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
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？
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。
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。
Apache Kafka 是一个分布式流平台，具有四个核心 API。借助这些 API，Kafka 可以用于以下两大类应用：建立实时流数据管道，可靠地进行数据传输，在系统或应用程序之间获取数据；构建实时流媒体应用程序，以改变系统或应用程序之间的数据或对数据流做出反应。
原文：https://www.fiercevideo.com/tech/cmaf-coming-and-it-could-dramatically-improve-livestreaming
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。
https://github.com/zhangdaiscott/JimuReport Star 1388
大家好，我是一哥，上周末邀请明哥一起给大家分享了Kafka的相关知识点，内容主要分为以下6部分：
Kafka的前身是由LinkedIn开源的一款产品，2011年初开始开源，加入了 Apache 基金会，2012年从 Apache Incubator 毕业变成了 Apache 顶级开源项目。同时LinkedIn还有许多著名的开源产品。如：
本译文自Jean-Paul Azar 在 https://dzone.com 发表的 Kafka Detailed Design and Ecosystem ，文中版权，图像代码的数据均归作者所有。为
根据最新的统计显示，仅在过去的两年中，当今世界上90％的数据都是在新产生的，每天创建2.5万亿字节的数据，并且随着新设备，传感器和技术的出现，数据增长速度可能会进一步加快。 从技术上讲，这意味着我们的大数据处理将变得更加复杂且更具挑战性。而且，许多用例（例如，移动应用广告，欺诈检测，出租车预订，病人监护等）都需要在数据到达时进行实时数据处理，以便做出快速可行的决策。这就是为什么分布式流处理在大数据世界中变得非常流行的原因。
RTMP 协议为流媒体而设计，在推流中用的比较多，同时大多 CDN 厂商支持RTMP 协议。
原文来自 Cabot Technology Solutions 编译 CDA 编译团队 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 你知道新的市场领导者和曾经的领导者之间的关键区别是什么吗? 那
加密媒体扩展提供了一个API,允许web应用与内容保护系统交互,允许播放加密的音频和视频。
微服务自成立以来就以不同的方式相互沟通。有些人更喜欢使用HTTP REST API，但这些API有自己的排队问题，而有些则更喜欢较旧的消息队列，比如RabbitMQ，它们带有扩展和操作方面的问题。
随着直播行业大火，游戏、乐秀、教育、发布会等直播类产品层出不穷，能够满足各方人员的需求。在直播中，总能在其中找到适合自己的产品内容。喜欢玩游戏的可以看游戏直播，想学点工作技能的，也可以观看大牛现场授课，甚至你能通过直播跟各大主播实时互动。看了这么多直播，你好像发现了一个小秘密，不同类型的直播延时有所不同，像与主播实时互动的一般延迟比较短，而相对的，在线教育这一类就比较长了。这就是我今天想给大家讲解的一些东西，除了网络环境以外，对延时影响较大的就是直播架构中选择的直播协议。今天我们就跟大家讲一下常见的直播协议。
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。
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
付费观看视频的模式是很多平台的核心业务，如果视频被录制并非法传播，付费业务将受到严重威胁。因此对视频服务进行加密的技术变得尤为重要。
戳蓝字“IMWeb前端社区”关注我们哦！ 文/吴浩麟 腾讯SNG事业群——前端开发 工程师 0写在前面 本文只讨论应用于浏览器环境的流媒体协议的加密。 （左右滑动查看代码） 1为什么要加密视频 为什么要加密？ 付费观看视频的模式是很多平台的核心业务，如果视频被录制并非法传播，付费业务将受到严重威胁。因此对视频服务进行加密的技术变得尤为重要。 本文所指的视频加密是为了让要保护的视频不能轻易被下载，即使下载到了也是加密后的内容，其它人解开加密后的内容需要付出非常大的代价。 无法做到严格的让要保护的视频不被录制
