为什么BAT互联网都爱用kafka？看完你就知道了

Kafka通常用于实时流数据架构，以提供实时分析。

Kafka正在爆炸式增长。超过三分之一的财富500强企业都使用Kafka。这些公司包括十大旅游公司，十大银行中的七家，十大保险公司中的八家，十大电信公司中的九家，以及更多。LinkedIn，微软和Netflix每天使用Kafka（1,000,000,000,000）处理万亿级的消息。Kafka用于实时数据流，收集大数据或进行实时分析（或两者兼而有之）。Kafka与内存微服务一起使用以提供可靠性，它可用于向 CEP（复杂事件流系统）和IoT / IFTTT式自动化系统提供事件。

为什么选择Kafka？

Kafka通常用于实时流式数据体系结构以提供实时分析。由于Kafka是一个快速，可扩展，耐用和容错的发布、订阅消息传递系统，Kafka被用于JMS，RabbitMQ和AMQP可能因为数量和响应速度而不被考虑的情况。Kafka具有更高的吞吐量，可靠性和复制特性，使其适用于跟踪服务呼叫（跟踪每个呼叫）或跟踪传统MOM可能不被考虑的物联网传感器数据。

Kafka可以与Flume / Flafka，Spark Streaming，Storm，HBase，Flink和Spark一起工作，以实时接收，分析和处理流数据。Kafka是用于提供Hadoop大数据湖泊的数据流。 Kafka代理支持在Hadoop或Spark中进行低延迟后续分析的大量消息流。此外，Kafka流媒体（一个子项目）可用于实时分析。

Kafka用例

简而言之，Kafka用于流处理，网站活动跟踪，度量收集和监控，日志聚合，实时分析，CEP，将数据导入到Spark中，将数据导入到Hadoop，CQRS，重播消息，错误恢复，并保证内存计算（微服务）的分布式提交日志。

Who在使用Kafka?

许多处理大量数据的大公司使用Kafka。 LinkedIn起源于它，用它来跟踪活动数据和运营指标。Twitter使用它作为Storm的一部分来提供流处理基础设施。Square使用Kafka作为消息总线，将所有系统事件转移到各种Square数据中心（日志，自定义事件，度量标准等），输出到Splunk，Graphite（仪表板）以及Esper-like / CEP警报系统。Spotify，Uber，Tumbler，Goldman Sachs，PayPal，Box，Cisco，CloudFlare和Netflix等公司也使用这种方法。

为什么Kafka如此受欢迎?

Kafka的操作简单。建立和使用Kafka后，很容易明白Kafka是如何工作的。 然而，Kafka很受欢迎的主要原因是它的出色表现。它是稳定的，提供可靠的持久性，具有灵活的发布 - 订阅/队列，可与N个消费者群体进行良好扩展，具有强大的复制功能，为制作者提供可调整的一致性保证，并在碎片级别提供保留排序（即Kafka 主题分区）。此外，Kafka可以很好地处理有数据流处理的系统，并使这些系统能够聚合，转换并加载到其他商店。但是，如果Kafka速度缓慢，那么这些特点都不重要。 Kafka最受欢迎的原因是Kafka的出色表现。

为什么Kafka如此快？

Kafka非常依赖OS内核来快速移动数据。它依靠零拷贝的原则。Kafka使您能够将数据记录批量分块。这些批次的数据可以从生产者到文件系统（Kafka主题日志）到消费者端到端地看到。批处理允许更高效的数据压缩并减少I / O延迟。Kafka写入不可变的提交日志到磁盘顺序，从而避免随机磁盘访问和慢磁盘寻找。Kafka通过分片提供了横向扩展。它将一个主题日志分成数百个（可能是数千个）分区到数千个服务器。这个分解就允许Kafka处理巨大的负载。

