这篇文章是从我们介绍Kafka 体系结构的一系列文章中获得的启发，包括Kafka topic架构，Kafka生产者架构，Kafka消费者架构和Kafka生态系统架构。
Apache下的项目Kafka(卡夫卡)是一个分布式流处理平台，它的流行是因为卡夫卡系统的设计和操作简单，能充分利用磁盘的顺序读写特性。kafka每秒钟能有百万条消息的吞吐量，因此很适合实时的数据流处理。例如kafka在线日志收集系统可作为flume的实时消息sink端，再通过kafka的消费者将消息实时写入hbase数据库中。
Kafka是一个现在听到很多的话......许多领先的数字公司似乎也在使用它。但究竟是什么呢？
之前的版本：0.7.x，0.8.0，0.8.1.X，0.8.2.X，0.9.0.X，0.10.0.X。
如果你问自己是否Apache Kafka比RabbitMQ更好或RabbitMQ是否比Apache Kafka更可靠，我想在这里阻止你。本文将从更广泛的角度讨论这两种情况。它关注的是这两个系统提供的功能，并将指导您做出正确的决定，决定何时使用哪个系统。
消息队列目前流行的有三种 1. RabbitMQ 2. ActiveMQ 3. Kafka 这三种都非常强大，RabbitMQ目前用的比较多，也比较流行，阿里也在用 ActiveMQ是阿帕奇出品，但是性能上和RMQ相比相对差一些 卡夫卡呢，使用场景不同，不多介绍，主要是用于日志收集方面，结合hadoop非常灵活 RabbitMQ官网：http://www.rabbitmq.com/ 安装不多说了，可以下载Windows版本，或者linux版本 下载页面： http://www.rabbitmq.com/do
人生亦有涯，而知也无涯。把庄子的话改吧改吧放上来作为开头，就是想和大家说，现在的这个大数据的世界里，数据太大，而我自己懂的东西很有限。除了analytics以外的其他领域就是典型的半瓶醋了。连八卦都不说。 然而作为一个系列，连Kafka都不提一下，显然是说不过去。所以我也就硬着头皮的来提一下卡夫卡以及其他的消息队列们。当然严格的讲，卡夫卡不算是一个严谨的消息队列。它并不提供一入一出这样严谨的语义。所以严格一点讲卡夫卡算是一个基于pub/sub（中文叫发布/订阅？？）的消息系统。 消息系统的作用在现代网站和
Java消息服务（Java Message Service，JMS）应用程序接口是一个Java平台中关于面向消息中间件（MOM）的API，用于在两个应用程序之间，或分布式系统中发送消息，进行异步通信。 Java消息服务是一个与具体平台无关的API，绝大多数MOM提供商都对JMS提供支持。
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。
kafka 算是很麻烦的一件事儿，起因是最近需要采集大量的数据，原先是只用了典型的 high-level Consumer 的 API，最经典的不过如下：
微服务目前比较热，但是微服务最难的还是可靠性问题，因为一个系统微服务可能几百个，网络调用频繁，网络的容错性就非常重要，因为对于分布式系统，需要默认网络环境是不可靠的，丢包或堵塞等情况都是可能会发生的，这里面其实就是经典的拜占庭将军问题，两个将军想约定某个时候一起进攻，但是不能确保这个信息能否可靠地传递给对方，是路途耽误了还是送信的人死了永远不可能送达，都无法确定，网络之间的通讯也是如此，A给B发个TCP数据包，这个数据包是因为网络繁忙暂时堵塞，还是就是被丢弃了呢？双方都不知道。
关于这个项目 Zeebe与Camunda BPM(以及其他传统工作流引擎)有何不同? 为了回答这个问题，我们首先分享一些关于我们为什么开始在Zeebe上工作的背景知识是有帮助的。多年来，我们已经看到用
