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kafka和flume区别

flume是海量日志采集、聚合和传输的日志收集系统，kafka是一个可持久化的分布式的消息队列。...Kafka 是一个通用型系统。你可以有许多的生产者和消费者分享多个主题。相反地，Flume 被设计成特定用途的工作，特定地向 HDFS 和 HBase 发送出去。...Flume 拥有许多配置的来源 (sources) 和存储池 (sinks)。然后，Kafka 拥有的是非常小的生产者和消费者环境体系，Kafka 社区并不是非常支持这样。...如果你的数据来源已经确定，不需要额外的编码，那你可以使用 Flume 提供的 sources 和 sinks，反之，如果你需要准备自己的生产者和消费者，那你需要使用 Kafka。...使用 Kafka 的管道特性不会有这样的问题。 Flume 和 Kafka 可以一起工作的。

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kafka和rabbitmq和activemq区别_kafka消息持久化处理

kafka是采用Scala语言开发，它主要用于处理活跃的流式数据,大数据量的数据处理上 二、结构不同 RabbitMQ采用AMQP（Advanced Message Queuing Protocol，高级消息队列协议...）是一个进程间传递异步消息的网络协议 RabbitMQ的broker由Exchange,Binding,queue组成 kafka采用mq结构：broker 有part 分区的概念 三、Brokerr...与Consume交互方式不同 RabbitMQ 采用push的方式 kafka采用pull的方式 四、在集群负载均衡方面， rabbitMQ的负载均衡需要单独的loadbalancer进行支持。...kafka采用zookeeper对集群中的broker、consumer进行管理 五、使用场景 rabbitMQ支持对消息的可靠的传递，支持事务，不支持批量的操作；基于存储的可靠性的要求存储可以采用内存或者硬盘...金融场景中经常使用 kafka具有高的吞吐量，内部采用消息的批量处理，zero-copy机制，数据的存储和获取是本地磁盘顺序批量操作，具有O(1)的复杂度（与分区上的存储大小无关），消息处理的效率很高。

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kafka使用场景举例_rabbitmq和kafka的区别面试

架构简化如下 日志采集客户端，负责日志数据采集，定时写受写入Kafka队列 Kafka消息队列，负责日志数据的接收，存储和转发 日志处理应用：订阅并消费kafka队列中的日志数据 2.5消息通讯...3.2日志收集系统 分为Zookeeper注册中心，日志收集客户端，Kafka集群和Storm集群（OtherApp）四部分组成。...Zookeeper注册中心，提出负载均衡和地址查找服务 日志收集客户端，用于采集应用系统的日志，并将数据推送到kafka队列 Kafka集群：接收，路由，存储，转发等消息处理 Storm集群：与OtherApp...Kafka的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过集群机来提供实时的消费。...（文件追加的方式写入数据，过期的数据定期删除） 高吞吐量：即使是非常普通的硬件Kafka也可以支持每秒数百万的消息 支持通过Kafka服务器和消费机集群来分区消息 支持Hadoop并行数据加载

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Flume和Kafka的区别与联系「建议收藏」

，依赖于Zookeeper（brokerid、topic、partition元数据存在ZNode，partition选举leader依赖Zookeeper）； Kafka的概念、基本架构 区别点一： flume...和kafka的侧重点不同， 而flume追求的是数据和数据源、数据流向的多样性，适合多个生产者的场景；flume有自己内置的多种source和sink组件，具体操作方式是编写source、channel...，由于是pull模式拉取数据，因此适合多个消费者的场景；kafka没有内置的producer和consumer组件，需要自己编写代码。...区别点二： flume和kafka的定位有所不同： 1. flume cloudera公司研发，适合多个生产者； 适合下游数据消费者不多的情况；（一个消费者开一个channel） 适合数据安全性要求不高的操作...（HDFS、Hbase等） 适合生产和收集数据 2. kafka linkedin公司研发，适合多个消费者； 适合数据下游消费众多的情况；（kafka从磁盘读，并且只找Leader读） 适合数据安全性要求较高的操作

