以下是Kafka 2.6.0版本中解决JIRA问题的摘要，有关该版本的完整文档，入门指南以及关于该项目的信息，请参考Kafka官方文档。
Kafka流通过构建Kafka生产者和消费者库，并利用Kafka的本地功能来提供数据并行性、分布式协调、容错和操作简单性，从而简化了应用程序开发。 下图展示了一个使用Kafka Streams库的应用程序的结构。
•Kafka Stream 提供了一个非常简单而轻量的 Library，它可以非常方便地嵌入任意Java应用中，也可以任意方式打包和部署•除了 Kafka 外，无任何外部依赖•充分利用 Kafka 分区机制实现水平扩展和顺序性保证•通过可容错的 state store 实现高效的状态操作（如 windowed join 和aggregation）•支持正好一次处理语义•提供记录级的处理能力，从而实现毫秒级的低延迟•支持基于事件时间的窗口操作，并且可处理晚到的数据（late arrival of records）•同时提供底层的处理原语 Processor（类似于 Storm 的 spout 和 bolt），以及高层抽象的DSL（类似于 Spark 的 map/group/reduce）
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？
在这个博客系列的第1部分之后，Apache Kafka的Spring——第1部分:错误处理、消息转换和事务支持，在这里的第2部分中，我们将关注另一个增强开发者在Kafka上构建流应用程序时体验的项目:Spring Cloud Stream。
事件溯源作为一种应用程序体系结构模式越来越流行。事件源涉及将应用程序进行的状态更改建模为事件的不可变序列或“日志”。事件源不是在现场修改应用程序的状态，而是将触发状态更改的事件存储在不可变的日志中，并将状态更改建模为对日志中事件的响应。我们之前曾写过有关事件源，Apache Kafka及其相关性的文章。在本文中，我将进一步探讨这些想法，并展示流处理（尤其是Kafka Streams）如何帮助将事件源和CQRS付诸实践。
每个企业都离不开数据，我们接收数据、分析数据、加工数据，并将数据输出。每个应用程序都在创造数据，无论是日志消息、指标、用户活动、输出消息或者其他。每个字节的数据背后都有一些潜在线索，一个重要的线索会带来下一步的商机。为了更好的得到这些信息，我们需要将数据从创建的地方获取出来加以分析。我们每天都能在亚马逊上看到这样的场景：我们点击了感兴趣的项目，一小会之后就会将建议信息推荐给我们。 我们越是能快速的做到这一点，我们的组织就会越敏捷，反应越是灵敏。我们在移动数据上花费的时间越少，我们就越能专注于核心业务。这就是为什么在数据驱动的企业中，数据管道是核心组件的原因。我们如何移动数据变得和数据本身一样重要。
作者 ｜ Emeni Oghenevwede 译者 ｜ 明知山 策划 ｜ 丁晓昀 Apache 软件基金会发布了包含许多新特性和改进的 Kafka 3.3.1。这是第一个标志着可以在生产环境中使用 KRaft（Kafka Raft）共识协议的版本。在几年的开发过程中，它先是在 Kafka 2.8 早期访问版本中发布，然后又在 Kafka 3.0 预览版本中发布。 KRaft 是一种共识协议，可以直接在 Kafka 中管理元数据。元数据的管理被整合到了 Kafka 当中，而不需要使用像 ZooKe
kafka 传统上被视为一个强大的消息总线，能够处理事件流，但是不具备对数据的处理和转换能力。kafka可靠的流处理能力，使其成为流处理系统的完美数据源，Apache Storm，Apache Spark streams,Apache Flink,Apache samza 的流处理系统都是基于kafka构建的，而kafka通常是它们唯一可靠的数据源。 行业分析师有时候声称，所有这些流处理系统就像已存在了近20年的复杂事件处理系统一样。我们认为流处理变得更加流行是因为它是在kafka之后创建的，因此可以使用kafka做为一个可靠的事件流处理源。日益流行的apache kafka,首先做为一个简单的消息总线，后来做为一个数据集成系统，许多公司都有一个系统包含许多有趣的流数据，存储了大量的具有时间和具有时许性的等待流处理框架处理的数据。