ApacheKafka是最流行的事件流处理系统。在这个领域中有很多同类的系统可以拿来比较。但是最关键的一点就是性能。Kafka以速度著称，但是，它现在能有多快，以及与其他系统相比又如何呢？我们决定在最新的云硬件上测试kafka的性能。 为了进行比较，我们选择了传统的消息broker RabbitMQ和基于Apache Bookeeper的消息broker Apache Pulsar。我们要关注以下几点，1.系统吞吐量。2.系统延迟。因为他们是生产中事件流系统的主要性能指标，特别是吞吐量测试测量每个系统在利用硬件（特别是磁盘和CPU）方面的效率。延迟测试测量每个系统交付实时消息的延迟程度，包括高达p99.9%的尾部延迟，这是实时和任务关键型应用程序以及微服务体系结构的关键需求。 我们发现Kafka提供了最好的吞吐量，同时提供了最低的端到端延迟，最高达到p99.9的百分比。在较低的吞吐量下，RabbitMQ以非常低的延迟交付消息。
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。
对软件命名并不是一件容易的事情，名字要朗朗上口，易于记忆，既不能天马行空，又要代表软件本身的功能和创新。本文将历数几款大数据框架及其创始背后的故事。
如果你正在考虑是否卡夫卡RabbitMQ最适合你的用例,请继续阅读,了解这些工具背后的不同的架构和方法,如何处理信息不同,和他们的性能优缺点。我们将讨论的最佳用例的每个工具,当它可能比依赖于一个完整的端到端流处理的解决方案。
kafka算是很麻烦的一件事儿，起因是最近需要采集大量的数据，原先是只用了典型的high-level Consumer的API，最经典的不过如下：
来源：专知本文约700字，建议阅读5分钟Kafka in Action介绍了Kafka的核心特性，以及如何在实际应用中使用它的相关例子。 Kafka in Action介绍了Kafka的核心特性，以及如何在实际应用中使用它的相关例子。在其中，您将探索最常见的用例，如日志记录和管理流数据。当你完成之后，你就可以在一个以Kafka为中心的团队中处理基于开发者和管理员的基本任务了。 https://www.manning.com/books/kafka-in-action 这本书分三部分，共十二章。第一部分介
Kafka 是 Apache 的子项目，是一个高性能跨语言的分布式发布/订阅消息队列系统（没有严格实现 JMS 规范的点对点模型，但可以实现其效果），在企业开发中有广泛的应用。高性能是其最大优势，劣势是消息的可靠性（丢失或重复），这个劣势是为了换取高性能，开发者可以以稍降低性能，来换取消息的可靠性。
这是典型的kafka消费端消费数据的代码，但可以看出这是十分典型的单线程消费。不能直接用在生产实践中。
在这一部分中，我们将探讨RabbitMQ和Apache Kafka以及它们的消息传递方法。每种技术在设计的每个方面都做出了截然不同的决定，每种方面都有优点和缺点。我们不会在这一部分得出任何有力的结论，而是将其视为技术的入门，以便我们可以深入探讨该系列的后续部分。
为了帮助国人更好了解、上手kafka，特意翻译、修改了个文档。官方Wiki : http://kafka.apache.org/quickstart
Apache Kafka是一种流行的分布式消息代理，旨在有效处理大量实时数据。Kafka集群不仅具有高度可扩展性和容错性，而且与其他消息代理（如ActiveMQ和RabbitMQ）相比，它还具有更高的吞吐量。虽然它通常用作发布/订阅消息传递系统，但许多组织也将其用于日志聚合，因为它为已发布的消息提供持久存储。
对于这个学派的新手来说，我会尝试用非常简单的方式去解释。基于海量写入的扇出架构尝试在写入时使用所有业务逻辑。初衷是为了给每个用户及用例准备好视图；当有人想要读取数据时，他们不必应用复杂的逻辑。于是读取就会变得轻松简单且通常可以保证恒定的读取时间。Twitter就基于海量写入的扇出架构。
