我是码哥，可以叫我靓仔。今天来聊一聊 Kafka 消息队列的使用场景和核心架构实现原理，帮助你全面了解 Kafka 其内部工作原理和设计理念。。
Maxwell是由美国Zendesk开源，使用Java编写的MySQL实时抓取工具，可以实时读取MySQL二进制日志binlog，并生成 JSON 格式的消息，作为生产者发送给 Kafka，Kinesis、RabbitMQ、Redis、Google Cloud Pub/Sub、文件或其它平台的应用程序。它设计的初衷是实时采集Mysql数据到Kafka。支持全表load数据，支持自动断点还原，支持按照列将数据发送到Kafka不同分区。
1）修改application.properties文件中Mysql数据库的相关配置
一个partition 对应一个task,一个task 必定存在于一个Executor,一个Executor 对应一个JVM.
在研究 Flink CDC 时，其中涉及了 Debezium，便决定研究一下 Debezium。这篇文章简单介绍了 Debezium 是什么，以及它的架构和特性。后续文章中会后续介绍其功能特性以及如何使用。
接下来详细说一下在这几个方面做的一些事情以及如何解决遇到的一些问题与将要做的事情。
问题1：如果Producer对某些broker中的leader副本进行大量的写入，或者Consumer对某些broker中的leader副本进行大量的拉取操作，那台broker服务器的性能可能成为整个集群的瓶颈，如何解决？
http://www.apache.org/dyn/closer.lua/flume/1.9.0/apache-flume-1.9.0-bin.tar.gz https://github.com/keedio/flume-ng-sql-source/archive/v1.5.2.tar.gz
实际业务场景中，会遇到基础数据存在Mysql中，实时写入数据量比较大的情景。迁移至kafka是一种比较好的业务选型方案。
磁盘内容读取或写入操作都会涉及到一个【寻址过程】，首先找到需要读取或写入的位置，然后去操作磁盘内容读写。
在官方的demo中提供了docker镜像启动和jar包启动，但如果要做个性化开发的话必须通过自建项目然后引入zipkin server依赖进行启动。 前面两种启动方式官网都有详细的教程，这里就不介绍了。下面主要介绍一下自建项目引入zipkin server依赖启动的方式。
字符流：以字符为单位，每次次读入或读出是 16 位数据。其只能读取字符类型数据。
之前刚学Spark时分享过一篇磨炼基础的练习题，➤Ta来了，Ta来了，Spark基础能力测试题Ta来了!，收到的反馈还是不错的。于是，在正式结课Spark之后，博主又为大家倾情奉献一道关于Spark的综合练习题，希望大家能有所收获✍
canal是阿里的开源框架，其优势在于可以方便地同步数据库中增量数据到其他的存储应用（MySQL、Kafka、Elastic Search、HBase、Redis等等）。
Kafka 生产者是 Apache Kafka 中的一个重要组件，它负责将数据发送到 Kafka 集群中。在实时数据处理和流式处理应用程序中，Kafka 生产者扮演着非常重要的角色。
使用定时 SQL 任务，将日志转为指标（Metric）。用户可同时将日志数据转为多个指标，且能自定义每个指标维度。
Grab 是一家总部位于新加坡的东南亚网约车和送餐平台公司，业务遍及东南亚大部分地区，为 8 个国家的 350 多座城市的 1.87 亿多用户提供服务。Grab 当前提供包括网约车、送餐、酒店预订、网上银行、移动支付和保险服务。是东南亚的“美团”。Grab Engineering 分享了他们对搜索索引进行优化的方法与心得，InfoQ 中文站翻译并分享。
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。
CDC,Change Data Capture,变更数据获取的简称，使用CDC我们可以从数据库中获取已提交的更改并将这些更改发送到下游，供下游使用。这些变更可以包括INSERT,DELETE,UPDATE等.
