Kafka是什么，以及如何使用SpringBoot对接Kafka
Kafka是一个分布式流平台，是用于构建实时数据管道和流式应用程序的开源软件。Kafka最初由LinkedIn开发，并后来成为Apache软件基金会的一部分。它的核心功能包括消息发布和订阅、消息存储以及实现流处理等。Kafka能够处理每秒数百万条消息，广泛应用于日志收集、数据集成、流处理等场景。K
kafka
大数据-107 Flink 基本概述 适用场景 框架特点 核心组成 生态发展 处理模型 组件架构
大数据：Flink 基本概述概述Apache Flink 是一个开源的流处理框架，能够处理大规模的数据流。它最初由德国柏林工业大学开发，并于2014年成为Apache顶级项目。Flink 最主要的特点是提供了低延迟、高吞吐量的实时数据处理能力，同时也支持批量数据处理。其设计理念是优雅地处理复杂的
大数据-156 Apache Druid 案例实战 Scala Kafka 订单统计
使用Apache Druid进行订单统计的案例实战在现代的数据分析和实时数据处理场景中，Apache Druid作为一个高性能的实时分析数据库，越来越受到欢迎。它的高吞吐量、快速查询能力与灵活的数据建模，非常适合用于时序数据分析。本文将通过一个实际案例，使用Scala和Kafka，结合Apache
大数据-79 Kafka 集群模式 集群监控方案 JavaAPI获取集群指标 可视化监控集群方案： jconsole、Kafka Eagle
Kafka 集群监控方案Kafka 是一个高吞吐量、分布式的消息队列系统，广泛应用于大数据处理和实时数据流处理。在生产环境中，监控 Kafka 集群的状态和健康状况非常重要。良好的监控方案能够帮助我们及时发现和解决问题，从而保证系统的稳定性和可靠性。本文将探讨如何通过 Java API 获取 Ka
大数据-104 Spark Streaming Kafka Offset Scala实现Redis管理Offset并更新
在现代大数据处理架构中，Apache Spark Streaming与Apache Kafka的结合使用，被广泛应用于实时数据流处理。Kafka作为高吞吐量的消息队列，能够有效处理大量实时数据，而Spark Streaming则提供了强大的流数据处理能力。然而，处理Kafka数据时，有效管理Offs
kafka配置多个消费者groupid kafka多个消费者消费同一个partition（java）
在Apache Kafka中，消费者组（consumer group）是一个重要的概念。消费者组可以让多个消费者共同消费同一个主题（topic）中的消息。每个消费者组可以拥有多个消费者，但在同一个消费者组内，每个分区（partition）只能被一个消费者消费。为了实现多个消费者消费同一个分区，我们需
Kafka 和 RabbitMQ用哪个？一篇文章告诉你他们的区别
在现代分布式系统中，消息队列是实现系统解耦、提高可扩展性和增强系统可靠性的重要组件。Apache Kafka 和 RabbitMQ 是目前最流行的两种消息队列技术。虽然它们都用于消息传递，但在设计理念、实现架构以及使用场景上有着显著的差异。本文将深入探讨 Kafka 和 RabbitMQ 的区别，并
大数据-163 Apache Kylin 全量增量Cube的构建 手动触发合并 JDBC 操作 Scala
Apache Kylin 全量增量Cube的构建与手动触发合并Apache Kylin 是一个开源的分布式分析引擎，旨在为大数据提供快速的 SQL 查询能力。Kylin 通过构建 Cube 来实现数据的预计算，从而加快查询速度。Cube 的构建分为全量构建和增量构建两种方式。本文将介绍如何在 Sc
大数据-78 Kafka 集群模式 集群的应用场景与Kafka集群的搭建 三台云服务器
Kafka集群模式及其应用场景Kafka是一种高吞吐量的分布式消息队列系统，广泛应用于大数据实时处理和数据传输的场景。在现代企业中，Kafka的集群模式通过将多个Kafka broker连接在一起，提供了更高的可用性和扩展性。以下是关于Kafka集群的应用场景及其搭建过程的详细说明。应用场景
RabbitMQ、Kafka对比（超详细），Kafka、RabbitMQ、RocketMQ的区别
RabbitMQ、Kafka和RocketMQ的对比在现代分布式系统中，消息队列（Message Queue, MQ）扮演着至关重要的角色。RabbitMQ、Apache Kafka和RocketMQ是最常见的三款消息队列系统，它们各自有着不同的特性和适用场景。以下是对这三者的详细对比。1. R
