【大数据面试】最爱问的Kafka面试（简单又详细，个人整理）

最新推荐文章于 2025-06-18 14:26:56 发布
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本文提供了一套全面的大数据技术面试准备资源，涵盖了HDFS、MapReduce、Hive、Kafka、HBase、Spark和Flume等核心大数据组件的面试题，帮助求职者深入了解并掌握大数据领域的关键技术。

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大数据面试必问点与模拟笔试题
悦分享
02-13 670
1. Kafka架构2. Kafka压测Kafka官方自带压力测试脚本（kafka-consumer-perf-test.sh、kafka-producer-perf-test.sh）。Kafka压测时，可以查看到哪个地方出现了瓶颈（CPU，内存，网络IO）。一般都是网络IO达到瓶颈。3. Kafka的机器数量Kafka机器数量=2*（峰值生产速度*副本数/100）+1。4. Kafka的日志保存时间7天。5. Kafka的硬盘大小每天的数据量*7天。6. Kafka监控公司自己开发的监控器。
大数据面试题之Kafka(1)
自律给我自由
06-27 228
大数据面试之Kafka(1)
大数据面试——Kafka篇
whynotchineseid的博客
09-17 484
主要作用有：（1）消息传递系统；因为它具有高吞吐量和低延迟的特点，能够在分布式系统中可靠地传输大量数据消息。（2）流处理平台：Kafka支持实时数据流处理，在数据流中进行转换、聚合和分析，并将结果输出到其他系统中。（3） 存储系统；Kafka可持久化存储，可以将数据持久保存在磁盘上，以便进行后续的处理和分析。基于以上作用，可以应用于日志的收集聚合、实时检测分析系统、消息队列、事件驱动架构等场景。
大数据面试之Kafka
小谷的博客
06-14 218
大数据面试之Kafka1.Kafka1.1 Kafka 架构模型1.2 为什么要使用 kafka，为什么要使用消息队列1.3 Kafka中的ISR、AR又代表什么？ISR的伸缩又指什么1.4 kafka组成1.5 kafka follower如何与leader同步数据1.6 Kafka有什么优点和缺点 说明，感谢亮哥长期对我的帮助，此处多篇文章均为亮哥带我整理。以及参考诸多博主的文章。如果侵权，请及时指出，我会立马停止该行为；如有不足之处，还请大佬不吝指教，以期共同进步。 1.Kafka 1.1 Kafka
2025面试真实总结 Kafka 的一些高频面试题目
最新发布
mxt51220的博客
06-18 777
更新集群元数据信息、创建主题、删除主题、分区重分配、preferred leader 副本选举、主题分区扩展、broker 加入集群、broker 崩溃、受控关闭、controller leader 选举。更新集群元数据信息、创建主题、删除主题、分区重分配、preferred leader 副本选举、主题分区扩展、broker 加入集群、broker 崩溃、受控关闭、controller leader 选举。生产端调整 batch.size、linger.ms 参数，以及主题分区数合理分配等。
大数据面试（kafka）
m0_45131615的博客
03-04 338
第6章Kafka 6.1 kafka用到了什么 答：消息持久化，消息批量发送，消息有效期，负载均衡方面都可以说，同步异步的问题，但是一定要挑自己熟悉的说 6.2 介绍下 kafka 容错性 kafka 不像集群最少需要三台机器，假如有三个 kafka，如果坏了两个，那么剩下的一个就是主 leader，并且依然正常运行，这就是kafka 的容错性 6.3 kafka 数据落地磁盘有哪些好处？ 答：1...
大数据面试（二）：Kafka面试题
m0_59737088的博客
08-08 586
面试题 01 什么是消息队列？ 消息队列就是用于当两个系统之间或者两个模块之间实现消息传递时，基于队列机制实现数据缓存的中间件 面试题 02 消息队列有什么好处？ •实现解耦，将高耦合转换为低耦合 •通过异步并发，提高性能，并实现最终一致性 面试题03、Kafka是什么？ •Kafka是一个基于订阅发布模式的高性能、高吞吐的实时消息队列系统 面试题04、Kafka在大数据中用于什么场景下？ •用于实时架构中，实现将实时数据采集的数据进行实时存储，供于SparkStreaming或者Flink等工具实现实时.