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也许你真的不懂RabbitMQ和Kafka的区别！！

不同的场景需要不同的解决方案，选错一个方案能够严重的影响你对软件的设计，开发和维护的能力。 这篇文章会先介绍一下基本的异步消息模式，然后再介绍一下RabbitMQ和Kafka以及他们的内部结构信息。...不同于基于队列和交换器的RabbitMQ，Kafka的存储层是使用分区事务日志来实现的。...Kafka也提供流式API用于实时的流处理以及连接器API用来更容易的和各种数据源集成；当然，这些已经超出了本篇文章的讨论范围。...对于Kafka流式处理能力，还有一些特定的云方案和开源方案，不过，话说回来，它们也超出了本篇的范围。 主题 Kafka没有实现队列这种东西。...另外，开发者也可以利用Kafka的存储层来实现诸如事件溯源和日志审计功能。 结束语 ? 尽管有时候RabbitMQ和Kafka可以当做等价来看，但是他们的实现是非常不同的。

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Kafka学习笔记之分区Partition和副本Replicator的区别

0x00 概述 本篇主要介绍kafka的分区和副本，因为这两者是有些关联的，所以就放在一起来讲了，后面顺便会给出一些对应的配置以及具体的实现代码，以供参考~ 0x01 kafka分区机制 分区机制是kafka...假如每秒钟需要从主题写入和读取1GB数据，而消费者1秒钟最多处理50MB的数据，那么这个时候就可以设置20-25个分区，当然还要结合具体的物理资源情况。...1.2 分区写入策略 所谓分区写入策略，即是生产者将数据写入到kafka主题后，kafka如何将数据分配到不同分区中的策略。 常见的有三种策略，轮询策略，随机策略，和按键保存策略。...，这又是可用性和一致性的一个取舍了。...上面一直说ISR副本集合中的副本就是和leader副本是同步的，那这个同步的标准又是什么呢？ 答案其实跟一个参数有关：replica.lag.time.max.ms。

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数据治理方案技术调研 Atlas VS Datahub VS Amundsen

(LinkedIn)✔✔✔✔✔✔✔Hive, Kafka, RDBMSMetacat (Netflix)✔✔✔✔TodoTodo✔Hive, RDS, Teradata, Redshift, S3,...CassandraAtlas (Apache)✔✔✔✔✔✔HBase, Hive, Sqoop, Kafka, StormMarquez (Wework）✔✔✔✔S3, KafkaDatabook (Uber...可以说是一个非常充满活力的项目，有着表结构，搜索，数据血统等功能，还有用户和组等功能。官方也提供了文档。开源版本支持Hive，Kafka和关系数据库中的元数据。...Atlas的主要目标是数据治理，支持与HBase，Hive和Kafka的集成。?github地址https://github.com/apache/atlas?丰富的文档?...如何选择首先说一下笔者的选择，虽然对datahub和amundsen非常的感兴趣，最后还是选择了Atlas。?开源，文档的丰富程度，功能，这些在上文表格中都做了详细的对比，如何选择还是要考虑实际情况。

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开源元数据管理平台Datahub最新版本0.10.5——安装部署手册（附离线安装包）

本文经过和群里大伙伴的共同讨论，总结出安装部署Datahub最新版本的部署手册，希望能帮助到大家。 正文开始： 本文所使用操作系统是CentOS7。这也是大多数生产机器的选择。...需要指定名称和位置，需要保证安装位置有足够大的空间。 选择虚拟机代数，选第一代。分配内存，这个后面也是可以修改的。考虑到Datahub的基本需要，还有电脑的配置，我这里选择 4096MB。...docker pull confluentinc/cp-kafka:7.4.0 docker pull confluentinc/cp-zookeeper:7.4.0 docker pull elasticsearch...可以单独启动容器调试一下，命令如下： docker run --name kafka -d confluentinc/cp-kafka:7.4.0 还有一些docker命令 查看启动的容器 docker...ps 停止容器 docker stop confluentinc/cp-kafka:7.4.0 执行命令后，如果没有报错证明没有问题。

