卡夫卡教程：你需要学习的一切

Apache Kafka 是一个处理实时数据存储的开源平台。 它主要用作代理并处理发送者和接收者之间共享的大量数据。 继续阅读以了解 Apache Kafka 消息传递系统、其架构和应用程序的基本和高级概念。

什么是阿帕奇卡夫卡？ 卡夫卡背后的历史

Apache Kafka 是一个开源分布式流媒体平台，作为订阅消息系统工作，以实现服务器、应用程序和处理器之间的数据交换。 在 LinkedIn 下开发的 Apache Kafka 被转移到 Apache 软件基金会，目前由 Confluent 监管。

在转到 Kafka 教程之前，让我们讨论一下 Apache Kafka 对大数据频谱的影响。

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了解卡夫卡在近期的流行

Kafka 具有高度弹性，具有节点功能和自动恢复系统。 此外，它的特性简化了大型数据系统组件之间的集成和通信。 由于 Kafka 提供了更高的可靠性、复制和吞吐量，它已经取代了传统的消息传递代理，例如 AMQP、JMS 等。

公司总是渴望聘请具有实际流利程度和经验的 Kafka 专业人士。

Kafka中的消息系统

消息系统的主要任务是简化应用程序之间的数据共享过程。 分布式消息系统本质上是基于可靠的消息队列过程。 Kafka 有两个中央消息系统：一个点对点消息系统和一个发布订阅消息系统。

1.点对点系统

点对点消息系统创建一个队列以便于消息消费。 但是，有一个限制：消息是一一发送给消费者的。 因此，一旦他们成为收件人并阅读了邮件，它就会自动从系统中删除。

2. 发布订阅消息系统

这种消息传递系统往往更加异步。 所有形式的通信都是以服务到服务的方式进行的，用于无服务器和微服务架构。 整个模型发布给订阅者，所有用户都在瞬间收到消息。

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流式处理的简要概述

Apache Kafka 利用一流的消息传递系统来处理连接系统中的数据，加速记录发布，而不必担心以前的记录结果。 此外，这种流式处理简化了流式处理的执行和实现。

Kafka 中的流式处理具有以下特性或功能：

• 记录流发生后立即开始处理。
• 像企业消息系统一样订阅和发布记录流的功能。
• 它安全地存储所有记录。

卡夫卡 API

要详细了解 Apache Kafka 的概念，您必须了解四个核心 API，它们是：

• 产品 API

此 API 允许应用程序访问一个或多个主题的公共记录。

• 消费者 API

它允许应用程序一次订阅一个或多个主题并处理为它们生成的记录。

• 流 API

它使流应用程序能够将输入流传输到输出流。 在这里，应用程序作为流处理器使用来自多个主题的输入流，同时提供多个主题的输出流。

• 连接器 API

此 API 使用现有的应用程序和数据系统执行可重用的产品 API。

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为什么选择卡夫卡？

Apache Kafka 是一个具有多种便利功能的软件平台。 让我们看看其中的一些：

• Apache Kafka 每秒可以相对轻松地处理大量数据和消息。
• Apache Kafka 充当目标系统和源系统之间的中介。
• Apache Kafka 通过低于 10 毫秒的延迟值显示高性能，并使用精通的软件系统进行处理。
• Apache Kafka 具有内置的弹性架构，消除了异常的数据共享复杂性。
• Uber、Walmart 和 Netflix 等全球知名品牌都使用 Apache Kafka。
• Apache Kafka 是容错的。 容错意味着 Kafka 可以防止消费者由于系统错误而丢失消息。
• Apache Kafka 可防止数据重新处理出现问题。

卡夫卡关键组件

通过利用以下组件，Kafka 完成了它的消息传递过程：

• 卡夫卡主题

来自特定类别的消息称为主题。 数据存储在主题中，使用户能够对主题进行分类和复制。 复制是指数据的分区和副本。 此功能为 Kafka 提供了可扩展性和容错性。

• 卡夫卡动物园管理员

Kafka ZooKeeper 用于分散系统中，以实现服务和命名注册表之间的同步。 此外，它允许开发人员跟踪 Kafka 集群并掌握主题和消息。

• 卡夫卡经纪人

Kafka 代理维护已发布的数据，导致每个主题都有零个或多个分区。

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卡夫卡的用途

Kafka有多种用途：

• 消息传递

Kafka 可作为传统消息传递系统的替代品。 它提供了更好的复制能力、更高的吞吐量、一流的内置分区和出色的容错性，使 Kafka 成为处理大量数据的更好解决方案。

• 指标

Kafka 允许开发人员使用汽车运营数据跟踪指标。 此外，它还提供对生成集中供稿的完整统计数据的访问，以便快速查看。

• 事件溯源

大多数流应用程序使用 Kafka 进行事件溯源，因为它支持大型日志数据。

阿帕奇卡夫卡与阿帕奇水槽

许多平台声称提供 Kafka 的独特体验和功能，例如 RabbitMQ、Active MQ、Storm、Apache Flume 和 Spark，但这就是为什么你应该更喜欢 Kafka：

• Apache Kafka 适用于多个消费者和生产者，因此它可以用作通用工具。 另一方面，Apache Flume 是一个特殊用途的工具，应用有限。
• Apache Kafka 使用摄取管道确保最大程度地复制事件。 另一方面，Apache Flume 不会复制这些事件。

结论

本教程介绍了 Kafka 的概念、其用途、组件和消息传递系统。 Kafka 的独特优势和特性帮助它在大数据中获得了广泛的普及。 开发人员可以使用本教程开始了解 Kafka 基础知识。 推荐专业完整的Kafka认证课程，通过实时项目获得实践经验。

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