kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，她有如下特性：
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通过O(1)的磁盘数据结构提供消息的持久化，这种结构对于即使数以TB的消息存储也能够保持长时间的稳定性能。
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高吞吐量：即使是非常普通的硬件kafka也可以支持每秒数十万的消息。
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支持通过kafka服务器和消费机集群来分区消息。
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支持Hadoop并行数据加载。
卡夫卡的目的是提供一个发布订阅解决方案，它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。 这种动作（网页浏览，搜索和其他用户的行动）是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。 这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决。 对于像Hadoop的一样的日志数据和离线分析系统，但又要求实时处理的限制，这是一个可行的解决方案。kafka的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过集群机来提供实时的消费。
Git 地址：
http://git-wip-us.apache.org/repos/asf/kafka.git
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现在我们通过apache kafka的api方式来一步一步的实现kafka消费者,首先前提还是在我们的项目里面已经引入了下面的maven 坐标。 <dependency> <groupId>org.apache.kafka</groupId> <artifactId>kafka-clients</artifactId>
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我是新的数据流和发布子工具在GCP。 需要将prem过程中的电流迁移到GCP。 当前流程如下： 我们有两种类型的数据馈送 Full Feed–其adhoc作业–完整XML的大小约为100GB（单个XML–非常复杂的一个–完整的数据–ETL作业处理此XML并将其加载到约60个表中） 单独的ETL作业用于处理完整提要。ETL作业过程完全馈送并创建负载就绪文件，所有表将被截断并重新加载 源系统每30分钟
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简介 Redis 的列表类型键可以用来实现队列，并且支持阻塞式读取，所以 Redis 能够非常容易的实现一个高性能的优先队列。同时在更高层面上，Redis 还支持“发布/订阅”的消息模式，可以基于此构建一个聊天系统。 发布示例 发布（Publish）即将消息发布到频道中。示例代码： // 发送消息 Redis::publish('chan-1', 'Hello, World!'); // 发送消息
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问题 你有一个基于线程通信的程序，想让它们实现发布/订阅模式的消息通信。 解决方案 要实现发布/订阅的消息通信模式， 你通常要引入一个单独的“交换机”或“网关”对象作为所有消息的中介。 也就是说，不直接将消息从一个任务发送到另一个，而是将其发送给交换机， 然后由交换机将它发送给一个或多个被关联任务。下面是一个非常简单的交换机实现例子： from collections import default
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Redis 发布订阅(pub/sub)是一种消息通信模式：发送者(pub)发送消息，订阅者(sub)接收消息。 Redis 客户端可以订阅任意数量的频道。 下图展示了频道 channel1 ， 以及订阅这个频道的三个客户端 —— client2、client5 和 client1 之间的关系： 当有新消息通过 PUBLISH 命令发送给频道 channel1 时， 这个消息就会被发送给订阅它的三个
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问题内容： 我是Redis pub / sub的新手。我在系统中有一个聊天功能，就像IM。所以我想使用redis pub / sub。在我检查了样本之后，大多数样本都是基于聊天室设计的。在我的系统中，我将在多个用户之间建立多个聊天室，例如： 所以，上面的几行是房间。我已经用如下的node.js实现了服务器； 如您所见，我正在为每个连接创建一个新的Redis订户。在其他聊天室示例中，redis订户客
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我需要在发布/订阅模式下调用Kafka消费者1000次。据我所知，为了让kafka在发布/订阅模式下工作，我需要给每个消费者一个新的groupId(props . put(" group . id "，String.valueOf(Instant.now())。toEpochMilli()))；).但是当我这样做的时候，如果两个消费线程同时访问消费线程，就会出现问题。这个问题应该怎么解决？
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主要内容：发布/订阅流程,常用命令汇总,基本命令应用Redis PubSub 模块又称发布订阅者模式，是一种消息传递系统，实现了消息多播功能。发布者（即发送方）发送消息，订阅者（即接收方）接收消息，而用来传递消息的链路则被称为 channel。在 Redis 中，一个客户端可以订阅任意数量的 channel（可译为频道）。 消息多播：生产者生产一次消息，中间件负责将消息复制到多个消息队列中，每个消息队列由相应的消费组进行消费，这是分布式系统常用的
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发布/订阅 消息顺序 当使用 pub/sub API的时候，你需要做一个决定：那就是对于来自同一个连接的消息是应该按顺序处理还是应该并行处理。 按顺序处理意味着你不需要关心线程安全，并且保持了事件的顺序；消息会以完全相同的顺序接收处理(通过队列)，因此，这意味着消息能够被相互延迟。 另外一种选择是并发处理。使用并发处理 不能保证 工作处理的有序性，并且你的代码要对并行消息完全负责确保它不会破坏内部