Kafka经常用于实时流数据架构，用于提供实时分析。本篇将会简单介绍kafka以及它为什么能够广泛应用。
数据流处理正在迅速成为企业应用程序现代化和改进数据驱动应用程序实时数据分析的关键技术。随着企业越来越依赖实时数据分析，数据流处理使他们能够实时分析和处理大量数据，提供及时的见解并做出明智的决策。
Kafka通过一个语言独立的协议发布其所有功能，这个协议在很多编程语言都有可用的客户端。不过只有Java客户端是作为主要Kafka项目的一部分来维护的，其他客户端是以独立的开源项目提供的。无Java客户端在这里提供。
作为Apache Kafka深挖的博客系列第1部分和第2部分的后续,在第3部分中我们将讨论另一个Spring 团队的项目:Spring Cloud Data Flow,其重点是使开发人员能够轻松地开发、部署和协调事件流管道基于Apache Kafka。作为前一篇博客系列文章的延续，本文解释了Spring Cloud数据流如何帮助您提高开发人员的工作效率并管理基于apache - kafka的事件流应用程序开发。
📷 ---- Prompt 我目前正在学习[主题]。问我一系列问题，以测试我的知识。确定我的答案中的知识差距，并给我更好的答案来填补这些差距 📷 好的，下面是每个问题的答案和进一步的解释： 1. 什么是Kafka？ Kafka是一个分布式流处理平台，旨在处理大规模的数据流。它可以处理实时的高吞吐量数据，并支持数据的持久化存储和数据流的处理。 2. Kafka的核心概念是什么？ Kafka的核心概念包括Producer、Consumer、Broker、Topic和Partition。Producer负责
对于事件流应用程序开发人员，根据管道中各个应用程序的更改需要不断更新流管道非常重要。理解流开发人员用于构建事件流管道的一些常见流拓扑也很重要。
该文介绍了Kafka的基本概念、应用场景、优缺点、实现原理、主要概念、相关概念和主要功能。Kafka是一个分布式流媒体平台，用于发布和订阅记录流。它具有高吞吐量、可扩展性、持久性、容错性、实时性等特点。Kafka在大数据领域非常流行，用于实时数据处理、日志收集、流处理、事件驱动应用等。
本文将对Kafka做一个入门简介，并展示如何使用Kafka构建一个文本数据流管道。通过本文，读者可以了解一个流处理数据管道（Pipeline）的大致结构：数据生产者源源不断地生成数据流，数据流通过消息队列投递，数据消费者异步地对数据流进行处理。
对kafka来说，这是一个激动人心的时刻。kafka被成千上万个组织使用，包含了三分之一的世界500强公司。它是增长最快的开源项目之一，围绕它产生了一个巨大的生态系统。它是管理和处理流式数据的核心。那么kafka从何而来？我们为什么要建造它？它到底是什么？ Kafka最初是我们在Linkedin开发的一个内部基础性系统。我们的初衷很简单：有很多数据库和系统能够存储数据，但是缺少对连续不断的流式数据的处理。在创建kafka之前，我们对各种现有的技术进行选择，从消息传递系统到日志聚合和ETL工具等，但是没有一个能很好的满足我们的需求。 我们最终决定从头开始。我们的想法是，与其像关系数据库、key-value数据库、搜索引擎、缓存数据库等专注保存大量的数据，我们将专注于数据的流式处理-建立一个数据系统-实际上是基于这个想法的数据架构。 这个想法被证明比我们预期的更加广泛适用。虽然kafka一开始只是在社交网络场景下支撑实时应用和数据流式处理，你现在可以看到它是每个行业的架构核心，大型的零售商正在重新围绕流式数据设计他们的基础业务、汽车制造企业正在收集和处理物联网汽车实时数据流、银行也正在重新考虑建立围绕kafka的基础业务处理和系统。 那么kafka究竟是怎么回事呢，它与你已经知道和使用的系统相比如何？ 我们认为kafka是一个流式处理平台：允许对流式数据进行发布订阅、存储和处理，这正是apache kafka的设计初衷。这种数据的处理方式可能与你习惯的方式有点不同，但是对抽象应用程序的体系结构收到了难以置信的效果。kafka经常被拿来与现有的三个技术领域做比较：企业消息系统、大数据系统hadoop以及其数据集成和etl工具。这些比较虽然能说明一部分问题，但是存在着诸多的局限性。 Kafka像传统的消息队列一样，支持对消息的发布和订阅。在这方面类似于activeMQ、RabbitMQ、IBM的MQSeries以及其他的消息队列产品。但是即便有这些相似之处，kafka还是与传统的消息队列存在跟不上的区别，使得kafka完全是另外一种系统。kafka与传统的消息系统相比有三个最大的区别：首先,kafka是一个作为完全分布式系统的集群系统。即便在规模最大的公司也能将分布式扩展到所有的应用之上。而不是像传统的消息队列，需要运行几十个单独的消息broker,手动指定不同的应用。这使得你有了一个中心平台可以灵活应对公司内部的各种数据流。其次，kafka是一个真正的存储系统，可以持久化存储你想要的任何数据。这是一个巨大的优势，它实现了真正的传输保证，其数据复制了多个副本、支持持久化，并且可以随时保存。最后，流式处理的概念大大提高了数据处理的抽象水平，传统的消息队列中，消息队列只是分发消息。而kafka的流式处理能力让你用更少的代码就可以实现对数据的动态流式计算。这些差异让kafka自成体系，简单的只是认为kafka是另外一种消息队列是没有任何意义的。 另外一个关于kafka的观点，也是我们设计和开发kafka的初衷之一，我们可以把kafka看成一个实时版本的hadoop。hadoop允许周期性的存储和处理大规模的文件和数据，kafka让你可以对大规模持续的数据流进行存储和处理。在技术层面上，二者肯定存在相似之处。许多人将新兴的流式处理当作是hadoop批处理的超集。这种比较忽略了数据的连续性，低延迟的处理与自然的批处理的存储很大的不同。而hadoop的大数据分析能力，通常应用在数仓之上，不具有实时性，而kafka的低延迟特性，则让实时数据处理分析直接应用到业务的核心应用成为了可能。这使得当业务在进行的时候，可以有能力对业务的各种情况进行反应，当业务的各种情况出现时，就可以构建直接支持操作的服务，对业务进行反馈或者反馈客户体验等等。 与kafka进行比较的最后一个领域是ETL或者数据抽取工具。毕竟，这些工具移动数据，而kafka也可以移动数据。这是有一定到理的，但是我认为，核心区别在于kafka反转了这个问题，kafka是一个面向数据实时处理的平台，而不是从一个系统抽取数据插入另外一个系统的工具。这意味着kafka不仅可以连接现成的应用程序和系统，还可以支持自定义应用程序来触发这些相同的数据流。我们认为围绕事件流的架构设计是非常重要的。在某些方面，这些流动的数据流是现代数据是公司最核心的内容，与你在财报上看到的现金流同等重要。 结合这三个领域的能力，在所有的用例中将所有的数据流聚集到一起，这就是为什么流平台如此引人入胜的原因。
Streams Messaging Manager（SMM）是一种操作监视和管理工具，可在企业ApacheKafka®环境中提供端到端的可见性。使用SMM，您可以获得有关Kafka集群的清晰见解。您可以了解从生产者到Topic再到消费者的消息流的端到端流。SMM帮助您对Kafka环境进行故障排除，以识别瓶颈、吞吐量、消费者模式、流量等。SMM使您能够使用各种过滤器来分析生产者和消费者之间的流动态。您可以根据从各种Broker和Topic收集的关键性能见解来优化Kafka环境。通过Apache Atlas的紧密集成，您可以跨多个Kafka跃点、生产者和消费者获得完整的数据沿袭的数据流可视化。
译者注：本文介绍了两大常用的流式处理框架，Spark Streaming和Kafka Stream，并对他们各自的特点做了详细说明，以帮助读者在不同的场景下对框架进行选择。以下是译文。 流式处理的需求每天都在增加，仅仅对大量的数据进行处理是不够的。数据必须快速地得到处理，以便企业能够实时地对不断变化的业务环境做出反应。 流式处理是持续而又并发地对数据进行实时处理。流式处理是处理数据流或传感器数据的理想平台，而“复杂事件处理”（CEP）则利用了逐个事件处理和聚合等技术。 对于实时数据处理功能，我们有很多选择可
前言：前段时间接触过一个流式计算的任务，使用了阿里巴巴集团的JStorm，发现这个领域值得探索，就发现了这篇文章——Putting Apache Kafka To Use: A Practical Guide to Building a Stream Data Platform（Part 1）。在读的过程中半总结半翻译，形成本文，跟大家分享。
Kafka 和 RabbitMQ 都是流行的开源消息系统，它们可以在分布式系统中实现数据的可靠传输和处理。Kafka 和 RabbitMQ 有各自的优势和特点，它们适用于不同的场景和需求。本文将比较 Kafka 和 RabbitMQ 的主要区别，并分析何时使用 Kafka 而不是 RabbitMQ。
大数据时代来临，如果你还不知道Kafka那你就真的out了(快速掌握Kafka请参考文章：如何全方位掌握Kafka核心技术)！据统计，有三分之一的世界财富500强企业正在使用Kafka，包括所有TOP10旅游公司，7家TOP10银行，8家TOP10保险公司，9家TOP10电信公司等等。
本文将介绍Apache Kafka在大数据领域的应用及其重要性，并提供一些代码实例来帮助读者更好地理解和应用Apache Kafka。文章主要包括以下几个方面：Apache Kafka的基本概念、Kafka在大数据处理中的角色、Kafka的架构和工作原理、如何使用Kafka进行数据流处理以及一些常见的使用场景。通过本文的阅读，读者将能够深入了解Apache Kafka，并学会如何使用它在大数据领域进行高效的数据处理。
Kafka Stream是Apache Kafka从0.10版本引入的一个新Feature，它提供了对存储于Kafka内的数据进行流式处理和分析的功能。简而言之，Kafka Stream就是一个用来做流计算的类库，与Storm、Spark Streaming、Flink的作用类似，但要轻量得多。
Apache Kafka 是一个分布式流媒体平台 流媒体平台有三个关键功能: 1.发布和订阅记录流，类似于消息队列或企业消息传递系统。 2.以容错的持久方式存储记录流。 3.记录发生时处理流。 Kafka通常用于两大类应用: 构建可在系统或应用程序之间可靠获取数据的实时流数据管道 构建转换或响应数据流的实时流应用程序
Kafka和RabbitMQ是两个广泛使用的消息队列系统，都有各自的优点和限制。在进行选择时，需要考虑使用场景、性能、可靠性和可维护性等因素。本文将介绍Kafka和RabbitMQ的一些基本特征、优缺点和使用场景，以帮助读者更好地选择适合自己的消息队列系统。
译自 Stream Processing 101: What’s Right for You? 。
原文地址：https://dzone.com/articles/kafka-detailed-design-and-ecosystem
本文是关于Flume成功应用Kafka的研究案例，深入剖析它是如何将RDBMS实时数据流导入到HDFS的Hive表中。 对于那些想要把数据快速摄取到Hadoop中的企业来讲，Kafka是一个很好的选择。Kafka是什么？Kafka是一个分布式、可伸缩、可信赖的消息传递系统，利用发布-订阅模型来集成应用程序/数据流。同时，Kafka还是Hadoop技术堆栈中的关键组件，能够很好地支持实时数据分析或者货币化的物联网数据。 本文服务于技术人群。下面就图解Kafka是如何把数据流从RDBMS（关系数据库管理系统）导
每个大型企业组织都在尝试加速其数字化转型战略，以更加个性化、相关和动态的方式与客户互动。在创建和收集数据时对数据执行分析（也称为实时数据流）并生成即时洞察以加快决策制定的能力为组织提供了竞争优势。
1. 概要 Hadoop的MapReduce及Spark SQL等只能进行离线计算，无法满足实时性要求较高的业务需求，例如实时推荐，实时网站性能分析等，流式计算可以解决这些问题，spark Streaming就是现在常用的流式计算框架。作为spark的五大核心组件之一，spark Streaming原生地支持多种数据源的接入，而且可以与Spark MLLib、Graphx结合起来使用，具有高吞吐量，容错机制，