换句话说，在数据库发明之前，数据处理明显更加困难，流处理由于缺乏流处理平台而受到阻碍。 从版本0.10.0开始，kafka不仅仅为每个流行的流处理框架提供了更可靠的数据来源。现在kafka包含了一个强大的流处理数据库作为其客户端集合的一部分。这允许开发者在自己的应用程序中消费，处理和生成事件，而不以来于外部处理框架。 在本章开始，我们将解释流处理的含义，因为这个术语经常被误解，然后讨论流处理的一些基本概念和所有流处理系统所共有的设计模式。然后我们将深入讨论Apache kafka的流处理库，它的目标和架构。我们将给出一个如何使用kafka流计算股票价格移动平均值的小例子。然后我们将讨论其他好的流处理的例子，并通过提供一些标准来结束本章。当你选择在apache中使用哪个流处理框架时可以根据这些标准进行权衡。本章简要介绍流处理，不会涉及kafka中流的每一个特性。也不会尝试讨论和比较现有的每一个流处理框架，这些主题值得写成整本书，或者几本书。
平时关注 Kafka 的小伙伴要注意了，2021年4月19日，Kafka 2.8.0正式发布！
Kafka在0.10.0.0版本以前的定位是分布式，分区化的，带备份机制的日志提交服务。而kafka在这之前也没有提供数据处理的顾服务。大家的流处理计算主要是还是依赖于Storm，Spark Streaming，Flink等流式处理框架。
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。
来源：CSDN大数据 本文长度为2609字，建议阅读6分钟 本文为你全面解析流式数据系统Kafka Stream。 本文介绍了Kafka Stream的背景，如Kafka Stream是什么，什么是流式计算，以及为什么要有Kafka Stream。接着介绍了Kafka Stream的整体架构，并行模型，状态存储，以及主要的两种数据集KStream和KTable。并且分析了Kafka Stream如何解决流式系统中的关键问题，如时间定义，窗口操作，Join操作，聚合操作，以及如何处理乱序和提供容错能力。最
Storm，Spark Streaming，Flink流处理的三驾马车各有各的优势.
config/log4j.properties中日志的级别设置的是TRACE，在长时间运行过程中产生的日志大小吓人，所以如果没有特殊需求，强烈建议将其更改成INFO级别。具体修改方法如下所示，将config/log4j.properties文件中最后的几行中的TRACE改成INFO，修改前如下所示：
当想要对来自事务数据库（如 Postgres 或 MySQL）的数据执行分析时，通常需要通过称为更改数据捕获[4] CDC的过程将此数据引入数据仓库或数据湖等 OLAP 系统。Debezium 是一种流行的工具，它使 CDC 变得简单，其提供了一种通过读取更改日志[5]来捕获数据库中行级更改的方法，通过这种方式 Debezium 可以避免增加数据库上的 CPU 负载，并确保捕获包括删除在内的所有变更。现在 Apache Hudi[6] 提供了 Debezium 源连接器，CDC 引入数据湖比以往任何时候都更容易，因为它具有一些独特的差异化功能[7]。Hudi 可在数据湖上实现高效的更新、合并和删除事务。Hudi 独特地提供了 Merge-On-Read[8] 写入器，与使用 Spark 或 Flink 的典型数据湖写入器相比，该写入器可以显着降低摄取延迟[9]。最后，Apache Hudi 提供增量查询[10]，因此在从数据库中捕获更改后可以在所有后续 ETL 管道中以增量方式处理这些更改下游。
Kafka Stream背景 Kafka Stream是什么 Kafka Stream是Apache Kafka从0.10版本引入的一个新Feature。它是提供了对存储于Kafka内的数据进行流式处理和分析的功能。 Kafka Stream的特点如下： Kafka Stream提供了一个非常简单而轻量的Library，它可以非常方便地嵌入任意Java应用中，也可以任意方式打包和部署 除了Kafka外，无任何外部依赖 充分利用Kafka分区机制实现水平扩展和顺序性保证 通过可容错的state store实
