使用sbt编译的kafka manager 2.0.0.2版本，请随意拿走。没有找到相关的编译版本，费了九牛二虎之力改了配置源也没能编译成功，无奈买了代理才完成编译，还请留下一积分养家糊口。

目录 第一部分 Spark学习 ....................................................................................................................... 6 第1章 Spark介绍 ................................................................................................................... 7 1.1 Spark简介与发展 ...................................................................................................... 7 1.2 Spark特点 .................................................................................................................. 7 1.3 Spark与Hadoop集成 ................................................................................................ 7 1.4 Spark组件 .................................................................................................................. 8 第2章 Spark弹性分布数据集 ............................................................................................... 9 2.1 弹性分布式数据集 .................................................................................................... 9 2.2 MapReduce数据分享效率低..................................................................................... 9 2.3 MapReduce进行迭代操作 ........................................................................................ 9 2.4 MapReduce进行交互操作 ...................................................................................... 10 2.5 Spark RDD数据分享 ............................................................................................... 10 2.6 Spark RDD 迭代操作 .............................................................................................. 10 2.7 Spark RDD交互操作 ............................................................................................... 10 第3章 Spark安装 ................................................................................................................. 11 第4章 Spark CORE编程 ....................................................................................................... 13 4.1 Spark Shell ........................................................

这张图片详细的描述了kafka、和storm的过程。。。。。

该demo是C#中怎样使用kafka的demo，将demo中的Program.cs中的配置server的IP地址改成本机，即可运行

c# kafka 发送端与接收 完整demo 生成 消费

通过flume监控文件，让kafka消费flume数据，再将sparkstreaming连接kafka作为消费者进行数据处理，文档整理实现

Hyperledger Fabric默认使用solo共识，实际上它早就已经支持kafka共识，只是配置相对复杂点儿。该资源就是使用kafka共识的多orderer集群环境下的网络所需要使用的配置文件。你也可以参考下文帮您理解：http://blog.csdn.net/binbinxyz/article/details/79491254

ELK、EFK安装及配置文档，详细的阐述了EFK架构，其中包括了kafka、elasticsearch、elasticsearch-head、nodejs、kibana、logstash、filebeat等的安装配置。

kafka

从Kafka中批量拉去数据，然后批量更新到es里。一次拉取的数量可以设置，现在是10000，轻松运转，更新到es内部也是，目标是百万日志秒处理