# 云消息队列 Kafka 版 #
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【赵渝强老师】Kafka的体系架构
Kafka消息系统是一个分布式系统，包含生产者、消费者、Broker和ZooKeeper。生产者将消息发送到Broker，消费者从Broker中拉取消息并处理。主题按分区存储，每个分区有唯一的偏移量地址，确保消息顺序。Kafka支持负载均衡和容错。视频讲解和术语表进一步帮助理解。
FlinkKafkaConsumer相同group.id多个任务消费kafka问题
当使用FlinkKafkaConsumer消费Kafka时，即使设置了相同的group.id，由于Flink内部管理partition的消费offset，两个程序仍能同时消费所有数据。这与KafkaConsumer不同，后者严格遵循消费组隔离原则，避免重复消费同一分区的数据。Flink为实现exactly-once语义，需要独立管理offset，这导致了上述现象。
风险数据集市整体架构及技术实现
【11月更文挑战第11天】在当今大数据时代，风险数据集市作为金融机构的核心基础设施之一，扮演着至关重要的角色。它不仅为银行、保险等金融机构提供了全面、准确的风险数据支持，还帮助这些机构实现了风险管理的精细化和智能化。本文将深入探讨一种基于大数据Lambda架构设计的风险数据集市整体架构，并详细介绍其底层实现原理及实现方式。
一图看懂云消息队列 RabbitMQ 版对比开源优势
一张图带您快速了解云消息队列 RabbitMQ 版对比开源版本的显著优势。
如何在Flink on YARN环境中配置Debezium CDC 3.0，以实现实时捕获数据库变更事件并将其传输到Flink进行处理
本文介绍了如何在Flink on YARN环境中配置Debezium CDC 3.0，以实现实时捕获数据库变更事件并将其传输到Flink进行处理。主要内容包括安装Debezium、配置Kafka Connect、创建Flink任务以及启动任务的具体步骤，为构建实时数据管道提供了详细指导。
java nio，netty，kafka 中经常提到“零拷贝”到底是什么？
零拷贝技术 Zero-Copy 是指计算机执行操作时，可以直接从源（如文件或网络套接字）将数据传输到目标缓冲区， 而不需要 CPU 先将数据从某处内存复制到另一个特定区域，从而减少上下文切换以及 CPU 的拷贝时间。
用Java实现samza转换成flink
【10月更文挑战第20天】
数据为王：大数据处理与分析技术在企业决策中的力量
【10月更文挑战第29天】在信息爆炸的时代，大数据处理与分析技术为企业提供了前所未有的洞察力和决策支持。本文探讨了大数据技术在企业决策中的重要性和实际应用，包括数据的力量、实时分析、数据驱动的决策以及数据安全与隐私保护。通过这些技术，企业能够从海量数据中提取有价值的信息，预测市场趋势，优化业务流程，从而在竞争中占据优势。
iLogtail 开源贡献人物专访：技术之路无坦途，与社区共同成长
在 iLogtail 开源两周年这一里程碑时刻，我们邀请到了两位社区 Committer 进行分享，揭秘这些开发者如何在日常工作中与 iLogtail 结缘，又如何在业余时间里为项目添砖加瓦，推动其不断向前发展~
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