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在大数据中,使用了大量的数据。 关于数据,我们有两个主要挑战。第一个挑战是如何收集大量的数据,第二个挑战是分析收集的数据。 为了克服这些挑战,您必须需要一个消息系统。
Kafka专为分布式高吞吐量系统而设计。 Kafka往往工作得很好,作为一个更传统的消息代理的替代品。 与其他消息传递系统相比,Kafka具有更好的吞吐量,内置分区,复制和固有的容错能力,这使得它非常适合大规模消息处理应用程序。
什么是消息系统?
消息系统负责将数据从一个应用程序传输到另一个应用程序,因此应用程序可以专注于数据,但不担心如何共享它。 分布式消息传递基于可靠消息队列的概念。 消息在客户端应用程序和消息传递系统之间异步排队。 有两种类型的消息模式可用 – 一种是点对点,另一种是发布 – 订阅(pub-sub)消息系统。 大多数消息模式遵循 pub-sub 。
点对点消息系统
在点对点系统中,消息被保留在队列中。 一个或多个消费者可以消耗队列中的消息,但是特定消息只能由最多一个消费者消费。 一旦消费者读取队列中的消息,它就从该队列中消失。 该系统的典型示例是订单处理系统,其中每个订单将由一个订单处理器处理,但多个订单处理器也可以同时工作。 下图描述了结构。
发布 – 订阅消息系统
在发布 – 订阅系统中,消息被保留在主题中。 与点对点系统不同,消费者可以订阅一个或多个主题并使用该主题中的所有消息。 在发布 – 订阅系统中,消息生产者称为发布者,消息使用者称为订阅者。 一个现实生活的例子是Dish电视,它发布不同的渠道,如运动,电影,音乐等,任何人都可以订阅自己的频道集,并获得他们订阅的频道时可用。
什么是Kafka?
Apache Kafka是一个分布式发布 – 订阅消息系统和一个强大的队列,可以处理大量的数据,并使您能够将消息从一个端点传递到另一个端点。 Kafka适合离线和在线消息消费。 Kafka消息保留在磁盘上,并在群集内复制以防止数据丢失。 Kafka构建在ZooKeeper同步服务之上。 它与Apache Storm和Spark非常好地集成,用于实时流式数据分析。
好处
以下是Kafka的几个好处 –
- 可靠性 - Kafka是分布式,分区,复制和容错的。
- 可扩展性 - Kafka消息传递系统轻松缩放,无需停机。
- 耐用性 - Kafka使用分布式提交日志,这意味着消息会尽可能快地保留在磁盘上,因此它是持久的。
- 性能 - Kafka对于发布和订阅消息都具有高吞吐量。 即使存储了许多TB的消息,它也保持稳定的性能。
Kafka非常快,并保证零停机和零数据丢失。
用例
Kafka可以在许多用例中使用。 其中一些列出如下 –
- 指标 - Kafka通常用于操作监控数据。 这涉及聚合来自分布式应用程序的统计信息,以产生操作数据的集中馈送。
- 日志聚合解决方案 - Kafka可用于跨组织从多个服务收集日志,并使它们以标准格式提供给多个服务器。
- 流处理 - 流行的框架(如Storm和Spark Streaming)从主题中读取数据,对其进行处理,并将处理后的数据写入新主题,供用户和应用程序使用。 Kafka的强耐久性在流处理的上下文中也非常有用。
需要Kafka
Kafka是一个统一的平台,用于处理所有实时数据Feed。 Kafka支持低延迟消息传递,并在出现机器故障时提供对容错的保证。 它具有处理大量不同消费者的能力。 Kafka非常快,执行2百万写/秒。 Kafka将所有数据保存到磁盘,这实质上意味着所有写入都会进入操作系统(RAM)的页面缓存。 这使得将数据从页面缓存传输到网络套接字非常有效。