kafaka应用场景

Kafka因其高吞吐量、内置分区、副本和故障转移功能,成为替代传统消息系统的优选方案。广泛应用于网站活动追踪、指标监测、日志聚合、流处理及事件采集等场景,尤其适合大规模消息处理。

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消息

kafka更好的替换传统的消息系统,消息系统被用于各种场景(解耦数据生产者,缓存未处理的消息,等),与大多数消息系统比较,kafka有更好的吞吐量,内置分区,副本和故障转移,这有利于处理大规模的消息。

根据我们的经验,消息往往用于较低的吞吐量,但需要低的端到端延迟,并需要提供强大的耐用性的保证。

在这一领域的kafka比得上传统的消息系统,如的ActiveMQRabbitMQ的。

网站活动追踪

kafka原本的使用场景:用户的活动追踪,网站的活动(网页游览,搜索或其他用户的操作信息)发布到不同的话题中心,这些消息可实时处理,实时监测,也可加载到Hadoop或离线处理数据仓库。

每个用户页面视图都会产生非常高的量。

指标

kafka也常常用于监测数据。分布式应用程序生成的统计数据集中聚合。

日志聚合

许多人使用Kafka作为日志聚合解决方案的替代品。日志聚合通常从服务器中收集物理日志文件,并将它们放在中央位置(可能是文件服务器或HDFS)进行处理。Kafka抽象出文件的细节,并将日志或事件数据更清晰地抽象为消息流。这允许更低延迟的处理并更容易支持多个数据源和分布式数据消费。

流处理

kafka中消息处理一般包含多个阶段。其中原始输入数据是从kafka主题消费的,然后汇总,丰富,或者以其他的方式处理转化为新主题,例如,一个推荐新闻文章,文章内容可能从“articles”主题获取;然后进一步处理内容,得到一个处理后的新内容,最后推荐给用户。这种处理是基于单个主题的实时数据流。从0.10.0.0开始,轻量,但功能强大的流处理,就可以这样进行数据处理了。

除了Kafka Streams,还有Apache Storm和Apache Samza可选择。

事件采集

事件采集是一种应用程序的设计风格,其中状态的变化根据时间的顺序记录下来,kafka支持这种非常大的存储日志数据的场景。

提交日志

kafka可以作为一种分布式的外部日志,可帮助节点之间复制数据,并作为失败的节点来恢复数据重新同步,kafka的日志压缩功能很好的支持这种用法,这种用法类似于Apacha BookKeeper项目。



作者:半兽人
链接:https://www.orchome.com/295
来源:OrcHome
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。

Kafka是一种高吞吐量的分布式消息系统,广泛应用于日志收集、监控数据聚合、流处理等场景。下面是关于如何开始使用Apache Kafka的基本步骤: ### 环境准备 首先需要安装好JDK环境,并从[Kafka官方网站](https://kafka.apache.org/downloads)下载适合版本的Kafka压缩包。 #### 安装Zookeeper 因为早期版本的Kafka依赖于Zookeeper来管理集群元数据信息,默认情况下你需要先启动Zookeeper服务。不过,在Kafka的新版中已经开始支持去掉对ZooKeeper 的硬性依赖,改为Raft算法来进行Broker之间的协调通信(此功能还在完善阶段)。对于初学者来说还是建议按照官方文档说明配置包含zookeeper的服务端。 ``` # 解压并进入解压后的文件夹 $ tar -xzf kafka_2.x.x.tgz $ cd kafka_2.x.x # 启动 Zookeeper (如果使用的是新特性,则不需要这一步) $ bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties & ``` #### 配置及启动Kafka Server 修改`config/server.properties`文件完成必要的设置之后就可以尝试运行broker了: ```bash $ bin/kafka-server-start.sh config/server.properties & ``` 此时就成功搭建起了单节点测试用途的小型Kafka集群。 --- ### 创建Topic 通过命令行工具创建一个新的topic供生产者向其发送消息以及消费者从中读取消息: ```bash bin/kafka-topics.sh --create \ --bootstrap-server localhost:9092 \ --replication-factor 1 \ --partitions 3 \ --topic test-topic-name ``` 其中 `--replication-factor` 参数指定了副本数,而 `--partitions` 则决定了分区的数量;这两个值取决于实际需求进行调整。 --- ### 发送消息(Producer) 可以利用简单的CLI客户端快速地给指定的主题发布一些文本形式的消息: ```bash bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic test-topic-name > Hello World! > How are you? ^C ``` 上面的操作将会把每条输入作为单独的一条记录发往test-topic-name主题内。 --- ### 接收消息(Consumer) 类似地也有配套好的控制台程序用于消费已发布的事件: ```bash bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 \ --topic test-topic-name \ --from-beginning # 追溯到最开始的所有未确认过的message ``` 这样就能实时看到之前由producer发出的内容以及其他后续加入的数据项啦! 以上就是关于怎样初步上手操作Kafka的一个简单指南,当然这只是冰山一角而已,随着业务复杂度增加还有很多高级特性和优化技巧等着大家去探索~ --
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