Apache Kafka安全加固指南：保护你的消息传递系统
# 在现代企业环境中，数据的安全性和隐私保护至关重要。Apache Kafka作为一款广泛使用的分布式流处理平台，其安全性直接影响着业务的稳定性和用户数据的安全。作为一名资深的Kafka使用者，我深知加强Kafka安全性的重要性。本文将从个人角度出发，分享我在实践中积累的经验，帮助读者了解如何有效地保护Kafka消息传递系统的...
深入解析Kafka消息传递的可靠性保证机制
深入解析Kafka消息传递的可靠性保证机制 Kafka在设计上提供了不同层次的消息传递保证，包括at most once（至多一次）、at least once（至少一次）和exactly once（精确一次）。每种保证通过不同的机制实现，下面详细介绍Kafka如何实现这些消息传递保证。 1. At Most Once（至多一次） 在这种模式下，消息可能会丢失，但不会被重...
【事件驱动架构】 全面了解Kafka和RabbitMQ选型(1) -两种不同的消息传递方式
在这一部分中，我们将探讨RabbitMQ和Apache Kafka以及它们的消息传递方法。每种技术在设计的每个方面都做出了截然不同的决定，每种方面都有优点和缺点。我们不会在这一部分得出任何有力的结论，而是将其视为技术的入门，以便我们可以深入探讨该系列的后续部分。RabbitMQRabbitMQ是一个分布式消息队列系统。分布式，因为它通常作为节点集群运行，其中队列分布在节点上，并可选择复制以实现容....
[架构选型 】 全面了解Kafka和RabbitMQ选型(1) -两种不同的消息传递方式
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Apache Flink - kafka生产者将消息传递给kafka主题，但在不同的分区上
现在我的flink代码正在处理一个文件并使用1分区将kafka主题上的数据下沉。 现在我有一个带有2分区的主题，我希望flink代码使用DefaultPartitioner在这两个分区上接收数据。 你能帮帮我吗？ 这是我当前代码的代码片段： DataStream speStream = inputStream..map(new MapFunction(){....}Properties prop....
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