为什么大型互联网都爱用kafka?

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。

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

03-08
### Apache Kafka 介绍 Apache Kafka 是一款分布式流处理平台,最初由 LinkedIn 开发并于2011年开源[^1]。该平台采用 Scala 和 Java 编写而成,旨在处理和传输大规模的实时数据流。作为一个高效的分布式消息系统,Kafka 支持高吞吐量的消息传递机制。 #### 主要功能特性 - **发布/订阅模式**:支持生产者向主题发布消息以及消费者从特定主题订阅消息的功能。 - **持久化存储**:所有发布的消息都会被保存至磁盘中,即使面对突发流量也能够可靠地记录每条信息。 - **水平扩展能力**:可以通过增加更多的节点来线性提升系统的整体性能。 - **实时处理**:不仅限于简单的消息队列服务,还提供了强大的流式计算框架以便开发者构建复杂的事件驱动型应用程序。 ### 使用场景举例 由于其卓越的设计理念和技术优势,Kafka 广泛应用于多个领域: - **日志收集与聚合**:企业内部不同服务器产生的操作日志可通过 Kafka 进行统一采集汇总,便于后续审计追踪或异常检测分析。 - **网站活动跟踪**:对于大型互联网公司而言,用户行为(点击、浏览等)会产生海量的数据点;借助 Kafka 可以实现实时捕捉这些交互动作并及时反馈给业务逻辑层做进一步响应。 - **物联网(IoT)**:智能家居设备或其他联网装置所生成的状态更新报告亦可经由 Kafka 发送至上层云端服务平台,在那里完成相应的管理和控制指令下发工作[^3]。 ```python from kafka import KafkaProducer, KafkaConsumer # 创建一个Kafka生产者实例 producer = KafkaProducer(bootstrap_servers='localhost:9092') # 向指定的主题发送一条消息 future = producer.send('my-topic', b'raw_bytes') result = future.get(timeout=60) # 关闭连接 producer.close() # 创建一个Kafka消费者实例 consumer = KafkaConsumer( 'my-topic', bootstrap_servers=['localhost:9092'], auto_offset_reset='earliest', enable_auto_commit=True, group_id='my-group' ) for message in consumer: print ("%s:%d:%d: key=%s value=%s" % (message.topic, message.partition, message.offset, message.key, message.value)) ```
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