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流数据（Streaming Data）是指实时产生的数据，通常是一个不断变化的数据流，具有高频、瞬时、动态的特点。典型的流数据场景包括：社交媒体数据、传感器数据、金融交易数据、日志数据等。实时数据处理则是指在数据生成的同时或接近实时地对数据进行处理，并将处理结果反馈给决策系统。这种处理方式要求系统具备低延迟、高吞吐的能力。是一个分布式的流数据平台，主要用于高吞吐量、低延迟的消息传递。它的设计目标是
目录0-前言1-实时计算2-实时计算应用场景2.1-实时智能推荐2.2-实时欺诈检测2.3-舆情分析2.4-复杂事件处理2.5-实时机器学习3-实时计算架构4-实时数仓解决方案0-前言本文分为四个章节介绍实时计算，第一节介绍实时计算出现的原因及概念；第二节介绍实时计算的应用场景；第三节介绍实时计算常见的架构；第四节是实时数仓解决方案。1-实时计算实时计算一般都是针对海量数据进行的，并且要求为秒级。
kafka librdkafka c++
本文对python的kafka包做简单封装，方便kafka初学者使用。
Spring Boot作为一个轻量级的、用于构建微服务的框架，提供了与Kafka的整合支持，使得在Spring Boot应用中使用Kafka变得简单快捷。通过Spring Boot提供的spring-kafka项目，可以轻松地在Spring Boot应用中整合Kafka，实现消息的发送和接收。此外，Spring Boot提供的Actuator模块可以帮助监控Kafka的性能和健康状况。为了接收Ka
RRPC：Revert-RPC。RPC（Remote Procedure Call）采用客户机/服务器模式，用户不需要了解底层技术协议，即可远程请求服务。RRPC则可以实现由服务端请求设...
物联网Kafka配置 Kafka理论+Zookeeper 深入 错误集合前言：用于公司物联网项目，kafka作为消息中间件，kafka作为公司新技术，现行使用单点，不用集群。物联网Kafka配置zookeeper：用于注册发现kafka，使用版本apache-zookeeper-3.7.0-bin.tarkafka：使用版本kafka_2.13-2.8.0eagle：查看和管理zk，kafka，t
IOT，网联网，HiveMQ, Kafka,
关于 Apache PulsarApache Pulsar 是 Apache 软件基金会顶级项目，是下一代云原生分布式消息流平台，集消息、存储、轻量化函数式计算为一体，采用计算与存储分离架...
先简单介绍下Kafka的基本概念。Kafka是由Apache基金会开源的一种消息队列系统，可以实现消息的发布与订阅，同时也可以保证消息的顺序性和可靠性。Kafka主要由生产者、消费者和代理三个部分组成，生产者可以实现消息的发布，消费者可以实现消息的订阅，而代理则是负责实现生产者和消费者之间的消息交互。Kafka有一些重要的概念，比如：主题（Topic）、分区（Partition）、消息（Messa
日志收集系统graylog
Kafka 作为分布式流处理平台的核心组件，其设计哲学围绕展开，在实时数据管道和大数据生态中具有不可替代的地位。
Kafka消费者订阅Topic是其消费数据的首要步骤，消费者可以通过多种方式订阅Topic，下面详细介绍订阅机制。
大数据工具之kafka可视化工具使用
关联分析是在大规模数据集中寻找有趣关系的任务。这些关系主要呈现为两种形式：频繁项集和关联规则。频繁项集是经常出现在一块儿的物品的集合，比如在电商购物数据中，购买了手机的用户往往也会同时购买手机壳和充电器，那么手机、手机壳和充电器就构成了一个频繁项集。关联规则则暗示两种物品之间可能存在很强的关系，例如在超市销售数据中，如果发现购买啤酒的顾客中有很大比例也会购买尿布，就可以得出 “购买啤酒→购买尿布”
集成
在Kafka中，可以通过设置主题(Topic)级别或者消息(Message)级别的属性来决定消息的过期时间。消息过期时间设置的参数是retention.ms。retention.ms参数决定了消息在Kafka中被保留的时间,单位是毫秒。当消息超过这个时限，就会被自动删除。
