Kafka Brokerのcompaction動作の詳細とチューニング方法について - Repro Tech Blog
Reproでチーフアーキテクトとして働いているid:joker1007です。 今回、Kafka Brokerのcompaction動作について調査しチューニングすることでパフォーマンス改善の成果が得られたため、そのノウハウをブログにまとめておきました。 かなりマニアックな内容なので、需要は多くないと思いますが、私が調査した限りでは日本語で同じ様な内容のブログ記事はほとんど存在しなかったため、Kafkaを自前で運用している人にとっては役に立つ内容かもしれません。 compactionとは (参考: https://kafka.apache.org/documentation/#compaction) Kafkaの基本的なデータ削除ポリシーは一定時間が経過したら過去のデータをそのまま削除するdeleteというポリシーを使う。 これは、log.retention.hoursという設定でコントロー
AWSのストリーム処理向けメッセージングサービスKDS(Kinesis)・MSK(Kafka)・SQSの特徴 - Qiita
著者: 伊藤 雅博, 株式会社日立製作所 はじめに AWSでストリーム処理を実現する際は、データをキューイングするメッセージングサービスと、キューイングしたデータをストリーム処理するサービスを組み合わせることが一般的です。本投稿では、AWSが提供する各メッセージングサービスのうち、ストリームデータを扱う際によく活用されている下記サービスの特徴を紹介します。 Amazon Kinesis Data Streams (KDS) Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (MSK) Amazon Simple Queue Service (SQS) なお、本投稿の内容は2020年中頃の調査結果をベースに、いくつか更新を加えたものです。AWSのサービス仕様は随時更新されるため、最新の仕様とは異なる場合があります。最新の情報はAWSの公式ドキュメントをご参照
Kafka Without ZooKeeper: A Sneak Peek At the Simplest Kafka Yet
At the heart of Apache Kafka® sits the log—a simple data structure that uses sequential operations that work symbiotically with the underlying hardware. Efficient disk buffering and CPU cache usage, prefetch, zero-copy data transfers, and many other benefits arise from the log-centric design, leading to the high efficiency and throughput that it is known for. For those new to Kafka, the topic—and
Monitor Apache Kafka Clusters with Prometheus, Grafana, and Confluent
Get Apache Kafka and Flink news delivered to your inbox biweekly or read the latest editions on Confluent Developer! Self-managing a highly scalable distributed system with Apache Kafka® at its core is not an easy feat. That’s why operators prefer tooling such as Confluent Control Center for administering and monitoring their deployments. However, sometimes, you might also like to import monitorin
リアルタイムなイベントにFlafkaを使ってKafkaとデータのやり取りを行う - Qiita
Apache FlumeやApache Kafkaはリアルタイムなイベント処理のバックエンドとして広く利用されています。これら２つのシステムは似ている部分もありますが、ユースケースによりどちらか一方、あるいは量を組み合わせて使う場合もあります。 FlumeとKafkaの違いは次のブログも参考になります。 https://www.linkedin.com/pulse/flume-kafka-real-time-event-processing-lan-jiang Apache Kafka Apache Kafkaはpub-sub、出版-購読型のシステムで、多数のシステムとの連携に広く利用されています。 [画像はhttps://kafka.apache.org/より引用] しかし、Kafkaを使う場合、一般的にプロデューサやコンシューマのためのコードを記述する必要があります。 Producer
Flafka: Apache Flume Meets Apache Kafka for Event Processing - Cloudera Blog
The new integration between Flume and Kafka offers sub-second-latency event processing without the need for dedicated infrastructure. In this previous post you learned some Apache Kafka basics and explored a scenario for using Kafka in an online application. This post takes you a step further and highlights the integration of Kafka with Apache Hadoop, demonstrating both a basic ingestion capabilit
Apache KafkaとKubernetes / Kafka and K8s
OpenShiftの内部レジストリって何？/What's OpenShift Image Registry
Apache Kafkaの概要とアーキテクチャ - Qiita
初版: 2018/9/28 著者: 伊藤 雅博, 株式会社日立製作所 はじめに この投稿ではオープンソースカンファレンス2017.Enterpriseで発表した「めざせ！Kafkaマスター ～Apache Kafkaで最高の性能を出すには～」の検証時に調査した内容を紹介します（全8回の予定）。本投稿の内容は2017年6月にリリースされたKafka 0.11.0 時点のものです。 第1回目となる今回は、Apache Kafkaの概要とアーキテクチャについて紹介します。 投稿一覧： 1. Apache Kafkaの概要とアーキテクチャ (本投稿) 2. Apache KafkaのProducer/Broker/Consumerのしくみと設定一覧 3. Apache Kafkaの推奨構成と性能の見積もり方法 4. Apache Kafkaの性能検証(1): 検証環境とパラメータチューニングの内容
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GitHub - luszczynski/kafka-cheat-sheet: Kafka Cheat Sheet
Intro to the Iceberg Kafka Connect sink – Tabular
How to upgrade your Spark Stream application with a new checkpoint With working code
Schema Registry の概要 | Confluent Documentation
What is Schema Registry?
Learn Kafka - Apache Kafka Tutorials and Resources | Confluent Developer
Kafka講座2：Apache Kafkaの分散処理のしくみ
GitHub - birdayz/kaf: Modern CLI for Apache Kafka, written in Go.
GitHub - cswank/kcli: A kafka command line browser
Disaster recovery for multi-region Kafka at Uber
NTTデータのHadoopソリューション：公開情報
Kafkaクラスタの安定性を向上させるCustom Partitionerの紹介 #kafkajp