Pulsar实践Kafka

最新推荐文章于 2025-11-25 08:50:12 发布

CvhShell

最新推荐文章于 2025-11-25 08:50:12 发布

阅读量55

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签： kafka 分布式

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/CvhShell/article/details/133106344

kafka 专栏收录该内容

81 篇文章 ¥59.90 ¥99.00

订阅专栏

本文探讨了Apache Pulsar中的主题、命名空间、生产者和消费者，与Kafka的相似性，并展示了如何在Pulsar中创建和使用这些组件。此外，还介绍了Pulsar的数据处理能力，包括使用函数处理数据。

Apache Pulsar和Apache Kafka都是流行的分布式消息系统，用于构建可扩展的实时数据流平台。本文将介绍如何在Pulsar中应用类似Kafka的概念和功能。我们将探讨Pulsar的主题、生产者、消费者以及如何使用Pulsar进行数据处理。

一、Pulsar的主题和命名空间
在Pulsar中，主题（Topics）是数据的逻辑容器，类似于Kafka中的主题。每个主题都有一个全局唯一的名称。Pulsar使用命名空间（Namespaces）来组织和管理主题。命名空间可以看作是主题的逻辑集合，类似于Kafka中的主题分区。每个命名空间都有一个全局唯一的名称。

以下是在Pulsar中创建主题和命名空间的代码示例：

import org.apache.pulsar.client.admin.PulsarAdmin

了解本专栏

订阅专栏解锁全文

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

CvhShell

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

订阅专栏

Kafka和Pulsar深入解析

默硕的博客

04-08

469

组件依赖：Kafka Raft（KRaft）从Kafka 2.8开始处于早期访问模式，允许Kafka在没有ZooKeeper的情况下工作。然而，它的架构相对陈旧，在云原生时代，面对前景光明的新。组件依赖：对Pulsar的一个常见批评是它对ZooKeeper的强烈依赖，以及需要维护额外的存储系统，这需要运维人员掌握更多的技能。分层存储：内置分层存储，支持将冷数据移动到更便宜的存储选项，如AWS S3或谷歌云存储。生态系统：一个蓬勃发展的生态系统，拥有各种工具，如connector。云原生部署：相对复杂。

大数据架构中的消息队列：Kafka与Pulsar对比

AI 算法实战派

09-22

811

随着企业数字化转型的深入，实时数据处理需求爆发式增长，消息队列作为数据管道的核心基础设施，其选型直接影响系统的可扩展性、可靠性和成本效益。本文聚焦Kafka（诞生于LinkedIn，2011年开源）和Pulsar（诞生于Yahoo，2018年捐赠给Apache），从架构设计哲学、核心功能模块、生态兼容性、典型应用场景等层面进行多维度对比，帮助读者建立系统化的技术选型框架。核心概念：解析消息队列基础模型，对比两者的架构分层设计技术原理：深入存储引擎、消息分发、容错机制等核心模块实战对比。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

Pulsar Kafka Client 简单介绍

Apache Pulsar

11-29

887

摘要为了方便 Kafka 用户使用 Pulsar，Pulsar 对 Kafka Client 作了一些封装，让 Kafka 用户更方便的使用 Pulsar。本篇内容主要介绍 Kafka Client 如何将消息发送到 Pulsar, 并从 Pulsar 消费消息，以及如何使用 Pulsar Schema。引入依赖 <dependency> <groupId>org....

Pulsar与Kafka对比全解析

kevinlyn的博客

10-28

1273

除此之外，Pulsar 支持统一消息和流优先的应用程序，因而支持企业在不需要大量资源的情况下推出具有竞争力的革新性新产品，这也是 Pulsar 的显著优势。与 Pulsar 相比，Kafka 更成熟、更流行，拥有更大的社区和更完善的生态系统。通过 MoP，Apache Pulsar 可以支持原生 MQTT 协议，MQTT 应用程序就可以利用 Pulsar 的特性，例如 Apache Pulsar 计算和存储分离的架构以及 Apache BookKeeper 保存事件流和 Pulsar 分层存储等特性。

pulsar: kafka on pulsar之把pulsar当kafka用

amadeus_liu2的博客

03-28

605

就可以通过kafka console producer 和consumer或者java程序和pulsar构造出来的"kafka”交换数据了。三、编辑broker.conf(如果是集群)或者standalone.conf(如果是单机版)二、在pulsar的根目录创建一个protocols目录，将上述包放到这个目录里。四、重启pulsar。可以看到本机的9092端口就开了。一、下载协议包（要和pulsar版本比较一致）添加几行配置：（第二行要根据实际路径修改）

360度无死角 | Pulsar与Kafka对比全解析

微信搜：import_bigdata，大数据领域硬核原创作者

06-03

2952

点击上方蓝色字体，选择“设为星标”回复”资源“获取更多资源2020 年，Pulsar 受到持续关注，Pulsar 的应用场景也越来越广泛。本文分别从性能、架构和功能方面比较 Pulsar ...

