卡夫卡权威指南

每个企业都依赖数据驱动。我们获取信息，进行分析，操控数据，并生成输出。每个应用程序都会产生数据，无论是日志消息、指标、用户活动、传出消息，还是其他内容。每一字节数据都蕴含着重要信息，这些信息将指导下一步的行动。为了了解下一步该做什么，我们需要将数据从产生的地方传输到分析的地方。在亚马逊等网站上，我们每天都可以看到这一过程，我们对感兴趣的物品的点击被转化为稍后向我们展示的推荐。我们处理数据的速度越快，我们的组织就越敏捷和响应灵活。我们在数据传输上花费的精力越少，我们就能更专注于核心业务。这就是为什么数据流水线成为数据驱动企业的关键组成部分。我们如何传输数据几乎和数据本身一样重要。

kafka 16 2024-09-13

流数据处理系统

当今的大数据环境中，流数据处理系统成为越来越重要的一部分。随着越来越多的企业试图驾驭充斥我们世界的海量非界限数据集，流数据处理系统终于达到了足够成熟的水平，可以被主流采用。通过这本实用指南，数据工程师、数据科学家和开发人员将学习如何以概念化和平台无关的方式处理流数据。本书扩展自Tyler Akidau的热门博客文章《流数据处理101》和《流数据处理102》，这本书...

kafka 7 2024-09-13

Kafka 2.11-1.1.0安装文件压缩包.zip

下载kafka_2.11-1.1.0.tgz文件后，解压得到Kafka 2.11-1.1.0安装包。

kafka 6 2024-08-29

elasticsearch-analysis-ik-6.3.0.zip 插件下载

提供 elasticsearch-analysis-ik-6.3.0.zip 插件的下载链接和安装指南。

kafka 8 2024-08-28

Kafka-Manager 1.3.3.16优化Apache Kafka管理与监控工具

Kafka-Manager是专为Apache Kafka设计的开源监控和管理工具，最新版本1.3.3.16提供了丰富的功能，帮助用户更有效地管理和监控Kafka集群。该工具通过直观的可视化界面简化了Kafka的日常运维工作，核心功能包括集群状态显示、主题管理、分区调整及副本配置。监控方面，它实时展示节点的关键指标如RPS、消息积压量和延迟时间，支持自定义报警规则。安全性方面，支持SASL和SSL加密通信，同时具备严格的权限控制。Kafka-Manager 1.3.3.16提供API接口用于自动化运维和系统集成，是管理大型Kafka集群的不可或缺工具。

kafka 14 2024-08-28

Kafka主题管理工具

“kafka的topic小工具”指的是一个用于管理和操作Kafka主题的实用程序。它提供了用户友好的界面或命令行工具，简化了在Kafka集群上执行管理任务的过程。Kafka是一个广泛应用于大数据实时处理和消息传递的分布式流处理平台。该工具能够连接到运行中的Kafka集群，查看所有主题的详细信息，包括分区数量、副本配置等。用户可以通过工具创建新主题，并设置相关的配置参数。此外，工具还支持删除不再需要的主题和实时监控数据流入流出情况。通过这些功能，用户可以有效管理和优化他们的Kafka环境，确保数据的正确存储和流动，同时提升系统的稳定性和效率。

kafka 9 2024-08-27

为何选择消息系统RK3288技术参考手册

随着技术的不断进步，消息系统在现代计算中扮演着至关重要的角色。它们通过解耦处理过程、提供数据冗余、支持扩展性和灵活性、保证顺序处理、提升系统的可恢复性和峰值处理能力，以及优化异步通信，有效地应对系统的各种挑战。RK3288技术参考手册详细介绍了如何利用消息系统来优化数据流处理，确保系统的稳定性和性能表现。

kafka 12 2024-08-23

Apache Kafka 2.2.0源码下载

《深入理解Kafka：从源码到实践》是在分布式消息系统领域中备受欢迎的Apache Kafka 2.2.0源代码包。“kafka-2.2.0-src.zip”提供了深入研究和学习Kafka内部机制的理想资源。通过解压和运行这些源代码，开发者可以全面理解Kafka的工作原理，显著提升开发和运维技能。Kafka是一个高吞吐量、持久化、分区和复制的消息队列，广泛应用于大数据领域。源代码包含核心组件如生产者、代理服务器、消费者和主题，以及管理API和连接器接口。

kafka 8 2024-08-23

深入理解Kafka核心机制与应用

Kafka是一款高性能的分布式消息队列系统，专为处理实时数据流而设计。它通过持久化消息到硬盘，并利用顺序写入方式，实现了高吞吐量和低延迟。在大数据处理领域，Kafka常与Storm或Spark Streaming等框架结合使用，构建实时流处理系统。每个Kafka集群由多个broker组成，每个broker存储分区消息，包括活跃和备份分区，确保数据的高可用性和一致性。Topic将消息分类，每个Topic对应一个业务场景。分区提高了消息的读写性能，每个分区均匀分布到不同的broker上。Replication机制保证了数据的可靠性和容错性，每个分区有一个Leader副本和多个Follower副本。

kafka 17 2024-08-22

OpenResty与Lua集成的实时数据处理项目

项目"master.zip"提供了一个结合OpenResty、Lua、Nginx与Kafka的集成方案。核心在于使用Lua脚本处理Nginx的请求，并将数据实时写入Apache Kafka集群。OpenResty结合Nginx的静态处理能力与Lua的动态脚本功能，支持复杂的业务逻辑处理。Nginx接收HTTP请求，通过Lua脚本处理请求数据，并利用"lua-resty-kafka-master"库与Kafka集群交互，实现数据高效传输和存储。

kafka 15 2024-08-21