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Kafka支持消息投递语义

基于 Apache Kafka 构建,提供高可用、高吞吐量的分布式消息队列服务

社区干货

消息队列选型之 Kafka vs RabbitMQ

在面对众多的消息队列时,我们往往会陷入选择的困境:“消息队列那么多,该怎么选啊?Kafka 和 RabbitMQ 比较好用,用哪个更好呢?”想必大家也曾有过类似的疑问。对此本文将在接下来的内容中以 Kafka 和 RabbitMQ 为例分... 首先消息队列支持异步通信,发送方可以快速将消息放入队列中并立即返回,而不需要等待接收方的响应。这种异步通信模式可以减少请求等待,能让服务异步并行处理,提高系统的吞吐量和响应时间。上图以支付会员红包系统...

字节跳动基于Apache Atlas的近实时消息同步能力优化 | 社区征文

对于单条消息的流转路径,其实只是简单的读取和处理,使用Flink有些“杀鸡用牛刀”了。另一个比较标准的方案是Kafka Streaming。作为Kafka官方提供的框架,对于流式处理的语义有较好的支持,也满足我们对于轻量的诉求。最终没有采用的主要考虑点是两个:- 对于Offset的维护不够灵活:我们的场景不能使用自动提交(会丢消息),而对于同一个Partition中的数据又要求一定程度的并行处理,使用Kafka Streaming的原生接口较难支持。- ...

字节跳动流式数据集成基于 Flink Checkpoint 两阶段提交的实践和优化背景

# 背景字节跳动开发套件数据集成团队(DTS ,Data Transmission Service)在字节跳动内基于 Flink 实现了流批一体的数据集成服务。其中一个典型场景是 Kafka/ByteMQ/RocketMQ -> HDFS/Hive 。Kafka/ByteMQ/RocketMQ... 能够提供 Exactly Once 或者 At Least Once 语义。Flink 通过在数据流中注入 barriers 将数据拆分为一段一段的数据,在不终止数据流处理的前提下,让每个节点可以独立创建 Checkpoint 保存自己的快照。每个 barri...

DataLeap的Catalog系统近实时消息同步能力优化

对于单条消息的流转路径,其实只是简单的读取和处理,使用Flink有些“杀鸡用牛刀”了。另外一个比较标准的方案是Kafka Streaming。作为Kafka官方提供的框架,对于流式处理的语义有较好的支持,也满足我们对于轻量的诉求。最终没有采用的主要考虑点是两个:- 对于Offset的维护不够灵活:我们的场景不能使用自动提交(会丢消息),而对于同一个Partition中的数据又要求一定程度的并行处理,使用Kafka Streaming的原生接口较难支持。 - ...

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Kafka支持消息投递语义-优选内容

投递日志到消息队列 Kafka
日志服务支持投递日志到 Kafka 中,本文档介绍创建投递配置的操作流程。 前提条件已开通日志服务,并成功采集到日志数据。详细说明请参考快速入门。 已开通火山引擎消息队列 Kafka 版,并在指定日志主题的同一地域创建了 Kafka 实例和 Topic。详细操作步骤请参考创建 Kafka 实例和创建 Topic。说明 为保证 Shard 内数据的顺序性,日志服务会将一个 Shard 内的数据投递到一个 Kafka Topic Partition 内,因此建议创建的Kafka Topic Par...
管理 Kafka 投递配置
也可以单击投递配置名称,查看投递配置的详细配置,或根据需求随时修改投递配置的各项参数配置。操作步骤如下: 登录日志服务控制台。 在左侧导航栏中选择日志服务 > 日志项目管理。 找到指定的日志项目,单击项目名称。 在左侧导航栏中,单击日志投递。 在Kafka 投递配置页签中找到指定的投递配置,并在其对应的操作列单击编辑。 重新设置投递配置。投递配置规则设置方式请参考投递日志到消息队列 Kafka版。 暂停或启动 Kafka 投递配...
消息队列选型之 Kafka vs RabbitMQ
在面对众多的消息队列时,我们往往会陷入选择的困境:“消息队列那么多,该怎么选啊?Kafka 和 RabbitMQ 比较好用,用哪个更好呢?”想必大家也曾有过类似的疑问。对此本文将在接下来的内容中以 Kafka 和 RabbitMQ 为例分... 首先消息队列支持异步通信,发送方可以快速将消息放入队列中并立即返回,而不需要等待接收方的响应。这种异步通信模式可以减少请求等待,能让服务异步并行处理,提高系统的吞吐量和响应时间。上图以支付会员红包系统...
流式导入
ByteHouse 支持通过 Kafka 进行实时数据写入。相比通过引擎进行 Insert 数据,ByteHouse 的 Kafka 导入功能具有以下特点: 支持 at-least-once 语义,可自动切换主备写入,稳定高可用。 数据根据 Kafka Partition 自动... Kafka 最新生产的数据开始消费的 offset,第二次启动任务时,会从上次消费暂停的 offset 恢复。 格式 消息格式,目前最常用 JSONEachRow。 分隔符 输入消息分隔符,一般使用 '\n'。 消费者个数 消费者个数,每个消...

