大数据培训：Kafka文件存储和分区机制

Kafka在实时消息流的处理上，为确保消息数据的稳定和可靠性，在存储上引入了相应的手段，比如说分区。今天的大数据培训分享，我们就具体来讲讲Kafka文件存储和分区机制。

kafka文件存储机制

在kafka中生产者（producer）是面向主题（topic）生产数据，但是topic只是逻辑上的概念，在实际的文件存储中，生产者生产的数据是以每个topic中分区来形成的存储文件。

例如：某个topic有三个分区，会在实际的物理存储中形成三个文件，文件命名的格式为：topic名称+分区序号。topic名称是first，则三个文件名字是：first-0，first-1，first-2。

同时因为断的生产数据，为了防止文件过大，导致消费者消费数据，找寻读取数据的速度变慢，kafka设计了分片和索引机制，将每个分区会形成多个segment。每个segment又对应两个文件——“.index”文件和“.log”文件。

当写入数据当一定阶段，会自动生成下一个segment，从segment0到segment1，每个segment中index和log文件以当前segment的第一条消息的offset命名。“.index”文件存储大量的索引信息，“.log”文件存储大量的数据，索引文件中的元数据指向对应数据文件中message的物理偏移地址。

Kafka消息分区机制

①Topic分区

首先简单说一下分区的概念，可以用下图表示：


分区即partition是Kafka中非常重要的概念，分区的作用主要是为Kafka提供负载均衡的能力，同时也是Kafka高吞吐量的保证。生产端要将数据发送到具体topic的某一个分区中，并且消息只在分区内有序。

②分区器

消息通过send方法发送过程中，可能会经过分区器（Partitioner）的作用才能发往broker端。如果消息ProducerRecord中指定了partition字段，那么就不需要分区器的作用，因为partition代表的就是所要发往的分区号。

Kafka提供了默认分区器o.a.k.clients.producer.internals.DefaultPartitioner，并通过其partition()定义主要的分区分配逻辑。接下来我们看一下Kafka相关的分区策略。

③分区策略

所谓分区策略就是决定消息发往具体分区所采用的算法或逻辑。目前Kafka主要提供两种分区策略：哈希策略与轮询策略。

当没有为消息指定key即key为null时，消息会以轮询的方式发送到各个分区（各个版本实现可能不一样，还有一种随机策略，有待考证）；当key不为null时，默认分区器会使用key的哈希值（采用Murmur2Hash算法）对partition数量取模，决定要把消息发送到哪个partition上。

关于大数据培训，Kafka文件存储和分区机制，以上就为大家做了大致的介绍了。理解和掌握Kafka的文件存储和分区机制，对于Kafka组件而言，是非常重要的一部分，建议大家一定要深入搞懂。成都加米谷大数据，专业大数据培训机构，大数据开发、数据分析与挖掘，零基础就业班本月正在招生中，课程大纲及课程视频可联系客服获取！