Kafka系列文章：
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Kafka消费语义分析
通常架构：Flume --> Kafka --> Spark Srteaming
- Flume作为Kafka的生产者
- Spark Streaming作为Kafka的消费者
对于Flume来说：
- source：CDH NameNode的log（本次案例）
- sink：kafka
3种消费语义
- at most once
最多一次，消息可能丢失，但是不会重复投递 - at least once
至少一次，消息不会丢失，但是可能重复投递
确保消息发送成功之后才进行消费，如果没有发送成功会继续发送，因此会导致重复消费的情况发生；ack=all - exactly once
正好一次，消息不会丢失，也不会重复（这才是我们真正想要的）
幂等性
0.10.0.1版本，无法实现该语义，本次案例使用的版本
0.11版本，官方已经说是支持该语义了（需要自己去进行测试）
Kafka 0.11.X 版本关于支持exactly once的说明：
网址：http://kafka.apache.org/0110/documentation.html
commit&offset
Producer：
生产者进行发送消息，有个commit的概念
如果commit成功，那意味着消息不会丢失
如果commit失败，那意味着消息会丢失
Consumer：
消费者进行消费消息，有个offset的概念，通常来说offset是由consumer自己来维护的
消息被消费之后，标记到最新的被消费消息的位置，表明消息已经被使用了
1,2,3,4 总共4条消息
0,1,2,3 每条消息的下标，消费被消息之后，offset会进行更新维护
offset的维护分好几种，后面文章会进行详细介绍
不维护offset带来的影响
Offset如果没有维护，这时spark streaming挂了（即consumer挂了），那么重新被启动的consumer就会从上一次所更新的offset去消费，导致重复消费
举例：
读了100条数据，消费了50条，还没来得及回写确认的动作（100条处理完了，才去更新offset，因此offset也没有来得及更新），突然consumer挂了；重启consumer之后，还是从0开始进行消费，因此数据就会被重复消费（因此在该例子中重新启动的consumer是从0开始消费的）
数据重复了，该怎么办呢？ ==> 这是需要进行思考的点
Kafka分区策略
工作中用的不多，但是在面试中经常被问到，以kafka 0.10.0.1版本为例，通过源码去解析：
https://github.com/apache/kafka/blob/0.10.0.1/core/src/main/scala/kafka/producer/DefaultPartitioner.scala
通过源码可以发现，kafka的分区策略为：hash(key) % partitions
对key取hash，然后与topic的分区数量取模，从而得到对应的数据（即消息）应该去哪个对应的分区
代码:
老的路径：kafka.producer.DefaultPartitioner.scala
新的路径（0.10.0.0版本之后）：org.apache.kafka.clients.producer.internals.DefaultPartitioner