Apache Kafka 是一个高性能、低延迟的分布式流处理平台,广泛用于构建实时数据管道和流式应用。以下是关于 Kafka 的详细介绍:
核心概念
• 生产者(Producer):负责向 Kafka 集群发送消息。生产者可以指定消息的键(key)和值(value),并将消息发送到指定的主题(Topic)。
• 消费者(Consumer):从 Kafka 集群订阅并消费消息。消费者可以订阅一个或多个主题,并从每个主题的分区(Partition)中拉取消息。
• 主题(Topic):消息的逻辑分类,每个消息都属于一个特定的主题。主题可以被划分为多个分区,以实现数据的分布式存储和处理。
• 分区(Partition):主题的分区,每个分区可以在多个 Broker 上复制,以实现容错性和可扩展性。
• Broker:Kafka 集群中的节点,负责存储和处理消息。每个 Broker 是 Kafka 的一个实例,处理集群的一部分数据和流量。
• ZooKeeper:用于协调 Kafka 集群中 Broker 的分布式协调服务。ZooKeeper 管理集群的元数据,确保每个分区的领导者(Leader)和副本(Follower)保持一致。
功能特点
• 高吞吐量:Kafka 能够处理高吞吐量的数据流,满足大数据时代的需求。
• 低延迟:即使在高负载下,Kafka 也能保持低延迟的数据传输。
• 分布式架构:Kafka 的分布式架构支持数据的分布式存储和处理,提高了系统的可扩展性和可靠性。
• 容错机制:Kafka 内置的复制和分区机制,确保了数据的高可用性和持久性。
• 灵活的消费模型:Kafka 支持点对点和发布-订阅的消费模式,并提供消费组机制,保证消息的负载均衡和容错处理。
• 数据一致性:Kafka 使用 ZooKeeper 管理集群的元数据,确保每个分区的领导者和副本保持一致,保证消息的顺序一致性。
应用场景
• 日志收集:Kafk

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