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大数据之kafka

一、概念

1、定义

        传统定义:Kafka是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列(Message Queue),主要应用于大数据实时处理领域。

        主要任务:发布/订阅,消息发布者不会将消息发送给特定的订阅者,而是将发布的消息分为不同的类别(topic),由订阅者自己拉取感兴趣的消息。

Kafka最 新定义 : Kafka是 一个开源的 分 布式事件流平台 (Event Streaming Platform),被数千家公司用于高性能数据管道、流分析、数据集成和关键任务应用。

2、消息队列

        主要应用于:缓存/消峰、解耦和异步通信。

缓存/消峰:缓解数据量大而造成的消息处理压力,有助于控制和优化数据流经过系统的速度,解决生产消息和消费消息的处理速度不一致的情况。、

 解耦:扩展接口,允许独立的扩展或修改两边的处理过程,只要确保它们遵守同样的接口约束。

异步通信:允许用户先将消息放入队列中,不立即处理,等需要是再处理。

消息队列的两种模式(即数据的消费模式不同):

 3、kafka的基础架构

目前大多数使用的仍然是由zookeeper管理的kafka结构,kafka主要由生产者、kafka集群和消费者构成,主要处理数据的分配和过滤操作。

 其中,1)Producer:消息生产者,就是想kafka broker发消息的客户端

2)Consumer:消息消费者,向 Kafka broker 取消息的客户端。

3)Consumer Group(CG):消费者组,由多个 consumer 组成。消费者组内每个消费者负责消费不同分区的数据,一个分区只能由一个组内消费者消费;消费者组之间互不 影响。所有的消费者都属于某个消费者组,即消费者组是逻辑上的一个订阅者

4)Broker:一台 Kafka 服务器就是一个 broker。一个集群由多个 broker 组成。一个 broker 可以容纳多个 topic。

5)Topic:可以理解为一个队列(主题),生产者和消费者面向的都是一个 topic。

6)Partition:为了实现扩展性,一个非常大的 topic 可以分布到多个 broker(即服 务器)上,一个 topic 可以分为多个 partition,每个 partition 是一个有序的队列。

7)Replica:副本。一个 topic 的每个分区都有若干个副本,一个 Leader 和若干个 Follower。

8)Leader:每个分区多个副本的“主”,生产者发送数据的对象,以及消费者消费数 据的对象都是 Leader。

9)Fo

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