大数据面试——kafka
Xiao__Bei的博客
08-02 298
一、kafka 基础概念 1.Apach Kafka Apach Kafka 是一款分布式流处理框架，用于实时构建流处理应用。作为企业级的消息引擎被广泛使用。 2.生产者与消费者 生产者（Producer）：也称为发布者，创建消息 消费者（Consumer）：也称为订阅者，负责消费 or 读取消息 3.主题与分区 3.1 定义 主题（topic）：Kafka中用于区分不同类别信息的类别名称。由producer指定 分区（Partition）：Topic物理上的分组，一个topic可以分为多个part
【大数据面试】最爱问的hive面试（简单又详细，个人整理）
LaZY的博客
06-30 5981
hdfs面试题 MapReduce面试题 hive面试题 kafka面试题 hbase面试题 spark面试题 flume面试题
【大数据面试】最爱问的MapReduce面试（简单又详细，个人整理）
LaZY的博客
06-30 5454
hdfs面试题 MapReduce面试题 hive面试题 kafka面试题 hbase面试题 spark面试题 flume面试题
【大数据面试】最爱问的spark面试（简单又详细，个人整理）
LaZY的博客
06-30 2792
hdfs面试题 MapReduce面试题 hive面试题 kafka面试题 hbase面试题 spark面试题 flume面试题
【大数据面试】最爱问的HDFS面试（简单又详细，个人整理）
LaZY的博客
06-30 3313
hdfs面试题 MapReduce面试题 hive面试题 kafka面试题 hbase面试题 spark面试题 flume面试题
面试必问之kafka
lipeng的博客
06-14 320
面试必问之kafka
Kafka介绍之二
qq_43688472的博客
01-10 290
概念: 主题 topic 生产业务: oms订单系统–mysql–>flume–>kafka( omstopic ) -->ss1 wms仓库系统–mysql–>flume–>kafka( wmstopic ) -->ss2 kafka创建主题 一般根据业务系统数据处理来划分 最终落在磁盘上就是创建文件夹(liunx系统文件夹) topic相当于文件夹 mk...
Kafka详解及常见面试问题解析（值得珍藏）
a342874650的专栏
01-17 7356
Kafka是一个分布式消息队列，它对消息保存时根据Topic进行归类。发送消息者称为Producer，消息接受者称为Consumer。此外，Kafka集群由多个Kafka实例组成，每个实例（server）成为broker。无论是Kafka集群，还是Producer和Consumer都依赖于Zookeeper集群保存一些meta信息，来保证系统可用性。
Kafka常见面试题
热门推荐
qq_28900249的博客
05-19 22万+
1 什么是kafka Kafka是分布式发布-订阅消息系统，它最初是由LinkedIn公司开发的，之后成为Apache项目的一部分，Kafka是一个分布式，可划分的，冗余备份的持久性的日志服务，它主要用于处理流式数据。 2 为什么要使用 kafka，为什么要使用消息队列 缓冲和削峰：上游数据时有突发流量，下游可能扛不住，或者下游没有足够多的机器来保证冗余，kafka在中间可以起到一个缓...
Kafka 面试大全，（总结）
CCqwas的博客
03-10 1万+
原文链接：干货总结！Kafka 面试大全（万字长文，37 张图，28 个知识点） 大家好 周末用了整整两天时间，整理了一下Kafka面试的连环问题，保证你看完后，对 Kafka 有了更深层次的了解。 全文总结的Kafka题目之间的 关联性 很强，本文将通过问答 + 图解的形式 由浅入深 帮助大家进一步学习和理解 Kafka 分布式流式处理平台。 全文总计1.2 万字、28 个知识点。35 张原理、流程图。提纲如下： 此文已经制作成带目录的 PDF，获取本文PDF 版...
大数据开发面试题【Kafka篇】
weixin_53191998的博客
05-27 918
吐血整理，小编亲身体验
面试宝典--Kafka篇
猿小许的博客
07-05 748
kafka面试必备宝典
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