 自定义Interceptor 4.3.1 拦截器原理 Producer拦截器(interceptor)是在Kafka 0.10版本被引入的，主要用于实现clients端的定制化控制逻辑。 对于producer而言，interceptor使得用户在消息发送前以及producer回调逻辑前有机会对消息做一些定制化需求，比如修改消息等。同时，producer允
第5章 Kafka监控 Kafka Eagle 5.1 Kafka Eagle 1）修改kafka启动命令 修改kafka-server-start.sh命令中 if [ "x$KAFKA_HEAP_OPTS" = "x" ]; then export KAFKA_HEAP_OPTS="-Xmx1G -Xms1G" fi 为 if [ "x$KAFKA_HEAP_OPTS" = "x" ]; then
第8章 Kafka面试题及答案 1. Kafka中的ISR、AR又代表什么？ ISR：与leader保持同步的follower集合 AR：分区的所有副本 2. Kafka中的HW、LEO等分别代表什么？ LEO：每个副本的最后条消息的offset HW：一个分区中所有副本最小的offset 3.Kafka中是怎么体现消息顺序性的？ 每个分区内，每条消息都有
第6章 Flume对接Kafka 6.1 简单实现 1）配置flume # define a1.sources = r1 a1.sinks = k1 a1.channels = c1 # source a1.sources.r1.type = exec a1.sources.r1.command = tail -F /opt/module/data/flume.log # sink a1.sinks.k1.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSi
