大數據Kafka的核心技術有哪些

大數據Kafka的核心技術有哪些，相信很多沒有經驗的人對此束手無策，為此本文總結了問題出現的原因和解決方法，通過這篇文章希望你能解決這個問題。

什么是kafka?

Kafka是一個分布式流平臺，用于發布和訂閱記錄流。Kafka可以用于容錯存儲。Kafka將主題日志分區復制到多個服務器。Kafka的設計目的是為了讓你的應用能在記錄生成后立即就能處理。Kafka的處理速度很快，通過批處理和壓縮記錄有效地使用IO。Kafka會對數據流進行解耦。Kafka用于將數據流到數據湖、應用和實時流分析系統中。Kafka主要應用于實時信息流的大數據收集或者實時分析(或者兩者兼有)。Kafka既可以為內存微服務提供服務，也可以用于向復雜事件流系統和IoT/IFTTT式自動化系統反饋事件。

目前，世界500強企業有三分之一都在使用kafka，而使其如此流行的原因有以下幾點：

其一、kafka速度快。

Kafka基于zero  copy原則，深度依靠操作系統內核實現快速移動數據，能將數據記錄分批處理。這些批次數據可以通過端到端的方式從生產者到文件系統(Kafka主題日志)再到消費者。批處理能實現更高效的數據壓縮并減少I  /  O延遲。Kafka將不可變的提交日志寫入連續磁盤，從而避免了隨機磁盤訪問和磁盤尋道速度慢的問題。Kafka支持增加分區進行橫向擴展。它將主題日志分成幾百個(可能有數千個)分區分布到數千個服務器。這種方式可以讓Kafka承載海量負載。

其二、Kafka支持多語言

客戶端和服務器之間的Kafka通信使用基于TCP的線路協議，該協議是版本化和文檔化的。Kafka承諾保持對老客戶端的向后兼容性，并支持多種語言，包括C#，Java，C，Python，Ruby等多種語言。Kafka生態系統還提供REST代理，可通過HTTP和JSON輕松集成。Kafka還通過Kafka的融合模式注冊(ConfluentSchema  Registry)支持Avro模式。Avro和模式注冊允許客戶以多種編程語言制作和讀取復雜的記錄，并允許記錄的變化。

其三、kafka應用廣泛

Kafka支持構建實時流數據管道，支持內存微服務(比如actors，Akka，Baratine.io，QBit，reactors，reactive,，Vert.x，RxJava，SpringReactor)，支持構建實時流應用程序，進行實時數據分析，轉換，響應，聚合、加入實時數據流以及執行CEP。

其四、Kafka可擴展的消息存儲

Kafka是一個很好的記錄或信息存儲系統。Kafka就像一個提交日志存儲和復制的高速文件系統。這些特點使Kafka適用于各種應用場合。寫入Kafka主題的記錄會持久保存到磁盤并復制到其他服務器以實現容錯。由于現在磁盤速度快而且相當大，所以這種方式非常有用。Kafka生產者可以等待確認，所以消息是持久的，因為生產者在復制完成之前不會完成寫入操作。Kafka磁盤結構可以很好地擴展。磁盤在大批量流式傳輸時具有非常高的吞吐量。此外，Kafka客戶端和消費者可以控制讀取位置(偏移量)，這允許在出現重要錯誤(即修復錯誤和重放)時重播日志等用例。而且，由于偏移量是按照每個消費者群體進行跟蹤的，所以消費者可以非常靈活地重播日志。

Kafka可以讓合適的數據以合適的形式出現在合適的地方。Kafka的做法是提供消息隊列，讓生產者單往隊列的末尾添加數據，讓多個消費者從隊列里面依次讀取數據然后自行處理。如此便捷的模式，必然使得kafka在各個領域的應用不斷的加強。

DT時代，對于kafka的應用將不斷的深入，未來不僅僅是世界500強企業會用到kafka，任何一個企業都將使用這一便捷的工具來實現大數據的布局。技術總是在不斷的更新和發展，kafka也在不斷的更細迭代，相信，未來企業的大數據布局，必將因kafka而更加便捷。

看完上述內容，你們掌握大數據Kafka的核心技術有哪些的方法了嗎？如果還想學到更多技能或想了解更多相關內容，歡迎關注億速云行業資訊頻道，感謝各位的閱讀！