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。
在Apache Kafka简介中，我们研究了分布式流媒体平台Apache Kafka。这一次，我们将关注Reactor Kafka，这个库可以创建从Project Reactor到Kafka Topics的Reactive Streams，反之亦然。
Netflix 高级软件工程师 Surabhi Diwan 在 2023 年旧金山 QCon 大会上发表了题为管理 Netflix 的 2.38 亿会员 的演讲。她在演讲中分享了 Netflix 的会员团队为满足 Netflix 不断增长的会员需求是如何实现分布式系统的：架构选型、技术决策和运营语义。
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
我们看到Kafka最新的定义是：Apache Kafka® is a distributed streaming platform
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 作者：Anthony Dantard 翻译：Alex 技术审校：袁荣喜 ▲扫描图中二维码或点击阅读原文▲ 了解音视频技术大会更多信息 ---- 低延迟协议 影音探索 #013# 用户对服务的期望在不断攀升，并逐渐出现了不满情绪。由于有了YouTube和Netflix这样的视频服务，我们都希望在观看点播视频时获得超快的下载时间和流畅的播放体验。可能不太明显的是，无论我们是否意识到，这种期望都正在慢慢地向实时音频通信和直播应用转移。 在api.vid
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。
偏离绿色应答线条 这意味着我们将数据发送到 网络的速度快于数据从另一侧被输出 和被应答的数据 如果数据被输入的速度 快于被输出的速度
今天，我们开始了我们的新旅程，这就是Apache Kafka教程。在这个Kafka教程中，我们将看到什么是Kafka，Apache Kafka的历史，为什么是Kafka。此外，我们还将学习Kafka架构、Kafka的组件和Kafka分区。此外，我们还将讨论Kafka的各种比较和Kafka的使用案例。除此之外，我们将在这个Kafka教程中看到各种术语，如Kafka Broker、Kafka Cluster、Kafka Consumer、Kafka Topics等。
最近在重温由W.Richard Stevens 的传世之作《TCP/IP详解》，看到第12章TCP ，基于传输层有TCP 、 UDP 、 TLS 、DCCP 、SCTP 、RSVP 、PPTP等，那我好奇那基于TCP有哪些协议呢？在Google里面查找了一下，有一个协议映入眼帘 RTMP ，RTMP(实时消息传输协议)是Adobe 公司开发的一个基于TCP的应用层协议，主要用来在Flash/AIR平台和支持RTMP协议的流媒体/交互服务器之间进行音视频和数据通信。RTMP协议没听过啊，一下子激起了我想要揭开它的面纱的冲动，大概研究了RTMP协议整整3天时间，试图想要找出一些漏洞出来，幸运的是我找到了！很鸡冻，下面就是我对此协议的分析。
许多大型的电商系统，直播系统，流媒体系统，每天都会产生大量的数据，包括不仅限于交流，交易、浏览等等，这些行为会产生大量的数据，当这些数据源产生数据后，需要有一个组件获取数据源的数据，将数据写到 kafka，在传统的解决办法中，一是通过 Lofstash、Filebeat 等开源的数据存储方案处理，二是自己写代码实现这种逻辑。开始数据量小的时候还可以，随着业务的不断扩张，数据越来越大，为了保障可用性、可靠性以及性能相关的内容，需要大量的研发资源投入，因此，亟待新的解决方案支持。
InfoWorld在分布式数据处理、流式数据分析、机器学习以及大规模数据分析领域精选出了2015年的开源工具获奖者，下面我们来简单介绍下这些获奖的技术工具。 1. Spark 在Apache的大数据项目中，Spark是最火的一个，特别是像IBM这样的重量级贡献者的深入参与，使得Spark的发展和进步速度飞快。 与Spark产生最甜蜜的火花点仍然是在机器学习领域。去年以来DataFrames API取代SchemaRDD API，类似于R和Pandas的发现，使数据访问比原始RDD接口更简单。 Spark
