离谱！面试为啥都问Kafka，赶紧补一下2023，11，0107，25，54ApacheKafka是一个高吞吐量、分布式、可水平扩展的消息传递系统，最初由LinkedIn开发，它的目标是解决海量数据的实时流式处理和传输问题，大家好，我是哪吒，Kafka几乎是当今时代背景下数据管道的首选，无论你是做后端开发、还是大数据开发，对它可能都不...。

如何使用KafkaConnect创建用于处理实时数据的开源数据管道，译文2021，07，2908，00，00本文介绍了如何使用完全开源的技术创建实时数据管道，这类开源技术包括KafkaConnect、ApacheKafka和Kibana等，KafkaConnect是一种特别强大的开源数据流工具，有了它，将Kafka与其他数据技术结合使...。

腾讯云发布企业级微服务中间件TSF助企业构建亿级互联网应用架构原创2018，01，2310，14，55作为围绕微服务的PaaS平台，TSF服务框架底层融合了腾讯云内部完善的中间件能力，提供企业云化架构所必需的消息队列、Kafka、负载均衡、API网关等全套中间件服务，51CTO.com稿件，1月22日，腾讯云正式发布微服务中间件TS...。

ApacheKafka是一种分布式流处理平台，可以处理来自多个来源的数据流，使其能够以实时和快速的方式处理和存储大量的数据，与其他流式处理平台不同的是，Kafka采用发布和订阅的架构，使其更加具有可扩展性和可靠性，能够长时间运行而不会导致系统崩溃或数据丢失，本文将介绍如何使用Kafka发送ON数据到数据库中，1.安装Kafka要运行K...。

Docker与Kafka集成实现高性能分布式消息队列系统在现代软件架构中，分布式系统的需求日益增加，为了满足高并发、高可用性和高扩展性的要求，许多企业选择使用消息队列系统来解耦服务之间的通信，ApacheKafka作为一种流行的分布式消息队列，因其高吞吐量和低延迟而受到广泛欢迎，而Docker则为应用的容器化提供了便利，使得部署和管理...。

搜狗开源框架发布纯自研C，Kafka客户端2020，12，2814，36，03一个fetch消息的任务由一组任务组成，其中包括获取KafkaBroker的Meta任务、一系列的消费者组相关的任务、获取offset的任务和真正的拉取消息的任务，搜狗于今年7月发布了C，异步调度服务器引擎——Workflow，除了计算通信融为一体的高性...。

搜狗开源框架发布纯自研C，Kafka客户端2020，12，2814，36，03一个fetch消息的任务由一组任务组成，其中包括获取KafkaBroker的Meta任务、一系列的消费者组相关的任务、获取offset的任务和真正的拉取消息的任务，搜狗于今年7月发布了C，异步调度服务器引擎——Workflow，除了计算通信融为一体的高性...。

Kafka解惑之时间轮，TimingWheel，2018，06，0610，14，32Kafka中存在大量的延迟操作，比如延迟生产、延迟拉取以及延迟删除等，Kafka并没有使用JDK自带的Timer或者DelayQueue来实现延迟的功能，而是基于时间轮自定义了一个用于实现延迟功能的定时器，SystemTimer，Kafka中存在大量...。

Kafka又出问题了！2021，03，0206，02，03作者个人研发的在高并发场景下，提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架，具有精准的定时任务和延迟队列处理功能，作者个人研发的在高并发场景下，提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架，具有精准的定时任务和延迟队列处理功能，自开源半年多以来，已成功为十几家中小型企业提供了精准定...。

探索Redis流数据的应用场景Redis流是Redis5版本中新增的一种数据结构，它借鉴了ApacheKafka的思想并且借助Redis高性能的内存数据库，提供了一个可靠、高效、轻量级的消息队列，在传统的应用场景中，消息队列被广泛应用于解耦、异步通信、削峰填谷等场景，而Redis流数据，则更多地强调了这些传统场景中，流，的特性，可以应...。

JVM默认会通过JMX的方式暴露基础指标，很多中间件也会通过JMX的方式暴露业务指标，比如Kafka、Zookeeper、ActiveMQ、Cassandra、Spark、Tomcat、Flink等等，掌握了JMX监控方式，就掌握了一批程序的监控方式，本节介绍JMX，Exporter的使用，利用JMX，Exporter把JMX监控数据...。

大数据流处理，Flume、Kafka和NiFi对比2019，07，0512，16，26在构建大数据流水线时，我们需要考虑处理数据的数量，种类和速度，这些数据通常出现在Hadoop生态系统的入口，在构建大数据流水线时，我们需要考虑处理数据的数量，种类和速度，这些数据通常出现在Hadoop生态系统的入口，在决定采用哪种工具来满足我们的要求...。

面试问，Kafka为什么速度那么快，该怎么回答2019，10，1814，54，04Kafka的消息是保存或缓存在磁盘上的，一般认为在磁盘上读写数据是会降低性能的，因为寻址会比较消耗时间，但是实际上，Kafka的特性之一就是高吞吐率，Kafka的消息是保存或缓存在磁盘上的，一般认为在磁盘上读写数据是会降低性能的，因为寻址会比较消耗时间，...。