如上图所示、kafka 中消息是以主题 topic 为基本单位进行归类的，这里的 topic 是逻辑上的概念，实际上在磁盘存储是根据分区存储的，每个主题可以分为多个分区、分区的数量可以在主题创建的时候进行指定。例如下面 kafka 命令创建了一个 topic 为 test 的主题、该主题下有 4 个分区、每个分区有两个副本保证高可用。
Apache Kafka 肯定会像它的同名小说家一样不负众望，因为它能激奋新来者、挑战深度，若能更全面的理解它还会产生丰厚的回报。抛开文学，书归正传。遵循 kafka 最新的最佳实践，一定可以让这个强大的数据流平台的管理变得非常、非常容易，而且还会相当有效。
什么是Kafka Apache Kafka是一个基于分布式日志提交机制设计的发布订阅系统。数据在kafka中持久化，用户可以随时按需读取。另外数据以分布式的方式存储，提高容错性，易于扩展。 Message和Batches Kafka中最基本的数据单元是消息message，如果使用过数据库，那么可以把Kafka中的消息理解成数据库里的一条行或者一条记录。消息是由字符数组组成的，kafka并不关系它内部是什么，索引消息的具体格式与Kafka无关。消息可以有一个可选的key，这个key也是个字符数组，与消息
作为所有流式数据集成解决方案的起点，需要实时持续收集数据。 这被称为“流优先”方法，如果没有此初始步骤，流式数据集成和流分析解决方案都无法执行。实现此方法的方式因数据源不同而不同，但都具有一些共同的要求：
下载地址：https://kafka.apache.org/downloads#2.5.0
Kafka Streams编写关键任务实时应用程序和微服务的最简单方法，是一个用于构建应用程序和微服务的客户端库，其中输入和输出数据存储在Kafka集群中。它结合了在客户端编写和部署标准Java和Scala应用程序的简单性和Kafka服务器端集群技术的优点。
Robinhood 的使命是使所有人的金融民主化。Robinhood 内部不同级别的持续数据分析和数据驱动决策是实现这一使命的基础。我们有各种数据源——OLTP 数据库、事件流和各种第 3 方数据源。需要快速、可靠、安全和以隐私为中心的数据湖摄取服务来支持各种报告、关键业务管道和仪表板。不仅在数据存储规模和查询方面，也在我们在数据湖支持的用例方面，我们从最初的数据湖版本[1]都取得了很大的进展。在这篇博客中，我们将描述如何使用各种开源工具构建基于变更数据捕获的增量摄取，以将我们核心数据集的数据新鲜延迟从 1 天减少到 15 分钟以下。我们还将描述大批量摄取模型中的局限性，以及在大规模操作增量摄取管道时学到的经验教训。
Apache Kafka 是一个分布式开源流平台，被广泛应用于各大互联网公司。Kafka 设计之初被用于消息队列，自 2011 年由 LinkedIn 开源以来，Kafka 迅速从消息队列演变为成熟的事件流处理平台。
Kafka是一个分布式流处理平台，它使用发布-订阅模型来处理消息流。Kafka的数据存储机制主要涉及到以下几个关键组件：Topics（主题）、Partitions（分区）和Segments（段）。
Kafka 具有四个核心 API，借助这些 API，Kafka 可以用于以下两大类应用：
Kafka 设计之初被用于消息队列，自 2011 年由 LinkedIn 开源以来，Kafka 迅速从消息队列演变为成熟的事件流处理平台。
消息发送者生产消息发送到消息队列中，然后消息接收者从消息队列中取出并且消费消息。消息被消费以后，消息队列中不再有存储，所以消息接收者不可能消费到已经被消费的消息。
__consumer_offsets：作用是保存 Kafka 消费者的位移信息 __transaction_state：用来存储事务日志消息
kafka将消息抽象归纳一个主题，一个主题就是对消息的一个分类，生产发送消息到特定主题，消费者订阅主题进行消费
分布式，是程序员必备技能之一，在面试过程中属于必备类的，在工作中更是会经常用到。而Kafka是一个分布式的基于发布订阅的消息队列，目前它的魅力是无穷的，对于Kafka的奥秘，还需要我们细细去探寻。
