Kafka单机与集群环境搭建指南

Kafka 搭建其实不难，尤其是从 Windows 到 Linux 环境的过渡。对于初学者来说，在 Windows 单机上搭建是个不错的起点。只要搞定了 Java 环境，下载并配置 Kafka，启动 Zookeeper，再启动 Kafka 服务，创建 Topic 并测试就能顺利跑起来。Linux 环境的搭建也差不多，但你得适应一些命令行差异，比如在 Linux 下用./bin/kafka-server-start.sh来启动服务。集群模式就稍微复杂一些，涉及到多个节点、复制因子、负载均衡等内容，确保服务可以稳定运行和容错。遇到问题，常见的像端口冲突、权限问题、网络不通等，基本上都是配置不当，调

kafka 0 2025-06-10

移除节流阀Kafka集群优化与树莓派Python编程指南

移除节流阀是保证 Kafka 集群高效运行的一项关键操作。如果你在数据传输时遇到性能瓶颈，可以通过运行kafka-reassign-partitions -verify来验证并及时移除节流阀。不过要注意，BytesInPerSec监控指标重要，它你跟踪生产者的写入速率，确保复制进程能够顺利进行。如果你设置的阈值过低，复制就卡住了哦。通过合理调整leader.replication.throttled.rate和follower.replication.throttled.rate，可以有效避免这个问题。可以在重新平衡期间，借助max(BytesInPerSec)来监控进展，确保一切顺利。，管理

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Apache NiFi自定义Processor实践案例

nifi 的自定义 processor 功能，扩展性蛮强，就是文档稍微有点散。这篇案例就挺实用，代码清爽，readme也写得清楚，重点是手把手带你实现一个自己的 processor，调试和打包的流程都梳理过了。对于刚入门或者想快速试水的你，绝对是个不错的参考。 nifi 平台的 processor 机制其实不复杂，写起来跟 Java Servlet 有点像，一个生命周期内流数据。这个案例就教你从 0 开始，新建类、继承AbstractProcessor，重写onTrigger，还顺带讲了怎么加自定义属性。 代码结构比较清晰，像pom.xml依赖怎么配、怎么注册 processor 工厂、怎么打

kafka 0 2025-06-10

Apache Pulsar 2.6.0功能详解

云原生消息流平台的老玩家们应该对 Apache Pulsar 不陌生。2.6.0 这个版本上新了不少实用特性，比如多租户支持、跨区域复制、还有函数式计算，听着高大上，其实用起来还挺接地气的。对分布式系统、数据流有需求的项目，用起来会省不少事儿。 消息、存储、计算三合一的设计，挺适合现在这种微服务架构场景。尤其存算分离这块，对资源弹性伸缩友好，像突发大流量那种，效果还不错。还有个好处是，不容易出问题，出事儿排查起来也方便。 多机房部署和持久化能力也比较成熟，业务对强一致性要求高的，用 Pulsar 挺合适。消息丢不丢？基本不丢。延迟大不大？低延迟的表现比 Kafka 还猛一点。多租户机制也帮你把

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Kafka Offset Monitor 0.4.6Offset监控工具

Kafka 消费进度不好追？Kafka Offset Monitor 0.4.6挺适合你这种想图省事儿又想把握全局的开发者。前端部分升级了 JS 依赖，UI 更顺了，用起来反应也快，老旧浏览器兼容问题也少了。还有，Windows 下也能直接启动，不再纠结命令行配置，一句搞定，蛮方便。 Kafka 的 offset 监控一直是个让人头大的事，是当消费延迟严重或者消息重复消费的时候，排查就像在黑夜里摸鱼。而用这个工具就不一样了，界面一眼看清每个消费者组的 offset 位置、滞后量，数据加载也快，不卡顿，日常排查效率能提高不少。 新手会问，offset 到底是啥？简单说就是消费者读到哪儿了。每个

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Kafka 0.11.0.3实时数据流平台

Kafka 作为流媒体平台，最大的特点就是可以实时地大量数据流。它的三大核心能力：发布和订阅数据流、持久化存储、实时数据流，适合需要高吞吐量和低延迟的场景。比如，你需要在多个系统间传输大量的实时数据，或者实时数据流的转换和反应，Kafka 都能轻松胜任。你可以搭建一个高效的实时数据管道，或者构建一个响应式的流媒体应用，Kafka 都能强有力的支持。其实，Kafka 的应用挺广泛的，从金融到物联网，几乎无所不在。嗯，如果你之前没接触过流媒体平台，Kafka 是个不错的入门选择哦。它的生态圈也蛮强大的，不仅有各类集成工具，还能和大数据平台如 Spark、Hadoop 无缝配合。

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Kafka Topic创建与分区删除管理

Kafka 中的 Topic 就像是消息的存储区，管理起来挺简单，但细节上还是需要注意。要创建一个 Topic，可以通过命令行工具kafka-topics.sh来操作。比如，创建一个名为myTopic的 Topic，带 3 个分区和 1 个副本，可以直接用这个命令： bin/kafka-topics.sh --create --bootstrap-server localhost:9092 --replication-factor 1 --partitions 3 --topic myTopic 除了创建，查看现有的 Topic 也简单，直接用--list参数： bin/kafka-topic

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Kafka消费新老高级消费方式分析

Kafka 消费中的新老高级消费方式，对于需要灵活控制消费行为的你来说，真是一个不错的选择。像 0.9 版本的 API，能让你指定offset进行消费，效果比传统的按时间戳消费要靠谱多了。是当你需要不断监控offset的变化时，这种方式适合。你可以随时调整消费的位置，保证消费不丢失又不重复。嗯，这对大规模的消息消费系统来说，实用哦。 除此之外，像KafkaOffsetMonitor这种工具，挺适合用来实时查看消息的offset，你了解消费者的进度。如果你是用 Flink 来消费 Kafka 数据，想要实现并发消费和存储到 HDFS，Flink 的实现方式也还蛮高效的，使用起来不会太复杂。 如果

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KafkaOffsetMonitor 0.2.0Kafka消息偏移量监控工具

KafkaOffsetMonitor-assembly-0.2.0.jar 是开源的 Web UI，专门用于监控 Kafka 的消息偏移量。它的界面设计简单直观，操作也挺方便的。你只需要部署在自己的服务器上，就能实时查看 Kafka 消费进度，检查每个消费组的 offset 信息。适合需要对 Kafka 集群进行维护和监控的开发者。 这款工具支持多个 Kafka 集群监控，数据展示也清晰。如果你有多个 Kafka 集群或是需要频繁查看偏移量信息，它的作用就显得重要。使用起来基本不需要太多配置，直接在浏览器中打开 Web UI，就能查看所有关键信息。 如果你正在用 Kafka 并且需要一个简洁又

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Kafka+Flume+Kafka采集链路问题分析

Flume 和 Kafka 组合用挺多的，尤其在做日志采集链路的时候。不过你要是想着让 Flume 从 Kafka 拉数据再写回 Kafka，可得注意点坑——我就踩过。Flume 的 Kafka Source 拉数据没问题，但 Kafka Sink 那边写不进去你设定的 Topic，数据反而回头跑到了 Source 的 Topic 里，像是兜了一圈又回去了。嗯，听起来挺魔幻，但实际就是这么回事。问题出在 Flume Agent 里同时用 Kafka Source 和 Kafka Sink，会出现 Topic 配置冲突。简单说就是你以为 Sink 在往sinkTopic写，其实它压根没管那设置，

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