#!df=pd.DataFrame(columnList,columns=["topics","LAG"]). dfResult=df.groupby("topics",as_index=Fals

前面说过了consumer心跳机制：consumer定期向coordinator发送心跳请求，以表明自己还在线；如果session.timeout.ms内未发送请求，coordinator认为其不可用，然后触发rebalance. session.time

可线性伸缩至超过数百个节点；实现亚秒级延迟处理；可与Spark批处理和交互式处理无缝集成；提供简单的API实现复杂算法；更多的流方式支持，包括Kafka、Flume、Kinesis、Twitter、ZeroMQ等。Spark在接收到实时输入数据流后，将数据

注意：这里zookeeper3.4也是基于集群模式部署。Kafka集群中有一个broker会被选举为Controller，Controller依赖Zookeeper环境，管理集群broker的上下线，所有topic的分区副本分配和leader选举等工作。K

我们先回想一下Kafka的日志结构是怎样的？Kafka 日志对象由多个日志段对象组成，而每个日志段对象会在磁盘上创建一组文件，包括消息日志文件、位移索引文件、时间戳索引文件以及已中止事务的索引文件。当然，如果你没有使用 Kafka 事务，已中止事务的索引文

//earliest：从头开始消费，触发的条件1，换组；条件2：保留的offset指向的数据已经不存在。//latest：默认值，消费最新的数据。

为了应对可能出现的引起Streaming程序崩溃的异常情况，我们一般都需要手动管理好Kafka的offset，而不是让它自动提交，即需要将enable.auto.commit设为false。只有管理好offset，才能使整个流式系统最大限度地接近exact

微信公众号「后端进阶」，专注后端技术分享：Java、Golang、WEB框架、分布式中间件、服务治理等等。最近在学习 Kafka，发现其核心概念与 RocketMQ 还是存在一定的差别，下面我来说下 Kafka 分区 与 RocketMQ 队列之间的区别。

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用。配置良好的Kafka集群甚至可以做到每秒几十万、上百万的超高并发写入。我们今天来走进kafka的server端探究一下它的Reactor高并发网络模型机制。Kafka客户端

本文作者将以阿里云 Kafka 产品为例，给大家解锁这一新的姿势。消息队列 for Apache Kafka 是阿里云提供的分布式、高吞吐、可扩展的消息队列服务。消息队列 for Apache Kafka 广泛用于日志收集、监控数据聚合、流式数据处理、在线

DB::Exception: Cannot parse input: expected { before: 555: . 问题出在引擎版本上，我使用的是19.3.4 版本。

Properties properties = new Properties();ProducerConfig config = new ProducerConfig(properties);Producer<String, String> p

EMQ X 3.2 版本引入了 “规则引擎” 功能，支持在 EMQ X Broker 筛选终端上报的数据，处理后流至后端数据库或其他的消息队列。本篇以具体场景来说明 “如何使用规则引擎将消息转发至 Kafka”。该场景需要将 EMQ X 指定主题下且满足条

Kafka核心组件　　Topic：消息根据Topic进行归类，可以理解为一个队里。　　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。　　broker：

rabbitmq:分布式存储+备份 ---一般应用优先 -指定入队 先消费后删除。rabbitmq的主题就是交换器，通过key对应到不同的帮定队列，消费端直接消费即可无需关注来于哪个队列。rabbitmq有磁盘节点，内存节点，磁盘节点分布存储exchang

Hyperledger Fabric推荐Kafka用于生产环境。Kafka是一个分布式、具有水平伸缩能力、崩溃容错能力的日志系统。在Hyperledger Fabric区块链中可以有多个Kafka节点，使用zookeeper进行同步管理。本文将介绍Kfak

原因kafka搭建时没有配置主机名和ip的映射，默认指向主机名。解决方式本机配置hosts文件，ip映射目标服务的主机名kafk /config / server.properties文件中配置host.name属性映射ip，否则默认指向主机名注意host

查看所有的消费组方法：listGroups描述消费组消费信息：describeGroupval listStrZk = "--zookeeper 192.168.xx.xx:2181 --list". val describeStr =

<!-- Every File in Project Enconding -->. <!-- Compiling Time Enconding -->. <!-- Compiling Time JDK Version --&g

高可用高可用机制Kafka在0.8以前的版本，并不提供高可用机制，一旦一个broker宕机，则宕机期间该broke上的所有partition均不可用。从0.8版本开始，kafka开始提供高可用机制。每个topic下的partition都有主分区以及多个fo