Kafka作为一款开源的消息引擎，很多人并不陌生，但深入其源码的同学估计不多，除非你是中间件团队消息系统维护者。但术业有专攻，市面上那么多开源框架且每个框架又经常迭代升级，花精力深入了解每一个框架源码不太现实，本文会以业务视角罗列工作中大家需要熟知的一些知识
kafka呢其实正道不是消息队列，本质是日志存储系统，而stream processing是其最近大力推广的特性，本文简单介绍下word count的实例。
如果要从2.1.x之前的版本升级，请参阅以下注释，以了解用于存储使用者偏移量的架构的更改。将inter.broker.protocol.version更改为最新版本后，将无法降级到2.1之前的版本。
Kafka 中的消息是以主题为基本单位进行归类的，各个主题在逻辑上相互独立。每个主题又可以分为一个或多个分区，分区的数量可以在主题创建的时候指定，也可以在之后修改。每条消息在发送的时候会根据分区规则被追加到指定的分区中，分区中的每条消息都会被分配一个唯一的序列号，也就是通常所说的偏移量（offset），具有4个分区的主题的逻辑结构见下图。
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。
我们很自豪地代表 Apache Kafka 社区宣布发布 Apache Kafka® 3.3。3.3 版本包含许多新功能和改进。这篇博文将重点介绍一些更突出的功能。有关更改的完整列表，请务必查看发行说明。
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。
SCS 在 3.x 做了很大的改动，废除了诸如 @StreamListener、@Input、@Output 等类，保留了 Binder、Binding，并提供了批量消费的支持。 本着学新不学旧的原则，本文将介绍 SCS 3.x 相关内容。 由于关于 spring cloud stream kafka 的文档比较充足，本文就此为例介绍 SCS。
腾讯云流计算 Oceanus 是大数据实时化分析利器，兼容 Apache Flink 应用程序。新用户可以 1 元购买流计算 Oceanus(Flink) 集群，欢迎读者们体验使用。
分区中的所有副本统称为 AR（Assigned Replicas）。所有与 leader 副本保持一定程度同步的副本（包括 leader 副本在内）组成ISR（In-Sync Replicas），ISR 集合是 AR 集合中的一个子集。
Apache Hudi 最初由Uber于 2016 年开发，旨在实现一个交易型数据湖，该数据湖可以快速可靠地支持更新，以支持公司拼车平台的大规模增长。Apache Hudi 现在被业内许多人广泛用于构建一些非常大规模的数据湖。Apache Hudi 为快速变化的环境中管理数据提供了一个有前途的解决方案。
为了理解 Kafka 是如何做到以上所说的功能，从下面开始，我们将深入探索Kafka 的特性。
Kafka最初是由Linkedin公司开发的，是一个分布式的、可扩展的、容错的、支持分区的（Partition）、多副本的（replica）、基于Zookeeper框架的发布-订阅消息系统，Kafka适合离线和在线消息消费。它是分布式应用系统中的重要组件之一，也被广泛应用于大数据处理。Kafka是用Scala语言开发，它的Java版本称为Jafka。Linkedin于2010年将该系统贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目之一。
Spring Kafka 是 Spring Framework 提供的一个集成 Apache Kafka 的库，用于构建基于 Kafka 的实时数据流处理应用程序。Apache Kafka 是一个高性能、分布式的流数据平台，广泛用于构建可扩展的、实时的数据处理管道。
使用kafka可以对系统解耦、流量削峰、缓冲，可以实现系统间的异步通信等。在活动追踪、消息传递、度量指标、日志记录和流式处理等场景中非常适合使用kafka。这篇文章主要介绍下kafka中的基本概念。
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