apache-kafka 相关问题

Apache Kafka是一个分布式流媒体平台,用于存储和处理高吞吐量数据流。

为侦听器明文定义的安全协议://:tcp

eRROR创建经纪人听众,来自'plaintext://:tcp://10.99.149.156:9092':没有针对听众的plaintext定义的安全协议://:tcp 这是完整的消息 这看起来像是不良的配置...

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如何在使用Apicurio架构注册表进行序列化时指定组?

I构建了Java Kafka生产商,该生产商使用Apicurio上的模式序列化数据,我的模式在组ID默认值I上明确地使用SERDE对象使用此配置给组ID

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aavroAvsc至c#classis

如何从AVSC文件中生成C#类,以便可以在SchemareGiser.serdes.avro中摄入这些类。就像https://github.com/confluentinc/confluent--中的示例文件一样

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Serverless无法解析Kafka事件源中的变量,寻找解决方案来解析变量而不是硬编码ARN,这些变量是动态的,而不是自动化的。 功能: 计算:

functions: compute: handler: handler.compute events: - kafka: accessConfigurations: clientCertificateTlsAuth: arn:aws:secretsmanager:us-east-1:01234567890:secret:ClientCertificateTLS serverRootCaCertificate: !Ref resource # <-- turn to [Object object] in cloudformation topic: MySelfManagedMTLSKafkaTopic consumerGroupId: MyConsumerGroupId bootstrapServers: - abc3.xyz.com:9092 - abc2.xyz.com:9092

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如何在同一浮士德应用程序(使用kafka和python)中创建不同的消费者群 我是浮士德的新手,我需要我的应用来使用不同的消费者组来处理kakfa消息。我需要在同一计划中有两个不同的消费者组,但是由于消费者组...

## Script test_faust.py import faust app1 = faust.App('consumer_group1', broker='kafka://localhost:9092', value_serializer='json', consumer_auto_offset_reset='earliest') app2 = faust.App('consumer_group2', broker='kafka://localhost:9092', value_serializer='json', consumer_auto_offset_reset='earliest') topic1 = app1.topic('topic1', value_type=str) topic2 = app2.topic('topic2', value_type=str) @app1.agent(topic1) async def process1(stream): async for value in stream: print(f'App1: {value}') @app2.agent(topic2) async def process2(stream): async for value in stream: print(f'App2: {value}')

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在Helidon SE 4.1.6中,如何使用Kafka生产商将数据发送到特定分区

我想使用Helidon SE 4.1.6并使用生产者将数据与Apache Kafka的特定分区一起生产。 细节 : 我已经通过https://helidon.io/docs/latest/se/reactive-messaging#

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。 我使用以下配置:

听众以同步的方式发布到另一个主题,每次发送后等待Acks。 (此过程的持续时间可能会有所不同,但我希望它总共保持在1分钟以下)

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在卡夫卡(Kafka),我可以将我的主题分为许多分区。我不能比Kafka的分区更多的消费者,因为该分区被用作扩展主题的一种方式。如果我有更多的负载,我可以

在卡夫卡,有一个消费者群体的概念。如果我们在一个主题上有10个消费者组,则每个消费者组都有机会处理主题中的每个消息。消费者组仍然利用分区的可扩展性(即,每个消费者群体都可以拥有多达“ n”的消费者,其中'n'是主题上的分区数量)。这是Kafka的美丽,可扩展性和多通道阅读是两个单独的概念,有两个单独的旋钮。

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使用广播流与Flink进行链条处理正在提供不一致的结果

//定义来自Kafka主题的传入原始数据流采购 datastream主流= env.AddSource(...); //定义来自Kafka主题的参考数据流采购 datastr ...

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kafka在Spark

Kafkaenable.auto.commit设置为false,Spark版本为2.4 如果使用最新偏移量,我们是否需要在Spark Applicati ...

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相关Kafka Python组授权错误

wower,使用完全相同的配置文件,我可以使用其他库(kafka3,kafka3,不要求我指定用户组)或其他工具(kadeck / vs code kafka扩展名),从而消耗同一主题的数据,所以我假设自己的证书或访问权利本身没有错。

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