Kafka支持消息投递语义-相关内容

相关概念

本文说明消息队列 Kafka版涉及的专有名词和术语,帮助您更好地理解相关概念并使用该产品。 Apache KafkaApache Kafka 是一款开源的分布式数据流处理平台,可以实时发布、订阅、存储和处理数据流。关于 Apache Kafka ... 消息的应用。 消费者消费者(Consumer)是从消息队列 Kafka版接收消息的应用。 消费组消费组(Consumer Group)是一组具有相同Group ID的消费者。当一个Topic被同一个消费组的多个消费者消费时,每一条消息都只会被投递...

消息顺序性与可靠性

使用消息队列 Kafka版收发消息时,往往需要关注消息的顺序性与可靠性,本文档介绍实现消息顺序性、保证消息可靠性的推荐方式。 消息顺序性Kafka消息在单个分区中可以保证数据的先入先出,即写入同一分区的消息,若消... 消息可靠性消息的可靠性受客户端和服务端配置的影响,如果需要保证消息数据安全可靠不丢失,需要客户端和服务端配置相配合。 Kafka 服务端配置火山引擎消息队列 Kafka支持通过以下参数提升数据存储的可靠性。 配...

概述

日志服务支持将采集到服务端的日志数据投递到火山引擎消息队列 Kafka版,用于各种类型的客户端应用消费日志数据。本文档介绍日志投递Kafka 功能的基本概念、计费规则等信息。 背景信息火山引擎消息队列 Kafka版是一款基于 Apache Kafka 构建的分布式消息中间件服务。日志服务支持投递日志到消息队列 Kafka版,适用于大数据消费、实时流计算等场景。开启此功能后,日志服务会将指定日志主题中的日志数据以指定的格式投递消息队列...

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Kafka 导入数据

日志服务支持 Kafka 数据导入功能,本文档介绍从 Kafka 中导入数据到日志服务的操作步骤。 背景信息日志服务数据导入功能支持Kafka 集群的消息数据导入到指定日志主题。Kafka 数据导入功能通常用于业务上云数据迁... 数据投递等操作,则按照计费标准进行收费。 前提条件已创建符合版本要求的 Kafka 集群。版本要求请参见注意事项。 已创建日志项目和日志主题。具体操作步骤请参考创建资源。 创建导入任务 步骤一 初始配置登录日...

HaKafka

HaKafka 是一种特殊的表引擎,修改自社区 Kafka 引擎。使用 Kafka / HaKafka 引擎可以订阅 Kafka 上的 topic,拉取并解析 topic 中的消息,然后通过 MaterializedView 将 Kafka/HaKafka 解析到的数据写入到目标表(一般... kafka_auto_offset_reset String '' 启动消费时或者数据过期时,offset的设置方式,可填:"earliest", "latest"。 extra_librdkafka_config String '' JSON 形式;可以透传任何 librdkafka 支持的参数。请参考...

消费与投递概述

日志服务提供实时的数据消费与投递功能,支持将采集到日志服务中的数据通过 SDK 消费到第三方工具系统中,或投递到火山引擎 TOS 等其他产品中,用于后续的日志处理与大数据计算分析。 功能概述日志服务提供实时的数据... Kafka 协议消费 火山引擎 TOS、Kafka 应用场景 流式计算,即将日志数据实时消费到下游流式计算系统中。 数据仓库/离线计算,即将日志数据时消费到下游的大数据组件或者数据仓库中。 数据归档,例如将日志数据投递...

变更记录

2024年03月API接口 变更类型 变更记录 CreateObjectGroup 新增 支持对象分组增删改查。 UpdateObjectGroup 新增 ListObjectGroups 新增 DeleteObjectGroup 新增 2023年09月API接口 变更类型 变更记录 CreateRule 优化 支持告警恢复通知。 UpdateRule 优化 ListRulesByIds 优化 2023年09月API接口 变更类型 变更记录 CreateEventRule 优化 事件投递渠道增加消息队列kafka。 UpdateEventRule 优化...

字节跳动流式数据集成基于 Flink Checkpoint 两阶段提交的实践和优化背景

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