Kafka支持的数据类型及应用场景

简单来说，Kafka 本身并不关心数据的格式和类型，它本质上是一个分布式的、用于处理实时数据流的“字节序列”存储和传递系统。你可以把它想象成一个极其高效且可靠的“管道”，这个管道里流动的是什么内容（文本、JSON、二进制数据等），完全由生产者和消费者来约定。

但是，在实际应用中，根据数据的结构和用途，我们可以将流入 Kafka 的数据分为以下几大类：

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1. 日志类数据 (Log Data)

这是 Kafka 最初被设计来处理的数据类型，也是最经典的应用场景。

• 格式：通常是半结构化的纯文本行。
• 内容：
  • 应用日志：应用程序通过 Log4j、SLF4J 等日志框架输出的 INFO, WARN, ERROR 日志。
  • 系统日志：服务器、网络设备等生成的系统日志（Syslog）。
  • 审计日志：记录用户操作行为，用于安全审计。
• 特点：数据量巨大，顺序写入，读取通常是顺序扫描或按时间范围查询。

2. 事件类数据 (Event Data / Metrics)

这是现代流处理中最为常见的数据类型，通常用于实时监控、用户行为分析、推荐系统等。

• 格式：高度结构化的数据，最常用的是 JSON，其次是 Avro、Protobuf。
• 内容：
  • 用户行为事件：如