在当今的云原生时代，将像 Kafka 这样的有状态数据系统部署到 Kubernetes (K8s) 上已成为主流实践。Kubernetes 提供了强大的弹性伸缩、故障自愈和资源管理能力，而 Helm 作为 K8s 的包管理器，则极大地简化了复杂应用的部署和生命周期管理。
本文将详细介绍如何利用 Helm 和 Bitnami 提供的优秀 Chart，在 Kubernetes 集群中部署一个高可用的 Kafka 集群。我们将采用 Zookeeper-less 的 KRaft 模式，并通过一个结构化的项目，实现配置与部署逻辑的分离，使其更易于维护和复用。
近年来，Kafka 已经成为大规模、高吞吐数据流处理的重要组件。为了保证服务的性能与稳定性，在启动 Kafka 时合理地配置 JVM 参数非常关键。
本文将围绕两个 Kafka 启动脚本，深入探讨针对 JDK8 环境下的 JVM 参数配置，包括堆内存设置、GC 日志、JVM 性能参数以及调试选项。
在现代大数据架构中，Kafka作为分布式消息系统广泛应用于流式数据传输，而Doris作为高性能的MPP数据库，支持实时数据分析与查询。本文将详细介绍如何利用Doris的Routine Load功能，直接从Kafka导入数据，实现实时数据同步，涵盖CSV和JSON格式的数据导入，并提供相关操作指令及调优建议。
最近因为系统开发需要，要模拟业务系统生产业务数据推送到Kafka中。同时对于生成的业务数据有一定逻辑要求，故采用了先使用代码生成测试业务数据到Json文件中，然后通过Jmeter读取Json文件以一定的并发数推送到Kafka中的方案。
在现代数据处理和监控领域，Apache Flink 作为实时流处理框架，已经在众多企业和场景中得到广泛应用。为了更好地监控和管理 Flink 应用的性能与资源利用情况，将 Flink 集成至 Prometheus 和 Grafana 是一个非常有效的方法。本文详细介绍了如何搭建和配置这一监控系统，确保你可以实时跟踪和优化你的 Flink 应用。
在本文中，我们将详细探讨如何将 Doris 集群与 Prometheus 和 Grafana 监控系统集成。通过对这些技术的整合，我们可以实现对 Doris 集群的实时监控，从而有效地监控集群的性能和健康状态。此外，通过图形化的监控界面，我们能更直观地理解和分析数据，对于维护和优化集群运行至关重要。
在当前的云计算和大数据时代，监控系统的健康和性能变得尤为重要。本文将详细介绍如何使用ElasticSearch作为数据存储后端，通过Prometheus和Grafana进行有效的监控和可视化，以确保您的服务可靠性和性能优化。
本文将指导您如何配置 Kafka 集群的监控系统，使用 Prometheus 和 Grafana 进行数据可视化。该过程包括安装 Kafka exporter、配置 Prometheus 和 Grafana，以便有效监控 Kafka 集群的性能和状态。
在采用Spring Boot与Apache Kafka构建高吞吐、高可靠的消息系统时，我们常常发现网络上的教程大多停留在“Hello World”或基础Demo层面。这些示例虽然能够帮助我们快速上手，但在面对真实的生产环境时，往往显得捉襟见肘，无法应对消息可靠性、消费者行为、异常处理等复杂挑战。
本文旨在打破这一局限。基于大量的生产实践、官方文档的深度研读以及性能调优经验，我们总结了一套经过线上环境严苛验证的Spring Boot与Kafka集成解决方案。此方案不仅覆盖了基础的收发消息，更聚焦于解决生产环境中的核心痛点：
本文提供的配置和代码示例均考虑了分布式环境下的稳定性和性能，旨在为开发者提供一套可以直接落地、并能支撑高并发业务的Kafka集成指南。
Apache Kafka作为当前最流行的分布式消息队列之一，拥有一整套命令行工具来帮助维护和管理集群。在这篇博文中，我们将概览一些最常用的Kafka管理命令，为运维人员提供一个快速参考。