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DataHub——实时数据治理平台

DataHub是由LinkedIn的数据团队开源的一款提供元数据搜索与发现的工具。 提到LinkedIn，不得不想到大名鼎鼎的Kafka，Kafka就是LinkedIn开源的。...为了帮助增长的同时继续扩大生产力和数据创新，创建了通用的元数据搜索和发现工具DataHub。...DataHub诞生 Github https://github.com/linkedin/datahub License Apache-2.0 支持数据源 LDAP, Hive, Kafka, MySQL...对API和Kafka事件模式使用相同的元数据模型，使我们能够轻松地开发模型，而无需精心维护相应的转换逻辑。 元数据服务 旦摄取并存储了元数据，有效地处理原始和派生的元数据就很重要。...目前datahub正在迅速发展，虽然还不是很活跃，也缺少相关的资料，但凭着与kafka的良好融合，datahub一定会在实时数据治理领域崭露头角。

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元数据管理平台对比预研 Atlas VS Datahub VS Openmetadata

元数据的低延迟查找、对元数据属性进行全文和排名搜索的能力、对元数据关系的图形查询以及全扫描和分析能力。 Datahub 就是采用的这种架构。...提到LinkedIn，不得不想到大名鼎鼎的Kafka，Kafka就是LinkedIn开源的。...为了帮助增长的同时继续扩大生产力和数据创新，创建了通用的元数据搜索和发现工具DataHub。 由于背后有商业化的规划，并且社区活跃，近两年Datahub的更新异常活跃。...也支持Airflow、Spark、ES、Kafka、Hive、Mysql、Oracle等大数据组件的元数据的获取。 Datahub的页面经过最新的改版，规划也较为合理，美观。...优缺点对比 Datahub: 优势: 强大的数据发现和搜索功能，方便用户快速定位所需数据。 提供数据质量元数据，帮助用户理解和信任数据。 支持多种数据源，包括传统的关系数据库和现代的数据湖。

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一站式元数据治理平台——Datahub入门宝典

元数据的低延迟查找、对元数据属性进行全文和排名搜索的能力、对元数据关系的图形查询以及全扫描和分析能力。 Datahub 就是采用的这种架构。...DataHub是由LinkedIn的数据团队开源的一款提供元数据搜索与发现的工具。 提到LinkedIn，不得不想到大名鼎鼎的Kafka，Kafka就是LinkedIn开源的。...为了帮助增长的同时继续扩大生产力和数据创新，创建了通用的元数据搜索和发现工具DataHub。...再往下看是平台信息，在这当中包括了Hive，Kafka，Airflow等平台信息的收集。 下面其实是一些搜索的统计信息。用于统计最近以及最流行的搜索结果。 包括一些标签和术语表信息。...Datahub 提供了基于API元数据主动拉取方式，和基于Kafka的实时元数据获取方式。这对于元数据的获取非常的灵活。

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MQ初窥门径【面试必看的Kafka和RocketMQ存储区别】

至此我们总结一下最后的模型，也就是最后生产者和消费者通过MQ的topic概念来实现解耦。 ?...因为每次刷盘都会进行系统调用，第二还是跟硬盘的本身属性有关，无论是机械硬盘还是ssd按照一定块刷盘会比小数据刷盘效率更好 kafka 为什么先说kafka的存储，因为kafka是第一个高性能的消息中间件...上文我们说了rocketmq借鉴于kafka，所以存储借鉴了kafka，但是rocketmq不是仅仅把partition改成了ConsumeQueue，在这里做了变化，原先kafka，里面partition...增加到一定数目后，kafka性能就会下降。...(kafka也有索引文件，在这里只是想说明索引文件的增加跟partition增加的区别) 虽然rocketmq是把消息都写到一个CommitLog文件中，但是按照上面的实例会有1000个ConsumeQueue

