深入了解apache kafka數據采集

apache kafka數據采集是什么？相信大部分人都不太了解，今天小編為了讓大家更加了解apache kafka數據采集，給大家總結了以下內容，一起往下看吧。

Apache Kafka - 介紹

Apache Kafka起源于LinkedIn，后來成為2011年的開源Apache項目，然后在2012年成為Apache的一流項目。Kafka以Scala和Java編寫。Apache Kafka是基于發布訂閱的容錯消息系統。它是快速，可擴展和分布的設計。

本教程將探討Kafka的原理，安裝，操作，然后將介紹Kafka集群的部署。最后，我們將總結實時應用和與Big Data Technologies的集成。

在進行本教程之前，您必須對 Java，Scala，分布式消息系統和Linux環境有很好的了解。

在大數據中，使用了大量的數據。關于數據，我們有兩個主要挑戰。第一個挑戰是如何收集大量數據，第二個挑戰是分析收集的數據。為了克服這些挑戰，您需要一個消息系統。

Kafka專為分布式高吞吐量系統而設計。Kafka作為一個更傳統的郵件經紀人的替代品往往運作良好。與其他消息系統相比，Kafka具有更好的吞吐量，內置的分區，復制和固有的容錯能力，使其非常適合大規模的消息處理應用。

什么是郵件系統？

消息系統負責將數據從一個應用程序傳輸到另一個應用程序，因此應用程序可以專注于數據，但不用擔心如何共享數據。分布式消息傳遞基于可靠消息隊列的概念。消息在客戶端應用程序和消息系統之間異步排隊。兩種類型的消息傳遞模式是可用的 - 一種是點對點，另一種是發布訂閱（pub-sub）消息系統。大多數消息傳遞模式跟隨pub-sub。

點到點信息系統

在點對點系統中，消息將保留在隊列中。一個或多個消費者可以使用隊列中的消息，但是特定消息可以由最多僅一個消費者消費。一旦消費者讀取隊列中的消息，它將從該隊列中消失。該系統的典型示例是訂單處理系統，其中每個訂單將由一個訂單處理器處理，但多訂單處理器可以同時工作。下圖描繪了結構。

發布訂閱消息系統

在發布訂閱系統中，郵件將保留在主題中。與點對點系統不同，消費者可以訂閱一個或多個主題并消費該主題中的所有消息。在Publish-Subscribe系統中，消息生成器被稱為發布者，消息消費者被稱為訂戶。一個現實的例子是Dish TV，它發布不同的頻道，如運動，電影，音樂等，任何人都可以訂閱自己的頻道，并獲得他們的訂閱頻道。

什么是Kafka？

Apache Kafka是分布式發布訂閱消息傳遞系統和強大的隊列，可以處理大量數據，并使您能夠將消息從一個端點傳遞到另一個終端。Kafka適用于離線和在線消息消費。Kafka消息被保留在磁盤上，并在集群內復制以防止數據丟失。Kafka建立在ZooKeeper同步服務之上。它與Apache Storm和Spark完美結合，實時流式傳輸數據分析。

優點 以下是Kafka的幾個好處 -

可靠性 - Kafka是分布式，分區式，復制型和容錯型。

可擴展性 - Kafka消息系統輕松擴展，無需停機時間。

耐用性 - Kafka使用分布式提交日志，這意味著郵件盡可能快地依然存在于磁盤上，因此它是耐用的。

性能 - Kafka對于發布和訂閱消息都具有高吞吐量。它保持穩定的性能，即使存儲了許多TB的消息。

Kafka非常快，保證零停機和零數據丟失。

用例

Kafka可用于許多用例。其中有些列在下面 -

指標 - Kafka經常用于運行監控數據。這涉及從分布式應用程序聚合統計信息，以產生操作數據的集中式提要。

日志聚合解決方案 - Kafka可以在整個組織中使用，從多個服務收集日志，并以標準格式提供給多個服務器。

流處理 - 流行框架（如Storm和Spark

Streaming）從主題讀取數據，處理它，并將處理后的數據寫入可用于用戶和應用程序的新主題。Kafka的強大耐用性在流處理方面也非常有用。

Kafka需要

Kafka是處理所有實時數據源的統一平臺。Kafka支持低延遲消息傳遞，并在存在機器故障的情況下保證容錯。它具有處理大量不同消費者的能力。Kafka非常快，執行200萬次寫/秒。Kafka將所有數據保留到磁盤，這實質上意味著所有的寫入都將轉到操作系統（RAM）的頁面緩存。這將數據從頁面緩存傳輸到網絡套接字非常有效。

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