大数据完整教程之Kafka入门简介

大数据技术框架当中，涉及到多个生态系统组件，根据不同的数据处理需求，给出相应的解决方案，各个组件之间共同配合，共同完成大数据处理的整个任务流程。今天的大数据完整教程，我们为大家带来Kafka入门简介。

根据官方的定义，Kafka是一个分布式流平台，而流平台的关键功能有是三个：发布和订阅记录流，类似于消息队列或企业消息传递系统、以容错的持久方式存储记录流、处理记录流。当然，这也就是Kafka主要的作用。


Kafka可以理解为一个实时数据处理系统，具有高可靠性，支持横向扩展，且速度快，因为被企业信赖。在kafka当中，数据一旦产生，就要能快速进行处理，最常见的就是消息中间件。

消息中间件的作用主要有两点：一是解耦消息的生产和消费，二是缓冲。

消息中间件之所以可以解耦消息的生产和消费，主要是它提供了一个存放消息的地方——生产者把消息放进来，消费者在从中取出消息进行处理。

那么这个存放消息的地方，应该采用什么数据结构呢？

在绝大多数情况下，我们都希望先发送进来的消息，可以先被处理（FIFO），这符合大多数的业务逻辑，少数情况下我们会给消息设置优先级。不管怎样，对于消息中间件来说，一个先进先出的队列，是非常合适的数据结构：

那么要怎样保证消息可以被顺序消费呢？

消费者过来获取消息时，每次都把index=0的数据返回过去，然后再删除index=0的那条数据？

很明显不行，因为订阅了这条消息的消费者数量，可能是0，也可能是1，还可能大于1。如果每次消费完就删除了，那么其他订阅了这条消息的消费者就获取不到这条消息了。

事实上，Kafka会对数据进行持久化存储（至于存放多长时间，这是可以配置的），消费者端会记录一个offset，表明该消费者当前消费到哪条数据，所以下次消费者想继续消费，只需从offset+1的位置继续消费就好了。消费者甚至可以通过调整offset的值，重新消费以前的数据。

以上就是大数据完整教程之Kafka入门简介了，Kafka在大数据系统当中的应用非常普遍，作为消息中间件，起到关键性的作用，在学习阶段也牢牢掌握下来。成都加米谷大数据，专业大数据培训机构，大数据开发培训班正在招生中，课程详情可联系客服了解！