所谓的消息幂等性就是如何保证消息只消费一次不重复消费。这需要从Kafka的多个角度去回答该问题一是要包含Kafka自身的机制，还需要考虑客户端自己的重复处理。
本人CainGao,在这里深深的为之前的一篇文章<记一次海外数据进行中转传输到Kafka集群的过程>的错误进行道歉。在之前那期的文章中，本人说实现producer节点的数据通过nginx节点发送到Kafka集群中是错误的。
主要介绍针对平台的spark应用程序,在不修改用户程序的情况下 如何采集其资源和性能指标为后续分析使用,如性能优化,资源使用计价等.
首先关于 camel 的基本概念和用法，以及 kafka 的基本概念和用法，这里就不啰嗦了。这篇文章假设你对二者都有基本的认识。
Logstash 是一个开源的数据收集引擎，它具有实时管道功能，可以用来统一处理来自不同源的数据，并将其发送到你选择的目标。Logstash 支持多种类型的输入数据，包括日志文件、系统消息队列、数据库等，可以对数据进行各种转换和处理，然后将数据发送到各种目标，如 Elasticsearch、Kafka、邮件通知等。
本文使用datafaker工具生成数据发送到MySQL，通过flink cdc工具将mysql binlog数据发送到kafka，最后再从kafka中读取数据并写入到hudi中。
消息引擎系统（Message Broker System）是一种中间件软件或服务，用于在分布式系统中进行异步消息传递。它提供了可靠的消息传输、消息路由和消息处理的功能，使不同的应用程序和组件能够通过发送和接收消息进行通信。
前面我们总结了broker端的核心参数，一些服务端原理细节后面文章再聊。本文我们重点讨论Producer端的消息发送机制，希望通过本文我们能整体掌握Producer端的原理。
更多关于Kafka的数据，参考：https://segmentfault.com/a/1190000003985468
CDC,Change Data Capture,变更数据获取的简称，使用CDC我们可以从数据库中获取已提交的更改并将这些更改发送到下游，供下游使用。这些变更可以包括INSERT,DELETE,UPDATE等。
如果需要和新的系统建立通信或删除已建立的通信，都需要修改代码，这种方案显然耦合度很高。
在现代大数据架构中，消息队列扮演着至关重要的角色，用于解耦系统组件、实现异步通信，并确保数据的可靠传输。Apache Kafka 作为一种分布式流处理平台，已经成为许多企业的首选。在 Kafka 中，生产者负责将消息发送到主题（Topic），而消费者则从主题中读取消息进行处理。然而，为了确保数据流的可靠性和一致性，Kafka 引入了幂等生产者和事务生产者这两种机制。
flink任务日志指的是任务系统日志与用户代码里面log方式打印的日志，这些日志信息都可以在flink web页面上看到，目前任务的部署模式都是on yarn, 那么在yarn页面也可以看到，这些日志信息在开发环境或者测试环境量都是很小的，可以很方便的查看，但是在产生环境上，任务是7*24不间断的运行，那么势必会造成日志量会很大，这时打开flink web页面查看任务日志信息就会造成浏览器卡死，很难通过日志排查问题，所以需要将日志发送到外部的搜索系统中，方便搜索日志。
可以看到，技术圈的风向一直在变，大数据、云的热度已经在慢慢消退，现在当红的是 AI 和 IoT。这些火热的概念，它最终要从论文和 PPT 落地，变成真正能解决问题的系统，否则就是一个空中楼阁。那不变的是什么？(一些题外话的感触)
虽然说它存储到某个topic里的数据会先拆分多个partition，这体现了分治的一个思想。每一个partition在最终存储的时候会保存多个副本，不同的副本存储在不同的节点。这样的话任意一个节点挂掉，其实数据是不丢失的。
快速认识Kafka阶段（1）——最详细的Kafka介绍 教你快速搭建Kafka集群（2）——Kafka集群安装部署Kafka集群的简单操作入门（3）——Kafka集群操作 前面三篇文章给大家分享了kafka的一些理论知识和简单的操作，下面给大家分享Kafka的JavaAPI的操作!!!
