Kafka进阶

内容为将要在公司分享Kafka的PPT，推荐在wifi环境下阅读

本次分享内容包括

1.Message delivery guarantee 分场景进行可能性的描述

2.Partition的重要性及在什么情况下会Rebalance

3.Kafka Stream介绍

4.运行一下Kafka Stream WordCount的demo

Kafka Stream 的优势

第一，Spark和Storm都是流式处理框架，而Kafka Stream提供的是一个基于Kafka的流式处理类库。框架要求开发者按照特定的方式去开发逻辑部分，供框架调用。开发者很难了解框架的具体运行方式。而Kafka Stream作为流式处理类库，直接提供具体的类给开发者调用，整个应用的运行方式主要由开发者控制，方便使用和调试。

第二，虽然Cloudera与Hortonworks方便了Storm和Spark的部署，但是这些框架的部署仍然相对复杂。而Kafka Stream作为类库，可以非常方便的嵌入应用程序中，它对应用的打包和部署基本没有任何要求。更为重要的是，Kafka Stream充分利用了Kafka的分区机制和Consumer的Rebalance机制，使得Kafka Stream可以非常方便的水平扩展，并且各个实例可以使用不同的部署方式。具体来说，每个运行Kafka Stream的应用程序实例都包含了Kafka Consumer实例，多个同一应用的实例之间并行处理数据集。而不同实例之间的部署方式并不要求一致，比如部分实例可以运行在Web容器中，部分实例可运行在Docker或Kubernetes中。

第三，目前流式处理系统，基本都支持Kafka作为数据源。例如Storm具有专门的kafka-spout，而Spark也提供专门的spark-streaming-kafka模块。事实上，Kafka基本上是主流的流式处理系统的标准数据源。大部分流式系统中都已部署了Kafka，此时使用Kafka Stream的成本非常低。

第四，使用Storm或Spark Streaming时，需要为框架本身的进程预留资源，如Storm的supervisor和Spark on YARN的Node manager。框架本身也会占用部分资源，如Spark Streaming需要为shuffle和storage预留内存。

第五，由于Kafka本身提供数据持久化，因此Kafka Stream提供滚动部署和滚动升级以及重新计算的能力。

第六，由于Kafka Consumer Rebalance机制，Kafka Stream可以在线动态调整并行度。

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