Kafka 特性 标签(空格分隔): Kafka 支持多个生产者 多个生成者连接Kafka来推送消息,这个和其他的消息队列功能基本上是一样的 支持多个消费者 Kafka支持多个消费者来读取同一个消息流上面的数据,再同一个用户组下面,消费者消息读取完毕以后,其他的消费者将不可以重复读取,这种方案可以应用到集服务器对同一个消息流进去并行处理.如果配置在不同的用户组下面,消息是可以重复读取的. 支持消息保存规则,持久化消息 将消息持久化按照一定的规则保存,设置消息保存时间,超过时间内自动删除消息 支持…

———————————————————————————————————————————————— [关键原理] 1.消息文件存储(消息堆积能力) 2.消息topic分区 3.消息顺序的保证 4.拉模型(消费者水平扩展) ———————————————————————————————————————————————— [关键概念] Producer :消息生产者,就是向kafka broker发消息的客户端. Consumer :消息消费者,向kafka broker取消息的客户端 Topic :…

http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-kafka/index.html 消息队列 消息队列技术是分布式应用间交换信息的一种技术.消息队列可驻留在内存或磁盘上, 队列存储消息直到它们被应用程序读走.通过消息队列,应用程序可独立地执行--它们不需要知道彼此的位置.或在继续执行前不需要等待接收程序接收此消息.在分布式计算环境中,为了集成分布式应用,开发者需要对异构网络环境下的分布式应用提供有效的通信手段.为了管理需要共享的信息,对应…

开发Kafka通用数据平台中间件 (含本次项目全部代码及资源) 目录: 一. Kafka概述 二. Kafka启动命令 三.我们为什么使用Kafka 四. Kafka数据平台中间件设计及代码解析 五.未来Kafka开发任务 一. Kafka概述 Kafka是Linkedin于2010年12月份创建的开源消息系统,它主要用于处理活跃的流式数据.活跃的流式数据在web网站应用中非常常见,这些活动数据包括页面访问量(Page View).被查看内容方面的信息以及搜索情况等内容. 这些数据通常以日志的形…

在<流数据平台构建实战指南>第一部分中,Confluent联合创始人Jay Kreps介绍了如何构建一个公司范围的实时流数据中心.InfoQ前期对此进行过报道.本文是根据第二部分整理而成.在这一部分中,Jay给出了一些构建数据流平台的具体建议. 限制集群数量 Kafka集群数量越少,系统架构就越简单,也就意味着集成点更少,新增应用程序的增量成本更低,数据流推理更简单.但出于以下几个方面的考虑,再少也不可能只有一个集群: 将活动限制在本地数据中心.Jay建议将所有的应用程序都连接到本地数据中心的…

apache kafka参考 http://kafka.apache.org/documentation.html 消息队列方式: 点对点: 消息生产者生产消息发送到queue中,然后消息消费者从queue中取出并且消费消息.这里要注意: 消息被消费以后,queue中不再有存储,所以消息消费者不可能消费到已经被消费的消息. Queue支持存在多个消费者,但是对一个消息而言,只会有一个消费者可以消费. 发布/订阅: 消息生产者(发布)将消息发布到topic中,同时有多个消息消费者(订阅)消费该消息…

系列目录 kafka原理和实践(一)原理:10分钟入门 kafka原理和实践(二)spring-kafka简单实践 kafka原理和实践(三)spring-kafka生产者源码 kafka原理和实践(四)spring-kafka消费者源码 kafka原理和实践(五)spring-kafka配置详解 kafka原理和实践(六)总结升华 =========正文分割线============== 总结 本系列spring-kafka文章,分别从入门.简单实践.生产者和消费源码.配置详解.乃至最后本文的…

消息队列 消息队列技术是分布式应用间交换信息的一种技术.消息队列可驻留在内存或磁盘上, 队列存储消息直到它们被应用程序读走.通过消息队列,应用程序可独立地执行--它们不需要知道彼此的位置.或在继续执行前不需要等待接收程序接收此消息.在分布式计算环境中,为了集成分布式应用,开发者需要对异构网络环境下的分布式应用提供有效的通信手段.为了管理需要共享的信息,对应用提供公共的信息交换机制是重要的.常用的消息队列技术是 Message Queue. Message Queue 的通讯模式 点对点通讯:点对…

1. Flink Flink介绍: Flink 是一个针对流数据和批数据的分布式处理引擎.它主要是由 Java 代码实现.目前主要还是依靠开源社区的贡献而发展.对 Flink 而言,其所要处理的主要场景就是流数据,批数据只是流数据的一个极限特例而已.再换句话说,Flink 会把所有任务当成流来处理,这也是其最大的特点.Flink 可以支持本地的快速迭代,以及一些环形的迭代任务. Flink的特性: Flink是个分布式流处理开源框架: 1>. 即使数据源是无序的或者晚到达的数据,也能保持结果准确…

Kafka 概述 Apache Kafka 是一个分布式流处理平台,用于构建实时的数据管道和流式的应用.它可以让你发布和订阅流式的记录,可以储存流式的记录,并且有较好的容错性,可以在流式记录产生时就进行处理. Apache Kafka是分布式发布-订阅消息系统,在 kafka官网上对 Kafka 的定义:一个分布式发布-订阅消息传递系统. Kafka 特性 高吞吐量.低延迟:kafka每秒可以处理几十万条消息,它的延迟最低只有几毫秒,每个topic可以分多个partition, consumer…