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面试官：Kafka和ES选主有什么区别？

Kafka 和 ES 都是用来处理大数据的中间件，一个是消息中间件的代表（Kafka），另一个是大数据搜索引擎的代表（ES）。...它们在 Java 领域的使用非常广泛，在大数据方面就更不用说了，但它们的选主（选择主节点）有什么关联与区别呢？接下来，我们一起来看。 1.基础概念 1.1 什么是Kafka？...Kafka 是一个分布式流处理平台，由 LinkedIn 公司开发和维护，之后成为 Apache 软件基金会的一部分。它主要是为处理实时数据而设计的，是一个高吞吐量的分布式发布订阅消息系统。...2.Kafka和ES选主 Kafka 选主指的是选 Broker 中的 Controller，而 ES 选主指的是选取集群中的 Master，它们两个的关联是 Kafka 新版本（2.8 之后）和 ES...否则会开启新的一轮投票，为了防止一直投票，会在开启新一轮投票时，设置的随机等待时间，和一定次数投票失败后弃权的机制，来保证投票顺利完成。 课后思考 Kafka 针对 Raft 算法做了哪些调整和升级？

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元数据管理平台对比预研 Atlas VS Datahub VS Openmetadata

元数据的低延迟查找、对元数据属性进行全文和排名搜索的能力、对元数据关系的图形查询以及全扫描和分析能力。 Datahub 就是采用的这种架构。...提到LinkedIn，不得不想到大名鼎鼎的Kafka，Kafka就是LinkedIn开源的。...为了帮助增长的同时继续扩大生产力和数据创新，创建了通用的元数据搜索和发现工具DataHub。 由于背后有商业化的规划，并且社区活跃，近两年Datahub的更新异常活跃。...也支持Airflow、Spark、ES、Kafka、Hive、Mysql、Oracle等大数据组件的元数据的获取。 Datahub的页面经过最新的改版，规划也较为合理，美观。...优缺点对比 Datahub: 优势: 强大的数据发现和搜索功能，方便用户快速定位所需数据。 提供数据质量元数据，帮助用户理解和信任数据。 支持多种数据源，包括传统的关系数据库和现代的数据湖。

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【Datahub系列教程】Datahub入门必学——DatahubCLI之Docker命令详解

大家好，我是独孤风，今天的元数据管理平台Datahub的系列教程，我们来聊一下Datahub CLI。也就是Datahub的客户端。 我们在安装和使用Datahub 的过程中遇到了很多问题。...如何安装Datahub ？ 为什么总是拉取镜像？ 如何启动Datahub ？ 这些Datahub 的Docker命令都是做什么的？...部分版本也可以直接执行datahub --配置 命令 参数 那么我们就执行第一个命令help python -m datahub --help 将会展示所有的配置和命令情况。...python -m datahub docker quickstart --mysql-port 3306 --zk-port 2181 --kafka-broker-port 9092 --schema-registry-port...--kafka-setup加载 Kafka setup，--arch TEXT 指定要使用的CPU架构参数，有x86, arm64,m1。

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腾讯云CKafka重磅上线DataHub，让数据流转更简便

DataHub应用价值 CKafka是一个分布式、高吞吐量、高可扩展性的消息系统，基于发布/订阅模式，通过消息解耦，使生产者和消费者异步交互，具有数据压缩、同时支持离线和实时数据处理等优点。...DataHub作为CKafka的一个功能模块，可以帮助用户以CKafka为入口，通过界面化配置，即时连接到常用的数据源和接收器，打包各个场景的解决方案，实现实时数据通道、实时数据清洗和分析的功能。...那DataHub又是如何实现数据接入能力的呢？ 从上图可以看出，DataHub的数据源可以分为：主动上报、服务类和日志类。...新建数据流出任务 点击提交后会在数据流出任务列表增加一条记录，可以查看任务详情和监控。 2、数据处理 DataHub提供了Kafka to Kafka的数据处理能力。...DataHub 控制台 如下图所示，在消息队列CKafka控制台的侧边栏划分为消息队列和DataHub两个模块，查找方便，使用更方便，目前DataHub已经上线，有需要使用数据接入与数据处理分析功能需求的用户

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