kafka应用场景 不是kafka适合的应用场景

各位老铁们，大家好，今天由我来为大家分享kafka应用场景，以及不是kafka适合的应用场景的相关问题知识，希望对大家有所帮助。如果可以帮助到大家，还望关注收藏下本站，您的支持是我们最大的动力，谢谢大家了哈，下面我们开始吧！

rabbitmq kafka区别

1.应用场景方面

RabbitMQ：用于实时的，对可靠性要求较高的消息传递上。

kafka：用于处于活跃的流式数据，大数据量的数据处理上。

2.架构模型方面

producer，broker，consumer

RabbitMQ：以broker为中心，有消息的确认机制

kafka：以consumer为中心，无消息的确认机制

3.吞吐量方面

RabbitMQ：支持消息的可靠的传递，支持事务，不支持批量操作，基于存储的可靠性的要求存储可以采用内存或硬盘，吞吐量小。

kafka：内部采用消息的批量处理，数据的存储和获取是本地磁盘顺序批量操作，消息处理的效率高，吞吐量高。

4.集群负载均衡方面

RabbitMQ：本身不支持负载均衡，需要loadbalancer的支持

kafka：采用zookeeper对集群中的broker，consumer进行管理，可以注册topic到zookeeper上，通过zookeeper的协调机制，producer保存对应的topic的broker信息，可以随机或者轮询发送到broker上，producer可以基于语义指定分片，消息发送到broker的某个分片上。

日志采集系统flume和kafka有什么区别及联系

Flume和Kafka有一部分功能是相同的，但是整体来看，两者的差别还是很大的；它们使用的场景有所不同，但是可以相互配合使用。

简单的说，Flume是分布式日志收集系统，它把各个服务器上的日志收集起来，传送到制定的地方，比如传送到HDFS中。

Kafka的定位是分布式消息中间件，自带存储，提供push和pull存取数据功能。

在实际应用中，系统实时产生的日志需要最后进入HDFS，但是生产上的日志数量会有波动，比如由于访问量的增加，导致突然之间产生大量的日志，这时候可能会导致日志写入HDFS失败，所以这时候可以先把日志数据写入到Kafka中，再由Kafka导入到HDFS中。

总结：在日志采集系统中，把Kafka当做日志缓存更加合适，Flume做数据采集，因为它可以定制很多数据源，减少开发量，所以Flume和Kafka可以配合起来一起工作。

整体的流程是这样的:

服务器上的日志<--Flume-->Kafka-->HDFS-->离线计算

服务器上的日志<--Flume-->Kafka-->Storm

希望我的回答能够帮助到你！

为何使用kafka和flume

Flume：管道----个人认为比较适合有多个生产者场景，或者有写入Hbase、HDFS和kafka需求的场景。

Kafka：消息队列-----由于Kafka是Pull模式，因此适合有多个消费者的场景。

目前应用场景，一台日志转发机负责产生日志。后端需要通过Strom消费日志信息，建议可以设置成log-->Kafka->Strom.如果以后有写入Hbase或者HDFS的需求可以，在Kafka后面再接上Strom，或者在日志转发机上直接日志落地，由Flume去读取日志消息。

kafka分区的目的是什么

Kafka分区的目的是实现高吞吐量和可伸缩性。分区允许Kafka以并行的方式处理和存储消息，从而提高消息的处理能力和系统的整体性能。

以下是Kafka分区的几个主要目的：

1.并行处理：通过将消息分散到多个分区中，Kafka可以以并行的方式处理消息。每个分区都有自己的消费者，可以独立地消费消息，从而实现高吞吐量的消息处理。

2.负载均衡：分区使得消息能够均匀地分布在多个节点上，避免了单一节点的负载过重。这样可以提高系统的负载均衡性，使得消息能够更有效地处理和传递。

3.容错性：分区使得消息在多个副本中进行复制存储，即使某个节点或分区发生故障，仍然可以从其他副本中获取消息。这提供了高可用性和数据冗余，保证了消息的可靠性和数据的安全性。

4.扩展性：通过增加分区的数量，可以水平扩展Kafka集群的能力。每个分区都可以在不同的节点上进行处理，从而实现系统的横向扩展，适应高负载和大规模数据的需求。

总而言之，Kafka分区能够将消息处理和存储任务分散到多个节点上，提高系统的吞吐量、可靠性和扩展性，是实现高性能、高可用的分布式消息系统的重要组成部分。

rabbit与kafka区别

1.应用场景方面

RabbitMQ：用于实时的，对可靠性要求较高的消息传递上。

kafka：用于处于活跃的流式数据，大数据量的数据处理上。

2.架构模型方面

producer，broker，consumer

RabbitMQ：以broker为中心，有消息的确认机制

kafka：以consumer为中心，无消息的确认机制

3.吞吐量方面

RabbitMQ：支持消息的可靠的传递，支持事务，不支持批量操作，基于存储的可靠性的要求存储可以采用内存或硬盘，吞吐量小。

kafka：内部采用消息的批量处理，数据的存储和获取是本地磁盘顺序批量操作，消息处理的效率高，吞吐量高。

4.集群负载均衡方面

RabbitMQ：本身不支持负载均衡，需要loadbalancer的支持

kafka：采用zookeeper对集群中的broker，consumer进行管理，可以注册topic到zookeeper上，通过zookeeper的协调机制，producer保存对应的topic的broker信息，可以随机或者轮询发送到broker上，producer可以基于语义指定分片，消息发送到broker的某个分片上。

关于kafka应用场景到此分享完毕，希望能帮助到您。