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
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springboot 集成kafka 详细教程，看这一篇就够了
Spring Boot 集成 Kafka 详细教程随着微服务架构的普及，消息队列作为一种异步通讯机制受到了广泛的使用。Apache Kafka 是一个高吞吐量、可扩展的分布式消息队列，它能够处理实时数据流。在本文中，我们将详细介绍如何在 Spring Boot 应用中集成 Kafka，并给出相关的
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