卡瓦尔康蒂：我在这里谈论的是如何利用软件架构。首先，我将在这里定义杠杆的含义。这是谷歌的定义。杠杆率是相对于你所做投资的深度，你可以获得的价值量。我们希望获得比您所做的投资更高的价值。在软件环境中，是您所做的决定、所做的选择，或者您所获得的与您所能创造的价值量相关的技术债务。我想看一看我们在Nubank的整个发展过程中所做的一些架构决策的例子，这些决策的目的是在当时获得尽可能高的杠杆率。你可能在你的公司中处于类似的位置，或者在未来的公司中处于你将做出这些决定的阶段。你可以以我们为例，或者至少有一种心态。
在体系结构规划期间选择正确的消息传递系统始终是一个挑战，但这是需要确定的最重要的考虑因素之一。作为一名开发人员，我每天都要编写需要服务大量用户并实时处理大量数据的应用程序。
在架构规划期间选择正确的消息传递系统始终是一个挑战，但这是需要确定的最重要的考虑因素之一。作为一名开发人员，我每天都要编写需要服务大量用户并实时处理大量数据的应用程序。
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。
随着对应用为先的云服务采用愈发广泛，应用与云服务的融合程度也到了前所未有的深度。应用程序和云运行时的边界从虚拟机转移到了容器和函数中。集成边界从仅使用数据库和消息代理访问，转换成应用程序的机械部分在云中的混合运行。在这些因素影响下的架构中，应用程序与“云绑定”，应用逻辑与管理责任转移至云服务中，允许开发者专注于业务逻辑。
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。
来源：学术头条 本文约2100字，建议阅读5分钟 “打不死的小强” 会继续给科学家们带来源源不断的灵感和力量。 在卡夫卡的《变形记》里，推销员格里高尔某天早上醒来后变成了一只大甲虫。他由此遭到了家人和社会的唾弃，郁郁而终。如果卡夫卡今天还在的话，他可能要为自己的小说重写一下续集了。因为对科学家们来说，昆虫是他们制作微型仿生机器人最大的灵感来源之一。 前不久，加州大学伯克利分校 (University of California，Berkeley) 的科学家们以昆虫的粘性脚掌为灵感，成功创造出一个具有高度灵
在第一篇文章中介绍了以下术语：算法，分析，描述性分析，规定分析，预测分析，批处理，Cassandra，云计算，集群计算，黑暗数据，数据湖，数据挖掘，数据科学家，分布式文件系统，ETL，Hadoop，内存计算，IOT，机器学习，Mapreduce，NoSQL，R，Spark，流处理，结构化。非结构化数据。 现在我们来看看还有50个更大的数据条款。 Apache软件基金会（ASF）提供了许多Big Data开源项目，目前有350多个项目。我可以花一整天的时间来解释这些项目，而不是选择几个热门词汇。 Apache
对微服务使用异步通信时，通常使用消息代理。代理确保不同微服务之间的通信可靠且稳定，消息在系统内得到管理和监控，并且消息不会丢失。您可以从几个消息代理中进行选择，它们的规模和数据功能各不相同。这篇博文将比较三种最受欢迎的代理：RabbitMQ、Kafka 和 Redis。 微服务通信：同步和异步 微服务之间有两种常见的通信方式：同步和异步。在同步通信中，调用者在发送下一条消息之前等待响应，它作为 HTTP 之上的 REST 协议运行。相反，在异步通信中，消息是在不等待响应的情况下发送的。这适用于分布式系
单机吞吐量万级，时效性 ms 级，可用性高，基于主从架构实现高可用性，消息可靠性较低的概率丢失数据
这以前只知道redis有类似于消息队列的发布/订阅，还真不知道它居然悄咪咪的有“消息队列”呀哈。
日志收集系统应该说是到达一定规模的公司的标配了，一个能满足业务需求、运维成本低、稳定的日志收集系统对于运维的同学和日志使用方的同学都是非常nice的。然而这时理想中的日志收集系统，现实往往不是这样的...本篇的主要内容是：首先吐槽一下公司以前的日志收集和上传；介绍新的实时日志收集系统架构；用go语言实现。澄清一下，并不是用go语言实现全部，比如用到卡夫卡肯定不能重写一个kafka吧...
