Kafka是什么?
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

Kafka是一个快速、可扩展、耐用且容错的实时流数据平台,广泛应用于实时分析、日志聚合、流处理等领域。因其高吞吐量、低延迟和灵活的发布订阅模型,被众多大型企业如LinkedIn、微软、Netflix等采用。Kafka的流行还归因于其出色的性能和简单易用的操作,以及与多种数据分析工具如Spark、Hadoop的无缝集成。
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