在生产环境中，经常遇到将数据从消息队列Kafka写入ClickHouse集群中。本文介绍如何将Kafka中的数据导入到ClickHouse集群的方案。
Kafka™用于构建实时数据流水线和流媒体应用，具有水平可扩展性，容错性，并在数千家公司得到了应用。 流媒体平台（streaming platform）有三个关键功能： 1. 发布和订阅记录流。 在这方面，类似于消息队列或企业消息系统。 2. 以容错方式存储记录流。 3. 实时处理记录流。
在这个系列博客中，小编将向大家介绍一下一款吞吐超级大的消息中间件——kafka。 说到消息中间件MQ，小编也在前面的博客中介绍过 rocketMq，activeMq等等。
数据流 在当今的数据环境中，没有一个系统可以提供所有必需的观点来提供真正的洞察力。从数据中获取完整含义需要混合来自多个来源的大量信息。 与此同时，我们不耐烦地立即获得答案;如果洞察时间超过10毫秒，那么该值就会丢失 - 高频交易，欺诈检测和推荐引擎等应用程序不能等待。这通常意味着在数据进入记录数据库之前分析数据的流入。为数据丢失增加零容忍，挑战变得更加艰巨。 Kafka和数据流专注于从多个消防软管摄取大量数据，然后将其路由到需要它的系统 - 过滤，汇总和分析途中。 本文介绍了Apache Kafka，
截至美国东部时间周四中午 12:30，Confluent（纳斯达克股票交易代码：CFLT）的股价下跌了 44.3%。在这次大幅下跌之前，Confluent 股价今年以来已经上涨了 26%。
大数据时代的到来，让数据流处理成为了企业中不可或缺的一部分。在众多流处理平台中，Kafka以其高性能、可扩展和分布式特性成为了数据工程领域的热门选择。在本文中，我们将通过对话的形式，深入浅出地解释Kafka的核心概念与架构，帮助您轻松理解并实践Kafka的应用。
Kafka对消息保存时根据Topic进行归类，发送消息者成为Producer，消息接受者成为Consumer，此外kafka集群有多个kafka实例组成，每个实例(server)称为broker。
在Kafka中，每一个客户端和服务器的连接都以一种简单的，高性能的，语言无关的TCP协议完成。这个协议的版本能够向后维护来兼容旧版本。我们提供了一个Java客户端，但是客户端其实在很多语言中都可用。
在Kafka中，客户端和服务器之间的通信是通过一种简单的，高性能的，语言不可知的TCP协议完成的。
Apache Kafka 是由 Apache 软件基金会开发的开源分布式流处理平台。最初是由 LinkedIn 团队开发，用于处理该公司产生的大量实时数据。Kafka 的设计旨在处理大型数据流并提供实时数据处理能力。
随着互联网的快速发展和大数据技术的不断成熟，用户推荐系统在各个应用领域变得越来越重要。本文将介绍如何利用大数据技术构建一个实时用户推荐系统。我们将通过结合Apache Kafka、Apache Spark和机器学习算法，实现一个高效、可扩展且准确的推荐系统。同时，本文还将提供具体的代码实例和技术深度解析，帮助读者更好地理解和实践。
Apache Kafka 正在迅速成为最受欢迎的开源流处理平台之一。我们在 Spark Streaming 中也看到了同样的趋势。因此，在 Apache Spark 1.3 中，我们专注于对 Spark Streaming 与 Kafka 集成进行重大改进。主要增加如下：
选择太多，是一件好事情，不过也容易乱花渐欲迷人眼。倘若每个平台（技术）都去动手操练一下，似乎又太耗时间。通过阅读一些文档，可以帮我们快速做一次筛选。在将选择范围进一步缩小后，接下来就可以结合自己的应用场景去深入Spike，做深度的甄别，这是我做技术选型的一个方法。 技术没有最好，只有最适用。在做技术选型时，需要选择适合需求、适合项目类型、适合团队的技术。这是实用主义的判断，而非理想主义的追捧。若是在实用的技术选型中，再能点燃一些些技术上的情怀，那就perfect了！ 属性矩阵(Attributes Matr
