Kafka消费者组 您可以通过用例或功能将消费者组合成消费者组。一个消费者组可能负责将记录传送到高速的、基于内存的微服务，而另一个消费者组将这些记录传输到Hadoop。消费者组有自己的名称以便于从其它消费者组中区分出来。 消费者组具有唯一的ID。每个消费者组是一个或多个Kafka主题的订阅者。每个消费者组维护其每个主题分区的偏移量。如果您需要多个订阅者，那么您有多个消费者组。一个记录只交付给消费者组中的一个消费者。 消费者组中的每个消费者处理记录，并且该组中只有一个消费者将获得相同的记录。消费组内的
一 kafka Connector介绍 Kafka Connect是一个用于在Apache Kafka和其他系统之间进行可扩展和可靠数据流传输的工具。这使得快速定义将大量数据传入和传出Kafka的连接器变得很简单。Kafka Connect可以接收整个数据库或从所有应用程序服务器收集指标到Kafka主题中，使得数据可用于低延迟的流处理。导出作业可以将来自Kafka主题的数据传送到二级存储和查询系统或批处理系统中进行离线分析。 Kafka Connect功能包括： Kafka连接器的通用框架 - Kafk
本文从Kafka的基本概念、特点、部署和配置、监控和管理等方面阐述 Kafka 的实践过程。
上面两篇聊了Kafka概况和Kafka生产者，包含了Kafka的基本概念、设计原理、设计核心以及生产者的核心原理。本篇单独聊聊Kafka的消费者，包括如下内容：
当大数据运动开始时，它主要集中在批处理上。分布式数据存储和查询工具（如MapReduce，Hive和Pig）都旨在分批处理数据而不是连续处理数据。企业每晚都会运行多个作业，从数据库中提取数据，然后分析，转换并最终存储数据。最近，企业发现了分析和处理数据和事件的能力，而不是每隔几个小时就会发生一次。然而，大多数传统的消息传递系统不能扩展以实时处理大数据。所以LinkedIn的工程师构建并开源Apache Kafka：一种分布式消息传递框架，通过扩展商用硬件来满足大数据的需求。
消费者提交偏移量的主要是消费者往一个名为_consumer_offset的特殊主题发送消息，消息中包含每个分区的偏移量。
最简单的提交方式是让消费者自动提交偏移量。如果 enable.auto.commit 被设为 true，那么每过 5s，消费者会自动把从 poll() 方法接收到的最大偏移量提交上去。提交时间间隔由 auto.commit.interval.ms 控制，默认值是5s。消费者每次获取新数据时都会先把上一次poll()方法返回的最大偏移量提交上去。
之前我们介绍过了 Kafka 整体架构，Kafka 生产者，Kafka 生产的消息最终流向哪里呢？当然是需要消费了，要不只产生一系列数据没有任何作用啊，如果把 Kafka 比作餐厅的话，那么生产者就是厨师的角色，消费者就是客人，只有厨师的话，那么炒出来的菜没有人吃也没有意义，如果只有客人没有厨师的话，谁会去这个店吃饭呢？！所以如果你看完前面的文章意犹未尽的话，可以继续让你爽一爽。如果你没看过前面的文章，那就从现在开始让你爽。
消息发送流程 因为Kafka内在就是分布式的，一个Kafka集群通常包括多个代理。为了均衡负载，将话题分成多个分区，每个代理存储一或多个分区。多个生产者和消费者能够同时生产和获取消息。 过程： 1.Producer根据指定的partition方法（round-robin、hash等），将消息发布到指定topic的partition里面 2.kafka集群接收到Producer发过来的消息后，将其持久化到硬盘，并保留消息指定时长（可配置），而不关注消息是否被消费。 3.Consumer从kafka集群pu
我们看到Kafka最新的定义是：Apache Kafka® is a distributed streaming platform
我们知道过去对于Kafka的定义是分布式，分区化的，带备份机制的日志提交服务。也就是一个分布式的消息队列，这也是他最常见的用法。但是Kafka不止于此，打开最新的官网。
在Apache Kafka简介的前半部分，您使用Kafka开发了几个小规模的生产者/消费者应用程序。从这些练习中，您应该熟悉Apache Kafka消息传递系统的基础知识。在下半部分，您将学习如何使用分区来分布负载并横向扩展应用程序，每天处理多达数百万条消息。您还将了解Kafka如何使用消息偏移来跟踪和管理复杂的消息处理，以及如何在消费者失败时保护您的Apache Kafka消息传递系统免于失败。我们将从第1部分开发用于发布 - 订阅和点对点用例的示例应用程序。
根据 KafkaConsumer 类上的注释上来看 KafkaConsumer 具有如下特征：
摘要：消息存储对于每一款消息队列都非常重要，那么Kafka在这方面是如何来设计做到高效的呢？ Kafka这款分布式消息队列使用文件系统和操作系统的页缓存（page cache）分别存储和缓存消息，摒弃了Java的堆缓存机制，同时将随机写操作改为顺序写，再结合Zero-Copy的特性极大地改善了IO性能。而提起磁盘的文件系统，相信很多对硬盘存储了解的同学都知道：“一块SATA RAID-5阵列磁盘的线性写速度可以达到几百M/s，而随机写的速度只能是100多KB/s，线性写的速度是随机写的上千倍”，由此可以看出对磁盘写消息的速度快慢关键还是取决于我们的使用方法。鉴于此，Kafka的数据存储设计是建立在对文件进行追加的基础上实现的，因为是顺序追加，通过O(1)的磁盘数据结构即可提供消息的持久化，并且这种结构对于即使是数以TB级别的消息存储也能够保持长时间的稳定性能。在理想情况下，只要磁盘空间足够大就一直可以追加消息。此外，Kafka也能够通过配置让用户自己决定已经落盘的持久化消息保存的时间，提供消息处理更为灵活的方式。本文将主要介绍Kafka中数据的存储消息结构、存储方式以及如何通过offset来查找消息等内容。
Flink内置了一些基本数据源和接收器，并且始终可用。该预定义的数据源包括文件，目录和插socket，并从集合和迭代器摄取数据。该预定义的数据接收器支持写入文件和标准输入输出及socket。
在这里我们解释如何配置 Spark Streaming 以接收来自 Kafka 的数据。有两种方法，一种为使用 Receivers 和 Kafka 高级API的旧方法，以及不使用 Receivers 的新方法（在 Spark 1.3 中引入）。它们具有不同的编程模型，性能特征和语义保证。就目前的 Spark 版本而言，这两种方法都被为稳定的API。
Streams Replication Manager（SRM）是一种企业级复制解决方案，可实现容错、可扩展且健壮的跨集群Kafka主题复制。SRM提供了动态更改配置的功能，并使Topic属性在高性能的集群之间保持同步。SRM还提供了自定义扩展，可促进安装、管理和监视，从而使SRM成为针对任务关键型工作负载而构建的完整复制解决方案。Streams Replication Manager由两个主要组件组成：流复制引擎和流复制管理服务。
Kafka 是由 Linkedin 公司开发的，它是一个分布式的，支持多分区、多副本，基于 Zookeeper 的分布式消息流平台，它同时也是一款开源的基于发布订阅模式的消息引擎系统。
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