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朱佳目录0102Kafka是如何工作的Kafka——实时消息解决方案Kafka是如何工作的1Kafka是如何工作的理解Kafka工作原理的关键在于理解Kafka的抽象提交日志，该机制可以高效可靠地将变化分发给消费者。数据生产者发送流式记录，然后被附加到提交日志，消费者可以以非常低的延迟获取日志的更新。由于消费者彼此独立地向前读取提交日志，因此每个消费者都可以获取可靠且有序的更新流。Commit LogHadoopStreamProcessingCachesDatabases多个数据源写入提交日志数据源Kafka是如何工作的数据库更新需要按照它们发生的顺序进行。Kafka的提交日志可以分布在一个集群中，每个日志的每个部分被复制以满足容错需要。该集群并行和有序地将数据传输到多个客户。Kafka集群的规模可以缩小或扩大，并且对应用程序透明。即使使用Kafka数据的Hadoop集群停下来一段时间，也没什么可担心的，因为Kafka集群会安全地保存所有的变化。这些功能使Kafka与典型的企业消息系统不同Kafka是如何工作的与典型的消息系统一样，Kafka的设计涉及4个关键组件:主题、生产者、消费者和协调器。以下是4个关键组件的交互方式:■主题是用户定义的消息发布类别。■生产者发布消息到主题。■消费者订阅这些主题以访问已发布的消息。■协商器是管理与消息传递有关的所有工作的服务，涉及各种主题中消息的持久性和复制。Kafka是如何工作的消费者负责跟踪他们消费的消息。消费者通过跟踪所谓的偏移来跟踪他们消费的消息，这是一个标识消息的顺序号码。消费者可以通过提供消息的偏移值来轻松地获取存储在磁盘上的任何消息。与传统的消息系统(如JMS)不同，协商器放弃了跟踪消息消费的职责。这个设计是Kafka能够扩大消费者数量的关键。Kafka——实时消息解决方案2Kafka——实时消息解决方案除了高可靠性和吞吐量之外,Kafka在为超大规模的数据提供实时发布-订阅解决方案上有突出表现。可以使用多个生产者，例如生成日志的Web应用程序、生成Web分析日志的生产者等。生产者向各类消费者发送数据，包括可能将数据存储在HDFS或RDBMS中的离线消费者。近实时消费者可能会将数据存储在诸如Cassandra之类的NoSQL数据库中，并将实时消息过滤成内存数据库中的消息并触发警报事件。Kafka——实时消息解决方案Hadoop和其他系统提供的离线分析不足以处理用户的Web活动(如登录和页面访问)以及社交网络活动(如喜欢和评论)生成的大量数据。Kafka提供了一种组合在线和离线处理的方法，这不仅可以将数据并行加载到HDFS中，而且可以分割一组机器上的实时消费。

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