Kafka流媒体体系结构

Kafka最常用于将数据实时传输到其他系统。Kafka是一个中间层，可以将您的实时数据管道解耦。Kafka核心不适合直接计算，如数据聚合或CEP。Kafka流媒体是Kafka生态系统的一部分，提供了进行实时分析的能力。Kafka可以用于快速通道系统（实时和运营数据系统），如Storm，Flink，Spark流，以及您的服务和CEP系统。Kafka也用于流数据批量数据分析。 Kafka提供Hadoop。它将数据流式传输到您的大数据平台或RDBMS，Cassandra，Spark甚至S3中，以便进行未来的数据分析。这些数据存储通常支持数据分析，报告，数据科学运算，合规性审计和备份。

下面让我认真帮您解答这个问题

Kafka是一个分布式流媒体平台，用于发布和订阅记录流。Kafka用于容错存储。 Kafka将主题日志分区复制到多个服务器。Kafka旨在让您的应用程序处理记录。Kafka速度很快，通过批处理和压缩记录来高效地使用IO。Kafka用于解耦数据流。Kafka用于将数据流式传输到数据池，应用程序和实时流分析系统。

Kafka是Polyglot？

来自客户端和服务器的Kafka通信使用基于TCP的有线协议进行版本化和记录。Kafka承诺保持与老客户的向后兼容性，支持多种语言。有C＃，Java，C，Python，Ruby等多种语言的客户端。Kafka生态系统还提供了REST代理，可以通过HTTP和JSON轻松集成，从而使集成变得更加简单。Kafka还通过Kafka的合流模式注册表支持Avro模式。Avro和架构注册表允许客户以多种编程语言制作和读取复杂的记录，并允许记录的演变。Kafka是真正的多种语言。

Kafka很有用

Kafka允许您构建实时流数据管道。Kafka提供内存中的微服务（即actors，Akka, Baratine.io, QBit, reactors, reactive, Vert.x, RxJava, SpringReactor）。Kafka允许您构建实时流应用程序，对流进行反应，以进行实时数据分析，转换，反应，聚合，加入实时数据流以及执行CEP（复杂事件处理）。

您可以使用Kafka来帮助收集指标/关键绩效指标，汇总来自多个来源的统计信息，并实施事件采购。您可以将其与微服务（内存）和参与者系统一起使用，以实现内存中服务（分布式系统的外部提交日志）。

您可以使用Kafka在节点之间复制数据，为节点重新同步以及恢复状态。虽然Kafka主要用于实时数据分析和流处理，但您也可以将其用于日志聚合，消息传递，点击流跟踪，审计跟踪等等。

在这个数据科学和分析是一个大问题的世界里，捕获数据到数据湖和实时分析系统也是一件大事。而且由于Kafka可以承受这种剧烈的使用情况，Kafka是一个大成就。

Kafka有可扩展的消息存储

Kafka是一个很好的记录/信息存储系统。Kafka就像提交日志存储和复制的高速文件系统一样。这些特点使Kafka适用于各种应用场合。写入Kafka主题的记录会持久保存到磁盘并复制到其他服务器以实现容错。由于现代硬盘速度很快，而且相当大，所以这种硬盘非常适合，非常有用。Kafka生产者可以等待确认，直到该消息复制，信息会一直显示为制片人不完整。Kafka磁盘结构可以很好地扩展。现代磁盘驱动器在以大批量流式写入时具有非常高的吞吐量。此外，Kafka客户和消费者可以控制读取位置（偏移量），这允许在重要错误（即修复错误和重放）时重播日志等用例。而且，由于每个消费者群体都会跟踪偏移量，所以我们在这篇Kafka架构文章中提到，各位可以非常灵活（即重放日志）。

Kafka有记录保留

Kafka集群保留所有公布的记录。如果您没有设置限制，它将保留记录，直到磁盘空间不足。例如，您可以设置三天或两周或一个月的保留策略。主题日志中的记录可供消耗，直到被时间，大小或压缩丢弃为止。消费速度不受Kafka的大小影响，总是写在主题日志的末尾。