文章有点长，但是写的都挺直白的，慢慢看下来还是比较容易看懂，从Kafka的大体简介到Kafka的周边产品比较，再到Kafka与Zookeeper的关系，进一步理解Kafka的特性，包括Kafka的分区和副本以及消费组的特点及应用场景简介。
kafka系列分为两个篇幅，分别是实用篇，讲使用命令和一些使用中会遇到的概念名词，理论篇，讲kafka为了实现高可用和高性能做了哪些努力。这篇我们从搭建开始，然后用kafka脚本去发送和接受信息，最后用go语言展示在代码之中怎么使用。
随着 AWS Lambda 即将于今年迎来十周年，无服务器计算已不再局限于功能即服务（FaaS）。如今，无服务器是指无需手动配置、按需自动提供扩展，以及采用按用量计费的云服务。这种转变只是云计算广阔发展的一部分，而无服务器技术也在不断变革。本文中关注无服务器技术之外的未来，探索云计算的格局将如何超越目前的超大规模模式，以及其对开发者和运营团队的影响。作者将探讨这一演变下的三大趋势。
Using Flink to inspect live data as it flows through a data pipeline -- Matthew Dailey(Splunk)
3. Redis 性能为什么高？Redis的lua脚本，为什么能保证原子性？如果lua脚本在库存扣减
从 2014 年开始，书籍封面设计师 Jon Gary 和 Jamie Keenan 开始举办英国封面设计学院奖（The Academy of British Cover Design，简称 ABCD），用以表彰优秀的英国书籍设计师。也包括电子书。
本篇属于大数据技术－> kafka 系列的开篇，本文从以下几个基础层面概述Kafka的知识点，后续在针对于单个的技术点扩展每篇博文。
可以看到，整个数据的传输过程，都要需要 CPU 亲自参与搬运数据的过程，而且这个过程，CPU 是不能做其他事情的。
Kafka生态-Kafka Core，Kafka Streams，Kafka Connect，Kafka REST Proxy和Schema Registry Kafak的核心主要有Broker，Topic，日志，分区和集群。该核心还包括相关的工具，如MirrorMaker。 Kafka生态系统由Kafka Core，Kafka Streams，Kafka Connect，Kafka REST Proxy和Schema Registry组成。Kafka生态系统的大多数附件来自Confluent，而不是Apa
选自DataConomy 机器之心编译 近日，Ramesh Dontha 在 DataConomy 上连发两篇文章，扼要而全面地介绍了关于大数据的 75 个核心术语，这不仅是大数据初学者很好的入门资料，对于高阶从业人员也可以起到查漏补缺的作用。本文分为上篇（25 个术语）和下篇（50 个术语）。机器之心对文章进行了编译，原文链接请见文末。 上篇（25 个术语） 如果你刚接触大数据，你可能会觉得这个领域很难以理解，无从下手。不过，你可以从下面这份包含了 25 个大数据术语的清单入手，那么我们开始吧。 算法（A
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 事情的起因是这样的： 3月18日，豆瓣网友@K 模仿卡夫卡经典作品《变形记》的开头，发了一条动态： 一天早晨，格里高尔.萨姆沙从不安的睡梦中醒来，发现自己小区被封了。 这句话无异于吹响了创作大赛的号角，众网友纷纷转发评论，
答：Apache Kafka是一个发布 - 订阅开源消息代理应用程序。这个消息传递应用程序是用“scala”编码的。基本上，这个项目是由Apache软件启动的。Kafka的设计模式主要基于事务日志设计。
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