随着越来越多的人呆在家里，让我们的信用卡代步，网上购物正在兴起。不幸的是，与这一趋势保持同步的是信用卡欺诈的增加。
将来，数据将像现在的基础设施一样自动化和自助服务。您将打开一个控制台，列出贵公司可用的数据;定义您需要的部分，您想要的格式以及您希望它们如何结合在一起;启动一个新的端点：一个数据库，缓存，微服务或无服务器功能，你就可以了。
◆ 摘要 流式SQL是指采用用于编写数据库查询的相同的声明式SQL，而在快速变化的数据流上运行。 这很有用，因为。 当你能迅速采取行动时，数据往往更有价值 现有的从数据流中获得实时洞察力的工具过于复杂。 SQL的 "声明 "性质在解决第二点方面发挥了重要作用，因为它允许用户专注于他们想要什么，而让底层引擎担心如何完成。 在现实世界中，流式SQL被用来。 启用新的内部和面向客户的洞察力、自动化和应用程序 通过为关键指标提供单一的最新真相来源来提高商业智能数据的价值 通过取代代码进行数据协调和转换来简化微服务
最近几年，在线视频行业发展十分迅速,无论是视频播放设备还是视频传输技术都在不断革新，从60英寸的UHD平面屏幕到平板电脑或者手机，从光纤网络到3G，4G的蜂窝网络技术，这些技术的革新使得流媒体视频制作人员要支持多种自适应流技术。
本文来自The Broadcast Knowledge，主讲者是来自W3C的Jonn Simmons，主要讲述了网络媒体标准。
在当今如火如荼的直播产业中，运行着各种各样的流媒体封装及传输协议，比如广电行业应用最多的HLS、风靡互联网直播平台的RTMP、HTTP-FLV以及海外OTT行业应用广泛的MPEG-DASH。这些流媒体封装协议都有各自的利弊，比如RTMP、FLV这种流式传输媒体协议，能够满足实时直播场景低延时的要求，但是由于容器格式老旧，在一些新的编码协议扩展、加密方案支持上，无法跟新迭代满足需求。再比如HLS、MEPG-DASH这种文件切片式流媒体协议由于应用了MPEG-TS或MP4容器格式，在编码器扩展、多音轨支持、版权保护方面有着得天独厚的优势，但是由于切片式生成和传输的缺陷，导致端到端延迟高一直是被用户所诟病。面对这样的割裂的格局，一种全新的、兼容性更高，针对上述几个问题的通用容器格式和传输方案应运而生。
我叫徐振中。我于 2015 年加入 Netflix，担任实时数据基础架构团队的创始工程师，后来领导了流处理引擎团队。我在 2010 年代初对实时数据产生了兴趣，从那时起我就相信还有很多价值有待发掘。
最初 Kafka 是在 Apache 许可下进行开发的，但后来 Confluent 对其进行了分支改造并提供了一个更为强大的版本。实际上，Confluent 使用自身的平台提供了最为完整体系的 Kafka 发行版。同时，为了获得更为广阔的市场份额， Confluent 平台基于额外的社区组织和商业功能不断优化改进 Kafka，这些功能旨在大规模增强运营商和开发人员在生产中的流媒体体验。
Kafka 由一个或多个节点组成的工作集群，这些节点可以位于不同的数据中心，我们可以在 Kafka 集群的不同节点之间分布数据/负载，并且它天生具有可扩展性、可用性和容错性。
在这篇文章中，我将解释Kafka Streams抑制的概念。尽管它看起来很容易理解，但还是有一些内在的问题/事情是必须要了解的。这是我上一篇博文CDC分析的延续。
在对比 Kafka 和 Kinesis 和之前，我们需要对 Kinesis 有所了解。
工业物联网（IIOT，Industrial Internet of Things）正成为社会中的技术趋势与核心业务。IIOT 赋能诸如市政（Municipalities）、工业制造、公用事业、电信，以及保险等各类实体，以解决关键客户与运营的挑战。当前，技术创新在大数据、预测分析和云计算等领域的发展，使得人们可以大规模地集成与分析大量的设备数据，同时对这些数据执行一系列分析以及业务处理流程。
url : https://www.red5pro.com/blog/webrtc-security-architecture/
在低延迟HLS或是WebRTC之间做选择时，哪种协议能够带来最佳的实时流体验？因为协议决定了编码视频数据通过网络连接传输的速度，所以在两者之间做出选择是非常重要的。
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