producer生产数据：
producer采用推（push）模式将消息发布到broker，每条消息都被追到（append）到分区（partition）中，属于顺序写磁盘（顺序写磁盘效率比随机写内存要高，保障kafka吞吐率）
Broker和Zookeeper存储数据：
broker一般数据存在logs下面，Zookeeper用命令（ls /）逐级查看
Consumer消费数据：
每一个消费者可以消费不同分区的数据，同一组消费者不能消费同分区的数据。
高级消费者和低级消费者：
高级消费者优点：不用手动设置分区指定offset即可访问topic。 缺点：不能指定offset访问数据
低级消费者优点：能指定offset访问数据
Kafka与Flume对比
Flume：
1.适用与多数据源采集数据（根据后台服务器数量设置agent个数）
2.适合少量消费者（不便于改动conf文件）
3.使用与hadoop生态圈交互
4:适合安全性不高的操作（大多channel的type都是memory（快），另一个file一般用于安全性较高的操作）
Kafka：
1.适合多个消费者消费数据（创建不同组的消费者即可）
2.适合安全性较高的操作（副本机制）
Flume与Kafka集成：
一般公司所用模型：后台服务器数据 --> Flume（多数据源）–> Kafka(多部门) --> 离线和实时处理数据