Kafka 和 Pulsar到底有什么不同？

java_beautiful的博客

05-12

1063

Kafka 是一个分布式事件流平台，旨在处理高速、大容量和容错数据流。它最初由 LinkedIn 开发，后来捐赠给了 Apache 软件基金会。Kafka 已迅速成为构建实时数据管道、事件驱动架构和微服务应用程序的热门选择。核心能力发布和订阅记录流。以容错和持久的方式存储记录流。与配套服务协同工作，在记录发生时处理记录流（Kafka Streams 和 ksqlDB）。主要特点为实时数据流提供高吞吐量、低延迟的消息传递。支持数据分区和复制的可扩展架构。

Pulsar 和 Kafka 架构对比

qianshanding0708的博客

10-03

1994

Pulsar 与 Kafka 全方位对比（下篇）：案例、特性、社区

Apache Pulsar

12-03

1791

本文为《Pulsar vs Kafka - Part 2 - Adoption, Use Cases, Differentiators, and Community》中文翻译版本。原文首...

Pulsar与Kafka连接适配器：示例解读

标题中提到的“pulsar-io-kafka-连接适配器示例”指向了一个具体的技术实现示例，它涉及到Apache Pulsar和Apache Kafka两个开源分布式流处理平台的整合。Apache Pulsar是一个多租户的、高性能的、云原生的发布-订阅...

译文 | 科普：Pulsar 和 Kafka 架构对比

Apache Pulsar

04-29

728

本文作者是 David Kjerrumgaard，目前任职于 Splunk，Apache Pulsar 和 Apache NiFi 项目贡献者。译者为 Sijia@StreamNative...

Kafka 深度剖析：架构演进、核心概念与设计精髓

最新发布

码上红尘仙的博客

11-25

139

Kafka 消息中间件实战指南

Go语言Kafka+Redis高吞吐日志处理系统设计与实战分享：武汉互联网广告实时分析平台经验

2501_94187056的博客

11-23

854

本文介绍了基于Go+Kafka+Redis构建的高吞吐互联网广告日志处理系统。针对武汉广告平台每日百万级日志、秒级分析需求，系统采用异步采集、分布式处理架构，实现单节点50,000条/秒、集群200万条/秒的吞吐量，延迟P99<60ms。通过Kafka削峰、Go协程并发、Redis缓存优化和批量写入等技术，解决了高并发、低延迟的日志处理难题，为广告实时统计和优化提供了可靠支撑。

Python结合Apache Spark与Kafka构建高性能实时大数据分析平台设计与实践分享：沈阳互联网广告实时投放落地经验

2501_94187528的博客

11-23

699

保证高吞吐与低延迟Redis 缓存热点广告提升查询性能分布式容错与 checkpoint保证数据可靠性可视化 Dashboard实时展示业务指标监控与自动扩容确保高峰稳定运行通过该架构，沈阳广告平台实现亿级实时数据分析、秒级广告效果反馈和高可用运行，为精准投放和运营决策提供可靠技术支撑。

Python在分布式日志聚合与实时分析平台中高并发处理与可视化实践

2501_94187056的博客

11-23

953

开发效率高：快速构建日志采集、异步处理与告警体系生态丰富：支持 Kafka、Redis、ElasticSearch、ClickHouse、asyncio、Prometheus 等易扩展与维护：模块化、异步、批量处理高性能可控：结合异步、批量、缓存、动态扩展，实现低延迟、高吞吐通过异步日志处理、实时分析、批量聚合、告警与可视化，Python 完全可以支撑高并发微服务日志需求，实现低延迟、高可用、可扩展、可监控的日志分析平台，为企业运维、业务监控与异常排查提供可靠基础设施。

Java高性能消息队列与RocketMQ实战分享：分布式异步通信与高并发优化经验

2501_94162433的博客

11-23

258

异步批量发送与分组消费保证高并发消息处理能力顺序消息与事务机制确保业务一致性线程池与异步回调优化提升吞吐量监控与告警机制快速发现瓶颈幂等设计与重试策略保证系统可靠性Java 结合 RocketMQ，通过高性能消息队列设计、异步处理和监控告警，为金融和微服务系统提供了稳定、高效且可扩展的异步通信解决方案。

Python在分布式深度学习训练平台中高效数据预处理与任务调度实践

2501_94182049的博客

11-23

628

开发效率高：快速构建数据预处理与训练任务生态丰富：支持 PyTorch、TensorFlow、Ray、Dask、MLflow 等易于扩展与维护：模块化、异步、分布式支持性能优化灵活：批量处理、缓存、异步调度通过高效数据预处理、异步任务调度、GPU 利用优化和实时监控，Python 完全能够支撑大规模分布式训练任务，实现高吞吐、低延迟、可复现、可监控的训练平台，为企业 AI 模型研发提供稳定、高效的基础设施。