深入了解apachekafka数据采集-创新互联
apache kafka数据采集是什么？相信大部分人都不太了解，今天小编为了让大家更加了解apache kafka数据采集，给大家总结了以下内容，一起往下看吧。
Apache Kafka - 介绍
Apache Kafka起源于LinkedIn，后来成为2011年的开源Apache项目，然后在2012年成为Apache的一流项目。Kafka以Scala和Java编写。Apache Kafka是基于发布订阅的容错消息系统。它是快速，可扩展和分布的设计。
本教程将探讨Kafka的原理，安装，操作，然后将介绍Kafka集群的部署。最后，我们将总结实时应用和与Big Data Technologies的集成。
在进行本教程之前，您必须对 Java，Scala，分布式消息系统和Linux环境有很好的了解。
在大数据中，使用了大量的数据。关于数据，我们有两个主要挑战。第一个挑战是如何收集大量数据，第二个挑战是分析收集的数据。为了克服这些挑战，您需要一个消息系统。
Kafka专为分布式高吞吐量系统而设计。Kafka作为一个更传统的邮件经纪人的替代品往往运作良好。与其他消息系统相比，Kafka具有更好的吞吐量，内置的分区，复制和固有的容错能力，使其非常适合大规模的消息处理应用。
什么是邮件系统？
消息系统负责将数据从一个应用程序传输到另一个应用程序，因此应用程序可以专注于数据，但不用担心如何共享数据。分布式消息传递基于可靠消息队列的概念。消息在客户端应用程序和消息系统之间异步排队。两种类型的消息传递模式是可用的 - 一种是点对点，另一种是发布订阅（pub-sub）消息系统。大多数消息传递模式跟随pub-sub。
点到点信息系统
在点对点系统中，消息将保留在队列中。一个或多个消费者可以使用队列中的消息，但是特定消息可以由最多仅一个消费者消费。一旦消费者读取队列中的消息，它将从该队列中消失。该系统的典型示例是订单处理系统，其中每个订单将由一个订单处理器处理，但多订单处理器可以同时工作。下图描绘了结构。
发布订阅消息系统
在发布订阅系统中，邮件将保留在主题中。与点对点系统不同，消费者可以订阅一个或多个主题并消费该主题中的所有消息。在Publish-Subscribe系统中，消息生成器被称为发布者，消息消费者被称为订户。一个现实的例子是Dish TV，它发布不同的频道，如运动，电影，音乐等，任何人都可以订阅自己的频道，并获得他们的订阅频道。
什么是Kafka？
Apache Kafka是分布式发布订阅消息传递系统和强大的队列，可以处理大量数据，并使您能够将消息从一个端点传递到另一个终端。Kafka适用于离线和在线消息消费。Kafka消息被保留在磁盘上，并在集群内复制以防止数据丢失。Kafka建立在ZooKeeper同步服务之上。它与Apache Storm和Spark完美结合，实时流式传输数据分析。
优点 以下是Kafka的几个好处 -
可靠性 - Kafka是分布式，分区式，复制型和容错型。
可扩展性 - Kafka消息系统轻松扩展，无需停机时间。
耐用性 - Kafka使用分布式提交日志，这意味着邮件尽可能快地依然存在于磁盘上，因此它是耐用的。
性能 - Kafka对于发布和订阅消息都具有高吞吐量。它保持稳定的性能，即使存储了许多TB的消息。
Kafka非常快，保证零停机和零数据丢失。
用例
Kafka可用于许多用例。其中有些列在下面 -
指标 - Kafka经常用于运行监控数据。这涉及从分布式应用程序聚合统计信息，以产生操作数据的集中式提要。
日志聚合解决方案 - Kafka可以在整个组织中使用，从多个服务收集日志，并以标准格式提供给多个服务器。
流处理 - 流行框架（如Storm和Spark
Streaming）从主题读取数据，处理它，并将处理后的数据写入可用于用户和应用程序的新主题。Kafka的强大耐用性在流处理方面也非常有用。
Kafka需要
Kafka是处理所有实时数据源的统一平台。Kafka支持低延迟消息传递，并在存在机器故障的情况下保证容错。它具有处理大量不同消费者的能力。Kafka非常快，执行200万次写/秒。Kafka将所有数据保留到磁盘，这实质上意味着所有的写入都将转到操作系统（RAM）的页面缓存。这将数据从页面缓存传输到网络套接字非常有效。
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