kafka详解一

最新推荐文章于 2025-03-30 23:44:11 发布
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博客提及了Kafka，Kafka是信息技术领域常用的消息队列系统，在数据处理、实时流处理等方面有重要应用。

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kafka
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consumer 提交offset的时候，kafka Offset manager会首先追加一条新的conmit消息到 _consumer_offset topic中，然后更新对应的缓存，读offset时从缓存中读取，而不是直接读取 _consumer_offset topic。如查找368801的offset消息。同一个Topic的每个分区中的数据是不重复的，partition的表现形式是一个一个文件夹。文件，每个 .log文件 的大小是一样的，但是里面存储的消息条数可能不相同（可能消息的大小不一致）。
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Rebalance 本质上是一种协议，规定了一个 Consumer Group 下的所有 consumer 如何达成一致，来分配订阅 Topic 的每个分区。例如：某 Group 下有 20 个 consumer 实例，它订阅了一个具有 100 个 partition 的 Topic。正常情况下，kafka 会为每个 Consumer 平均的分配 5 个分区。这个分配的过程就是 Rebalance。
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mapreduce 是大的批量操作，不要求时限。基于文件系统，hdfs。 spark 是快速的批量操作，基于内存，所以速度快。其主要亮点在于把过程给数据。 storm是流式处理，快速实时。 storm技术架构： Flume  +  kafka  +  Storm / Spark +  Hbase / Redis的技术架构。 storm:： 把topology有向
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数据库和数据仓库都是用来存储数据的，只不过存的形式不同； 数据库是按照应用给的数据形式存储，可以增删改查；数据仓库是面向主题的、集成的、与时间相关且不可修改的数据集合。 “面向主题的”:传统数据库主要是为应用程序进行数据处理，未必按照同一主题存储数据;数据仓库侧重于数据分析工作，是按照主题存储的。这一点，类似于传统农贸市场与超市的区别—市场里面，白菜、萝卜、香菜会在一个摊位
Hadoop 3.0.0-α1：common：overview
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hadoop详解一
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Kafka 详解
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07-22
Kafka 是一个分布式流处理平台，最初由 LinkedIn 开发，并在 2011 年开源，随后由 Apache 基金会维护。它广泛用于构建实时数据管道和流式应用，其核心设计目标是实现高吞吐量、低延迟的数据传输和处理能力，同时具备良好的可扩展性和容错性。 ### 核心概念 Kafka 的核心架构围绕以下几个关键概念展开： - **Topic**：消息的逻辑分类，生产者将消息发布到特定的 Topic，消费者从 Topic 中订阅数据。 - **Producer**：消息的生产者，负责向 Kafka 集群发送数据。 - **Consumer**：消息的消费者，负责从 Kafka 集群中读取数据。 - **Broker**：Kafka 集群中的每一个服务器节点被称为 Broker，负责接收和存储消息，并响应消费者的读取请求。 - **Partition**：为了实现水平扩展，每个 Topic 可以分为多个 Partition，每个 Partition 是一个有序、不可变的消息序列。 - **Offset**：每条消息在 Partition 中都有一个唯一的偏移量，用于标识消息的位置。 - **Consumer Group**：消费者组是 Kafka 提供的一种机制，允许多个消费者共同消费一个 Topic 的消息，实现负载均衡和高并发处理。 ### 工作原理 Kafka 的底层原理基于日志结构存储和分布式协调机制，其高效性主要来源于以下几个方面： - **顺序写入**：Kafka 将所有消息追加到磁盘上的日志文件中，利用顺序写入的优势，极大提升了写入性能。 - **零拷贝技术**：在数据传输过程中，Kafka 使用操作系统的零拷贝机制（如 Linux 的 `sendfile`），减少了数据在内核空间和用户空间之间的拷贝次数，提高了传输效率。 - **分区与副本机制**：每个 Topic 可以被划分为多个 Partition，每个 Partition 可以配置多个副本（Replica），确保数据的高可用性。Leader Replica 负责处理读写请求，Follower Replica 保持数据同步，防止数据丢失。 - **ISR（In-Sync Replica）机制**：Kafka 通过维护一个与 Leader 保持同步的副本列表（ISR），确保在 Leader 故障时，能够快速切换到其他副本，保证服务连续性[^2]。 ### 使用场景 Kafka 被广泛应用于多种实时数据处理场景，主要包括： - **实时数据管道**：Kafka 可用于构建系统间的数据传输通道，确保数据在不同系统之间可靠地流动。例如，日志聚合、事件溯源等场景。 - **流式处理**：结合 Kafka Streams 或其他流处理框架（如 Apache Flink、Spark Streaming），可以对实时数据流进行转换、聚合、过滤等操作。 - **活动追踪**：Kafka 适用于记录用户行为日志，例如点击流、浏览记录等，便于后续分析和推荐系统使用。 - **运营指标监控**：Kafka 可以收集系统的监控指标，如 CPU 使用率、内存占用等，用于实时监控和告警。 - **消息队列**：Kafka 也具备传统消息队列的功能，支持异步通信、解耦系统组件、流量削峰填谷等场景[^3]。 ### 示例代码：Kafka 生产者和消费者 以下是一个简单的 Kafka 生产者和消费者的 Python 示例（使用 `confluent-kafka` 库）： ```python from confluent_kafka import Producer, Consumer, KafkaException # Kafka 生产者配置 conf = {'bootstrap.servers': 'localhost:9092'} producer = Producer(conf) # 发送消息到指定的 Topic def delivery_report(err, msg): if err: print('Message delivery failed: {}'.format(err)) else: print('Message delivered to {} [{}]'.format(msg.topic(), msg.partition())) producer.produce('my-topic', key='key', value='value', callback=delivery_report) producer.poll(0) producer.flush() # Kafka 消费者配置 consumer_conf = { 'bootstrap.servers': 'localhost:9092', 'group.id': 'my-group', 'auto.offset.reset': 'earliest' } consumer = Consumer(consumer_conf) consumer.subscribe(['my-topic']) # 消费消息 try: while True: msg = consumer.poll(timeout=1.0) if msg is None: continue if msg.error(): if msg.error().code() == KafkaException._PARTITION_EOF: continue else: print(msg.error()) break print('Received message: {}'.format(msg.value().decode('utf-8'))) finally: consumer.close() ``` ###
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