在项目规模日益扩大，传统的单体项目无法满足需求的背景下的，也就是当需要「分布式系统」来提供更强的系统性能的时候，我们往往考虑如何进行系统架构和划分，在这种情况下，须有一个系统的方法论，以应对日益复杂的分布式系统。
作者：姚琦，腾讯 CSIG 工程师 本文介绍了如何在 Oceanus 平台使用 tdsql-subscribe-connector [1] ，从 TDSQL-MySQL 订阅任务 [2] 创建，到 Oceanus 作业创建、最终数据验证，实现全流程的操作指导。需要注意的是，本文默认已经创建 TDSQL-MySQL 实例和 Oceanus 集群，并且二者在同一 VPC 下或者不同 VPC 下但网络已经打通。 上述流程图简要说明了使用 tdsql-subscribe-connector 时，整个数据流向情况。
Kafka 最初由LinkedIn公司开发的，并于 2010 年贡献给了 Apache 基金会，之后成为 Apache 顶级项目。
本文介绍了如何在 Oceanus 平台使用 tdsql-subscribe-connector 1 ，从 TDSQL-MySQL 订阅任务 2 创建，到 Oceanus 作业创建、最终数据验证，实现全流程的操作指导。需要注意的是，本文默认已经创建 TDSQL-MySQL 实例和 Oceanus 集群，并且二者在同一 VPC 下或者不同 VPC 下但网络已经打通。
kafka 不能脱离 zookeeper 单独使用，因为 kafka 使用 zookeeper 管理和协调 kafka 的节点服务器。
（1）Producer ：消息生产者，就是向 kafka broker 发消息的客户端；
Kafka作为一种分布式消息队列系统，在大数据领域和实时数据处理中扮演着重要的角色。随着Kafka的广泛应用，用户对其功能的需求也在不断增加。延时操作作为其中之一，为用户提供了更多的灵活性和实用性。本文将介绍Kafka中延时操作的相关内容，包括其背后的原理、实现方式以及应用场景。
笔者经常遇到一些无法优化的慢查询，面对这样的慢查询，笔者会将其进行预先计算存储到mongodb或者elasticsearch中。这个业务场景需要将mysql的binlog数据发送到kafka，然后订阅kafka并消费其中的binlog数据以实现实时加速查询。但是消费binlog就可能会有很多意外发生，比如mysql数据库发生死锁，或者消费发生并发问题，网络长时间阻塞，这些状况都会导致kafka消费发生阻塞，一旦发生阻塞，用户从mongodb或者elasticsearch中就会查询不到最新的mysql数据，所以笔者需要监控kafka中消息的消费情况，监控的方案有很多，笔者进行了整理，以便日后回顾。
今天为大家带来Flink的一个综合应用案例:Flink数据写入Kafka+从Kafka存入Mysql 第一部分:写数据到kafka中
Kafka原生没有提供SAP HANA的Connector，GitHub开源项目Kafka Connectors for SAP提供了kafka与SAP之间的Connector，可实现定时全量或增量的拉取SAP HANA数据发送到Kafka。详细信息，参考GitHub：https://github.com/SAP/kafka-connect-sap/tree/master
作为快速入门Kafka系列的第六篇博客，本篇为大家带来的是Kafka的JavaAPI操作~
TiDB-Binlog 组件用于收集 TiDB 的 binlog，并提供实时备份和同步功能。该组件在功能上类似于 MySQL 的主从复制，MySQL 的主从复制依赖于记录的 binlog 文件，TiDB-Binlog 组件也是如此，主要的不同点是 TiDB 是分布式的，因此需要收集各个 TiDB 实例产生的 binlog，并按照事务提交的时间排序后才能同步到下游。如果你需要部署 TiDB 集群的从库，或者想订阅 TiDB 数据的变更输出到其他的系统中，TiDB-Binlog 则是必不可少的工具。
问题导读 一、producer 是否直接将数据发送到broker 的leader(主节点)? 二、Kafa consumer 是否可以消费指定分区消息吗? 三、Kafka 高效文件存储设计特点是什么?
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