基于Kafka，Flink平台化设计，实时数仓还能这样建2020，12，0115，06，46本文由网易云音乐实时计算平台研发工程师岳猛分享，主要从以下四个部分将为大家介绍Flink，Kafka在网易云音乐的应用实战，本文由网易云音乐实时计算平台研发工程师岳猛分享，主要从以下四个部分将为大家介绍Flink，Kafka在网易云音乐的应用实...。

揭秘Kafka高性能吞吐2020，01，0716，16，57Kafka作为时下开源消息系统，被广泛地应用在数据缓冲、异步通信、汇集日志、系统解耦等方面，Kafka作为时下最流行的开源消息系统，被广泛地应用在数据缓冲、异步通信、汇集日志、系统解耦等方面，相比较于RocketMQ等其他常见消息系统，Kafka在保障了大部分功能特性的同时，...。

Kafka是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、支持分区的，partition，、多副本的，replica，，基于zookeeper协调的分布式消息系统，它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景，比如基于hadoop的批处理系统、低延迟的实时系统、storm，Spark流式处理引擎，web，nginx日志、...。

消息队列服务在现代云计算和分布式系统中扮演着重要角色，用于解耦应用组件、异步通信和实现高可用性。阿里云提供的消息队列服务（包括MQ和Kafka）不仅支持大规模消息传递，还具备高吞吐量、低延迟和可靠性等关键特性。本文将深入探讨阿里云消息队列服务的功能、适用场景及优势。1.引言随着云计算和微服务架构的普及，消息队列成为了构建可扩展和高可用...

Kafka如何实现每秒上百万的超高并发写入？2019-03-0609:36:12这篇文章来聊一下Kafka的一些架构设计原理，这也是互联网公司面试时非常高频的技术考点。这篇文章来聊一下Kafka的一些架构设计原理，这也是互联网公司面试时非常高频的技术考点。Kafka是高吞吐低延迟的高并发、高性能的消息中间件，在大数据领域有极为广泛的运...

揭秘Kafka的高性能吞吐2019-10-1709:23:49Kafka作为时下开源消息系统，被广泛地应用在数据缓冲、异步通信、汇集日志、系统解耦等方面。相比较于RocketMQ等其他常见消息系统，Kafka在保障了大部分功能特性的同时，还提供了读写性能。Kafka作为时下开源消息系统，被广泛地应用在数据缓冲、异步通信、汇集日志、系统...

Python调用kafka构建完整实例分析与应用2020-06-0412:15:08这里应用端给出的方案是使用kafka来做，但是这个我在之前没有接触过，所以没有头绪，就想着在本机搭建一下kafka的环境，来去熟悉整个操作过程。近期遇到一个需求就是我们需要把当前比较耗费资源的接口开发成异步通讯的机制，简单来说就是有一个消息队列来不停地...

Python调用kafka构建完整实例分析与应用2020-06-0412:15:08这里应用端给出的方案是使用kafka来做，但是这个我在之前没有接触过，所以没有头绪，就想着在本机搭建一下kafka的环境，来去熟悉整个操作过程。近期遇到一个需求就是我们需要把当前比较耗费资源的接口开发成异步通讯的机制，简单来说就是有一个消息队列来不停地...

SparkStreaming与Kafka整合遇到的问题及解决方案2017-08-0309:37:35最近工作中是做日志分析的平台，采用了sparkstreaming+kafka，采用kafka主要是看中了它对大数据量处理的高性能，处理日志类应用再好不过了，采用了sparkstreaming的流处理框架主要是考虑到它本身是基于spark...

SparkStreaming与Kafka整合遇到的问题及解决方案2017-08-0309:37:35最近工作中是做日志分析的平台，采用了sparkstreaming+kafka，采用kafka主要是看中了它对大数据量处理的高性能，处理日志类应用再好不过了，采用了sparkstreaming的流处理框架主要是考虑到它本身是基于spark...

使用Kafka和Druid了解Spark流2020-05-1410:26:27在本博文中，我将分享通过将SparkStreaming，Kafka和ApacheDruid结合在一起以构建实时分析仪表板，以确保精确的数据表示而获得的知识。作为一名数据工程师，我正在研究大数据技术，例如SparkStreaming，Kafka和ApacheD...

请注意，这些配置参数和建议的值需要根据实际的业务需求和系统环境进行调整，在进行任何配置更改之前，建议在测试环境中验证其效果，以确保不会对生产环境造成不良影响，...。

在Ubuntu上配置Kafka时，有几个关键的注意事项需要考虑，以确保Kafka集群的稳定性和性能，以下是Kafka配置的要点，以上就是在Ubuntu上配置Kafka的基本要点，根据实际需求，可能还需要进行更多的配置和优化，例如配置多个broker、设置副本因子、配置安全策略等，...。