什么是kafka？

LinkedIn開發的用于處理實時數據的開源軟件平臺稱為Kafka。它發布和訂閱記錄流，也用于容錯存儲。這些應用程序旨在處理時間和使用記錄。不同服務器的日志分區在 Kafka 中進行復制。它存儲、讀取和分析開發人員和用戶貢獻編碼更新的流數據。它用于消息傳遞、網站活動跟蹤、日志聚合和提交日志。它可以用作數據庫，但它不具備數據模型或索引。

Apache Kafka 是一種分布式數據存儲，經過優化以實時提取和處理流數據。流數據是指由數千個數據源持續生成的數據，通常可同時發送數據記錄。流平臺需要處理這些持續流入的數據，按照順序逐步處理。

Kafka 為其用戶提供三項主要功能：

發布和訂閱記錄流

按照記錄的生成順序高效地存儲記錄流

實時處理記錄流

Kafka 主要用于構建適應數據流的實時流數據管道和應用程序。它結合了消息收發、存儲和流處理功能，能夠存儲歷史和實時數據。

了解kafka

它的增長呈指數級增長。讓我們看看一些事實和統計數據，以更好地強調我們的想法。它享有全球超過三分之一的財富 500 強企業的首選。這種分布由旅游公司、電信巨頭、銀行和其他幾家公司共享。LinkedIn、Microsoft 和 Netflix 每天使用 Kafka 處理四個逗號的消息（幾乎等于 1,000,000,000,000）。

它用于實時數據流、收集大數據或進行實時分析（或兩者兼而有之）。它與內存中的微服務一起使用以提供持久性，并可用于將事件提供給 CEP（復雜事件流系統）和 IoT/IFTTT 式自動化系統。

Kafka 的工作原理

列隊

發布-訂閱

kafka為什么那么快呢？

由簡單驅動將是定義性能的正確方法。從它的設置和使用中很容易弄清楚 Kafka 是如何如此輕松地工作的。這種提高的行為性能致力于其穩定性，提供可靠的持久性，以及靈活的內置發布或訂閱或隊列維護功能。如果您需要處理 N 數量的客戶端組，如果您必須在市場上展示強大的復制，以向您的客戶提供一致的方法（即 Kafka 主題分區），那么這一點至關重要。Kafka 使其與競爭對手區分開來的關鍵行為是它與具有數據流的系統的兼容性——它的過程使這些系統能夠聚合、轉換和加載其他存儲以方便工作。“如果kafka很慢，上述所有事實都是不可能的”。

隨著 Kafka 工作的進一步簡化，我們必須進入“操作系統級別”。

讓我們看看 Kafka 在操作系統級別是如何工作的：

• 它依靠操作系統內核來更快地移動數據，并根據零拷貝原理工作。
• 它允許將數據記錄批處理成塊，這些塊可以從文件系統（又名 Kafka 主題日志）中看到給消費者。
• 批處理數據的功能提供了有效的數據壓縮和 I/O 延遲減少。
• 它具有通過分片水平擴展的能力。它可以將標題日志分成數百到數千個分區。這使它能夠輕松處理大量工作量。

 

Kafka 應用概述

IT 行業的熱門領域之一是大數據。該公司處理大量客戶數據并獲得有用的見解，以幫助他們的業務并為客戶提供更好的服務。挑戰之一是處理這些大量數據并將其從一端傳輸到另一端以進行分析或處理；這就是 Kafka（一種可靠的消息傳遞系統）發揮作用的地方，它有助于實時收集和傳輸大量數據。Kafka 專為分布式高吞吐量系統而設計，非常適合大規模消息處理應用程序。Kafka 支持當今許多最好的商業和工業應用程序。需要具有強大技能和實踐知識的卡夫卡專業人員。

本文將了解 Kafka、它的特性、用例，并了解一些使用它的著名應用程序。

 

頂級 Kafka 應用程序

本文的這一部分將看到一些流行和廣泛實現的用例，并看到一些 Kafka 的實際實現。

現實生活中的應用

1. Twitter：流處理活動

Twitter 是一個社交網絡平臺，它使用 Storm-Kafka（一種開源流處理工具）作為其流處理基礎設施的一部分。反過來，輸入數據（推文）被用于聚合、轉換和豐富，以供進一步使用或后續處理活動。

2. LinkedIn?：流處理和度量

LinkedIn 使用 Kafka 進行流數據和運營指標活動。LinkedIn 使用 Kafka 的附加功能（例如 Newsfeed）來消費消息并對接收到的數據進行分析。

3. Netflix?：實時監控和流處理

Netflix 有自己的攝取框架，可將輸入數據轉儲到 AWS S3 中，并使用 Hadoop 運行視頻流分析、UI 活動、事件以增強用戶體驗，并使用 Kafka 通過 API 進行實時數據攝取。

4. Hotstar?：流處理

Hotstar 推出了自己的數據管理平臺——Bifrost，其中 Kafka 用于數據流、監控和目標跟蹤。由于其可擴展性、可用性和低延遲能力，Kafka 非常適合處理 Hotstar 平臺每天或在任何特殊場合（任何音樂會直播或任何現場體育比賽等）生成的數據的數據顯著增加。