Kafka在大规模内部托管和管理方面确实很困难，但它提供的实际好处和功能超过了运营方面的挑战。
本文来自作者 jason 在 GitChat 上分享 「大数据项目性能优化实战分享」
摘要：Spark Streaming自发布起就得到了广泛的关注，然而作为一个年轻的项目，需要提升的地方同样很多，比如1.2之前版本driver挂掉可能会丢失数据。这里将分析它的可靠性机制。 眼下大数据领域最热门的词汇之一便是流计算了，其中最耀眼的项目无疑是来自Spark社区的Spark Streaming项目，其从一诞生就受到广泛关注并迅速发展，目前已有追赶并超越Storm的架势。 对于流计算而言，毫无疑问最核心的特点是它的低时延能力，这主要是来自对数据不落磁盘就进行计算的内部机制，但这也带来了数据可靠性的
KSQL 是什么？ KSQL 是一个 Kafka 的 SQL 引擎，可以让我们在流数据上持续执行 SQL 查询 例如，有一个用户点击流的topic，和一个可持续更新的用户信息表，使用 KSQL 对点击流数据、用户表进行建模，并把二者连接起来，之后 KSQL 会持续查询这个topic的数据流，并放入表中 KSQL 是开源的、分布式的，具有高可靠、可扩展、实时的特性 KSQL 支持强大的流处理操作，包括聚合、连接、窗口、会话等等 KSQL 解决了什么问题？ KSQL 的主要目的是为了降低流处理的操作门槛，为 K
将事件流与无服务器计算相结合，常常能产生一个高效低成本的解决方案，用于处理流数据，极大地减少了基础设施管理和维护的复杂性。这种协同作用使开发人员能更专注于应用程序逻辑，而减少对基础操作问题的关注，从而加快开发速度。
数据仓库、数据湖和数据流的概念和架构数据库可以为解决业务问题提供补充。本文介绍了如何使用原生云技术构建现代数据堆栈。
输入 DStreams 表示从 source 中获取输入数据流的 DStreams。在入门示例中，lines 表示输入DStream，它代表从netcat服务器获取的数据流。每一个输入DStream(除 file stream)都与一个 Receiver (接收器)相关联，接收器从 source 中获取数据，并将数据存入 Spark 内存中来进行处理。 输入 DStreams 表示从数据源获取的原始数据流。Spark Streaming 提供了两类内置的流源（streaming sources）：
我们的产品需要对来自不同数据源的大数据进行采集，从数据源的多样化以及处理数据的低延迟与可伸缩角度考虑，需要选择适合项目的大数据流处理平台。 我最初列出的候选平台包括Flume、Flink、Kafka Streaming以及Spark Streaming。然而对产品架构而言，这个技术选型的决策可谓举足轻重，倘若选择不当，可能会导致较大的修改成本，须得慎之又慎。 我除了在项目中曾经使用过Flume、Kafka以及Spark Streaming之外，对其余平台并不甚了解。即便是用过的这几个平台，也了解得比较
Databus系统是微博DIP团队开源的分布式日志传输系统。它是一个分布式、高可用的，用于采集和移动大量日志数据的服务。它基于流式数据的简单而灵活的架构，具备健壮性和容错性，具有故障转移与恢复机制。它采用简单的可扩展的数据投递模型，允许用户自定义扩展传输组件。
kafka是一个分布式消息系统，由linkedin使用scala编写，用作LinkedIn的活动流（Activity Stream）和运营数据处理管道（Pipeline）的基础。具有高水平扩展和高吞吐量。
摘要：近期 Cloudera Hadoop 大神 Arun 在 Twitter 上宣布 Cloudera Data Platform 正式集成了 Flink 作为其流计算产品，Apache Flink PMC Chair Stephan 也回应：“此举意义重大。”这意味着所有 CDH 发行版覆盖的全球企业用户都将能够使用 Flink 进行流数据处理。
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