Kafka Streams

Kafka Streams实战详细探讨了如何在流处理应用中使用Kafka。通过实际案例，展示了如何利用Kafka Streams API构建强大的数据流处理系统。内容涵盖流处理的基本概念、API使用方法、性能优化技巧以及常见问题的解决方案。读者可以通过这些内容深入理解并掌握Kafka Streams的应用。

Kafka Streams是Kafka专为构建流式处理程序提供的Java库，与Storm、Spark等传统流式处理框架有所不同，它作为一个轻量级、仅依赖于Kafka的Java库存在。使用Kafka Streams，无需额外的流式处理集群。

ORACLE的streams技术被广泛应用于实时数据同步，提供了高效的数据流处理解决方案。

Streams配置是通过sys用户登陆到DB1数据库执行以下命令：ALTER DATABASE ADD SUPPLEMENTAL LOG DATA (PRIMARY KEY) COLUMNS; 然后通过dbostreams用户登陆到DB1数据库执行。

Yahoo开源的Kafka管理工具，地址：https://github.com/yahoo/kafka-manager

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，

将信号转换为二进制表示的五种方法。Arthur Petrosian概述的方法《有限序列的Kolmogorov复杂度和识别不同的前期脑电图模式》。方法有： 平均法：如果高于信号平均值，则样本分配1。 修正区法：如果超出平均值正负标准差，则样本指定为1。 微分法：如果2个连续样本之间的差异为正，则样本分配1。 区域差分法：如果连续样本之间的差异大于信号的标准偏差，则样本分配为1。 修正区微分法：类似于4，具有先验选择的边界值。

详细介绍了如何在单机和双机的情况下使用Oracle Streams实现表的复制。 单机环境配置步骤 配置Oracle Streams捕获进程：通过DBMS_CAPTURE.START_CAPTURE启动捕获进程。 配置Oracle Streams传播进程：通过DBMS_APPLY.START_APPLY启动应用进程。 配置数据源和目标表映射：使用DBMS_REPCAT.CREATE_MASTER_REPO创建复制表映射。 确认复制状态：查询V$STREAMS_CAPTURE和V$STREAMS_APPLY视图确认进程状态。 双机环境配置步骤 配置Oracle Data Guard进行数

本指南帮助读者快速掌握 Kafka 的基础知识。 核心概念 主题（Topic）: Kafka 将消息发布到不同的主题中，类似于数据库中的表。 生产者（Producer）: 负责创建消息并将其发布到指定的主题。 消费者（Consumer）: 订阅并消费指定主题中的消息。 分区（Partition）: 每个主题可以被划分为多个分区，以提高消息吞吐量。 代理（Broker）: 独立运行的 Kafka 服务器，负责存储消息。 工作流程 生产者将消息发布到指定的主题。 Kafka Broker 接收消息并将其存储在对应主题的分区中。 消费者订阅感兴趣的主题，并从对应分区中读取消息。 应用

Kafka，作为一个分布式消息系统，真的是挺好用的。它的高吞吐量、低延迟和强大的可扩展性，尤其适合用在大数据和实时数据流的场景。比如你有大量日志数据需要收集，Kafka 就是一个相当合适的选择。它的设计理念简单，数据流当作基础设施进行，支持 PB 级数据量，能实现跨节点的可靠复制，保证了数据的高可用性。 如果你正在找一个适合用来做实时数据的工具，Kafka 也是不错的选择，和流框架如 Spark、Flink 配合，效果会更好。尤其是它的高并发能力，在大规模数据时给力。 Kafka 的组件也直观，生产者、消费者、主题、分区、副本这些都是核心概念。你可以根据自己的需求自由组合应用，它的扩展性也相当