IT行业的新贵如今花落大数据家，不论是各个行业对于大数据的追捧，还是转型者纷纷入行，都在表明大数据是一个时代发展的趋势。对于大数据不断的了解，我们不难发现kafka说扮演的角色越来越重要，那么对于kafka的概念以及如何学习你都了解吗？
首先，我们简单的了解下kafka的特点及其概念
kafka是用于构建实时数据管道和流应用程序。具有横向扩展，容错，wicked fast（变态快）等优点，并已在成千上万家公司运行，尤其是一些大企业，纷纷利用kafka来促进自身大数据的建设，对于kafka的概念可以简单的解释为消息中间件的一种，至于什么是中间件，我们可以举个例子，生产者消费者，生产者生产鸡蛋，消费者消费鸡蛋，生产者生产一个鸡蛋，消费者就消费一个鸡蛋，假设消费者消费鸡蛋的时候噎住了（系统宕机了），生产者还在生产鸡蛋，那新生产的鸡蛋就丢失了。再比如生产者很强劲（大交易量的情况），生产者1秒钟生产100个鸡蛋，消费者1秒钟只能吃50个鸡蛋，那要不了一会，消费者就吃不消了（消息堵塞，最终导致系统超时），消费者拒绝再吃了，”鸡蛋“又丢失了，这个时候我们放个篮子在它们中间，生产出来的鸡蛋都放到篮子里，消费者去篮子里拿鸡蛋，这样鸡蛋就不会丢失了，都在篮子里，而这个篮子就是“kafka”，也就是中间节。鸡蛋其实就是“数据流”，系统之间的交互都是通过“数据流”来传输的（就是tcp、http什么的），也称为报文，也叫“消息”。消息队列满了，其实就是篮子满了，”鸡蛋“ 放不下了，那赶紧多放几个篮子，其实就是kafka的扩容，kafka就是成为了一个中间件。
其次，为什么Kafka这么流行
最主要的原因是Kafka具有极佳的性能表现。它非常稳定，能提供稳定的持久化，具有灵活的订阅-发布消息队列，可与N个消费者群组进行良好扩展，具有强大的复制功能，为生产者提供可调整的一致性保证，并在碎片级别提供保留排序（即Kafka主题分区）。其次，Kafka可以很好地兼容需要数据流处理的系统，并将这些系统融合、转换并加载到其他存储。另外，Kafka操作（配置和使用）都非常简单，而且Kafka的工作原理也很好理解。当然了，如果Kafka处理数据很慢，有再多其他优点都是没有意义的，所以，“多快好省”就是Kafka的最大优势。
最后，我们来了解如何学习kafka
其实，与学习其他IT技能一样，先理解概念，在进行实操，最为主要的就是需要掌握以下几个点：
1、kafka节点之间如何复制备份的？
2、kafka消息是否会丢失？为什么？
3、kafka最合理的配置是什么？
4、kafka的leader选举机制是什么？
5、kafka对硬件的配置有什么要求？
6、kafka的消息保证有几种方式？
当然，kafka的知识并不仅仅只有这些，此处只是简单的为大家罗列一下比较重要的点，求学者，还应该在实践中去深刻的掌握大数据的相关知识点。
大数据越来越火热，学习大数据开发的人也越来越多，而面对着大数据相对驳杂的知识点，求学者一定要静下心来，一步步、按部就班的教学学习，这样，才能够真正的掌握大数据，成为该行业的大牛。
本文转自：海牛学院