大多數時候，Apache Kafka 被用作開發流數據架構的構建塊。這種架構用于收集產品/服務器日志、分析點擊流以及從機器生成的數據中獲取信息等應用程序中。

但與 Kafka 一起，我們需要使用額外的資源或工具將獲得的數據流轉換為有意義的數據，以幫助獲得可用于數據驅動決策的洞察力。例如，我們可能需要實時從物聯網設備獲得的原始數據?或從社交媒體平臺獲得的數據中生成洞察力，并進行一些分析或處理，并將其展示給業務部門，以做出更好的決策或幫助他們改進他們服務的表現。

對于這些類型的用例，我們希望將輸入數據/原始數據流式傳輸到數據湖中，以存儲我們的數據并確保數據質量而不影響性能。

另一種情況，我們可能直接從 Kafka 讀取數據，是當我們需要極低的端到端延遲時，例如將數據提供給實時應用程序。

Kafka 為其用戶提供了某些功能：

• 發布和訂閱數據。
• 按有效生成的順序存儲數據。
• 實時/即時處理數據。

卡夫卡，大多數時候，用于：

• 實現在系統中的兩個實體之間可靠地獲取數據的動態流數據管道。
• 實現轉換或操縱或處理數據流的動態流應用程序。

用例

以下是 Kafka 應用程序的一些廣泛實施的用例：

1. 消息傳遞

Kafka 比 ActiveMQ、RabbitMQ 等其他傳統消息系統工作得更好。相比之下，Kafka 提供了更好的吞吐量、內置的分區設施、復制和容錯能力，使其成為更適合大規模處理應用程序的消息系統。

2. 網站活動追蹤

可以通過 Kafka 或 Kafka 跟蹤和饋送用戶活動（頁面查看、搜索或任何操作）以進行實時監控或分析，以將這些類型的數據存儲到Hadoop 或數據倉庫中以供以后處理或操作。活動跟蹤會生成大量數據，需要將這些數據傳輸到所需位置而不會丟失數據。

3. 日志聚合

日志聚合是將來自應用程序的不同服務器的物理日志文件收集/合并到單個存儲庫（文件服務器或 HDFS）中進行處理的過程。與 Flume 相比，Kafka 提供了良好的性能和更低的端到端延遲。

結論

Kafka 在大數據空間中被大量使用，以非常快速地攝取和移動大量數據，因為它的性能特征和特性有助于實現可擴展性、可靠性和可持續性。在本文中，我們討論了 Apache Kafka 的特性、用例和應用程序，使其成為更好的流數據工具。

你可以用kafka做什么？

如果您的公司經常處理大量數據，那么您需要 Kafka。有很多公司在使用它。

• LinkedIn 使用它來跟蹤數據和運營指標。
• Twitter 提供流處理基礎設施。

從優步到 Spotify，從高盛到思科，有很多公司。

優點

以下是提到的優點：

• 高吞吐量：它可以在高速生成時輕松處理大量數據，這是對 Kafka 有利的一個特殊優勢。該應用程序缺乏巨大的硬件來支持每秒數千條消息的頻率的消息吞吐量。
• 低延遲：處理這種大量消息生成的低延遲。
• 容錯：這個功能很方便；它具有受集群中內置節點限制的固有能力。
• 耐用：它的操作非常耐用，這也是許多跨國公司更喜歡使用 Kafka 的原因。談到操作的持久性，從長遠來看，消息不會丟失。

所需技能

成為 Kafka 專業人士沒有特殊要求。

但我們強調了一些流和專業人士：

• 愿意在大數據流中從事職業并希望加速其職業生涯的開發人員。
• 就隊列和消息系統而言，測試專業人??員在 Kafka 中有很好的范圍。
• 架構師——因為一切都需要一些框架，而且這個框架可以不時更新。大數據架構師會發現 Kafka 是一項很好的職業投資。
• 如果有上述專業人員可以更好地管理資源，則需要項目經理。因此，Kafka領域的管理專業人員也可以獲得更高的職位。

為什么使用kafka？

為了根據業務需要跟蹤和處理數據，它在全球范圍內都是首選。它提供了通過實時分析實時流式傳輸數據的可能性。它快速、可擴展、耐用，并且設計為容錯。Web 上有多個用例，您可以從中了解為什么 JMS、RabbitMQ 和 AMQP 甚至不被認為可以使用，因為需要操作大量和響應能力。

它具有高吞吐量、具有復制特性的可靠設置，使其成為在物聯網傳感器上工作的首選。

兼容性是使用它并使其在全球范圍內接受的另一個原因。它可以輕松配置為與下面列出的應用程序一起使用。這種組合對于許多公司發展業務和生存至關重要（因為它可以節省時間和金錢）。

• 水槽
• 火花流
• HBase
• Spark 用于數據的實時攝取、處理和分析。
• 它用于提供 Hadoop BigData。

范圍

它在全球范圍內都做得很好。好吧，我們不是說這個而是統計數據。

kafka專業人士的薪資統計 - PayScale

• 軟件工程師——109,825 美元
• 數據工程師——109,580 美元
• 開發人員——81,182 美元
• 高級數據工程師——127 美元，836 美元

結論

目前，kafka已經成為實時數據分析的事實標準，精度最高，以微秒為單位。我們在數據和細節方面提出了我們的見解，以支持 Kafka 技術。幾家大公司每天都在利用數據；為此，他們需要專業人員來利用這些龐大的數據集。使用 Kafka，可以確保在大數據分析領域引領他們的職業生涯。