一、什么是Kappa架构Kappa 架构是由 LinkedIn 的前首席工程师杰伊·克雷普斯（Jay Kreps）提出的一种架构思想。克雷普斯是几个著名开源项目（包括 Apache Kafka 和 Apache Samza 这样的流处理系统）的作者之一。Kreps 提出了一个改进 Lambda 架构的观点：通过改进 Lambda 架构中的Speed Layer，使它既能够进行实时数据处理，同时也有
最近在研究Kafka，相应的可视化工具有好多，其中官方免费提供的Offset Explorer是首选，可是在下载时，速度特别慢，难以忍受。后来找了好多渠道，终于在csdn.net中找到了下载连接。为了方便小伙伴们使用，特将分享下载链接。
Kafka的Offset(偏移量）是指在Kafka分区(Partition)中，每条消息对应的唯一标识。Offset从0开始递增，是判断消息在分区中的位置的重要依据。
在Kafka中，Topic是消息发布和订阅的基本单元，可以理解为一个消息类别或频道。生产者(Producer)向Topic发布消息，消费者(Consumer)从Topic订阅消息。每个Topic可以有多个分区(Partition)，以实现并行处理和水平扩展。
文章来源：加米谷大数据通常来说，现在提起大数据，主要可以指两个方面，一方面是指海量的数据，另一方面则是指实现对海量数据处理的技术。企业需要的大数据人才，基本的要求就是要掌握大数据海量数据处理技术。今天的大数据技术培训内容分享，我们来聊聊大数据处理流程与技术。要实现对海量数据的处理，涉及到诸多环节，包括数据收集、数据存储、数据分析处理、数据应用等，各个环节所需要的技术不同，对于从业人员来说，需要掌握
点击下方名片，设为星标！回复“1024”获取2TB学习资源！前面介绍了 Kafka存储机制、事务机制、高可用与生产消费、流式 SQL 引擎 KSQL、日志、备份与恢复、集群管理工具 CMAK相关的知识点，今天我将详细的为大家介绍 Kafka 可视化管理平台EFAK相关知识，希望大家能够从中收获多多！如有帮助，请点在看、转发支持一波！！！EFAK可视化平台介绍EFAK的前身就是Kafka-eagl.
DWD 分层架构是数据仓库设计中的一种经典分层方式，通常将数据仓库划分为ODS、DWD、DWS 和 ADS四层。每一层都有明确的职责，通过分层设计，可以实现数据的逐步加工、优化存储、提升查询效率，并支持多样化的业务需求。DWD 分层架构的核心优势在于：•更贴近业务需求：每一层的数据都针对特定的业务场景进行设计和优化。•提高数据质量：通过逐层清洗和转换，确保数据的准确性和一致性。•优化查询性能：通过
Exactly-Once（精确一次）是分布式消息系统中最高级别的消息处理语义，它确保每条消息被精确处理一次，既不会丢失也不会重复处理。在Kafka中实现这一语义面临诸多挑战，特别是在分布式环境下如何协调生产者、broker和消费者之间的状态。
示例，对电商实时订单进行聚合计算，分以下两个维度进行：1. 统计每 1 分钟的订单数量、用户数量、销售额、商品数；2. 统计每个分类的订单总数量、用户总数量（未去重）、销售额、商品数
通过java spring boot 访问kafka, 异常错误：Producer clientId=producer-1] Error while fetching metadata with correlation id 5 : {xxxxTopic=UNKNOWN_TOPIC_OR_PARTITION
Anaconda是一款非常受欢迎的数据科学平台，由Continuum Analytics开发，它集成了Python和R语言的包管理器与环境管理系统。Anaconda不仅包含了众多用于科学计算、机器学习、数据分析的库，还提供了一个用户友好的界面，帮助开发者轻松安装、管理和更新这些软件包及其依赖项。Anaconda的许可协议较为复杂，因为它涉及到了不同版本和用途。
Redis Stream不仅使用起来不如Kafka方便，而且对于流量更大的场景，其性能也不如Kafka。因此使用Kafka来实现秒杀场景的异步读取时一个非常不错的选择。
今天给大家分享的是Kafka分布式集群部署，上次分享的单机版的kafka用于个人测试环境的话还好，但是生产环境就不建议了，生产环境还是建议部署分布式集群。
从 Kafka 2.8 开始，KRaft 模式允许 Kafka 在没有 Zookeeper 的情况下运行。本文将部署单机模式。
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