kafka what?

我们为何需要搭建Apache Kafka分布式系统

活动数据

网站用户行为相关数据,例如PV、UV等。
 
运营数据
监控系统性能指标(cpu利用率、负载,内存使用率,磁盘利用率,IO性能)
 
以上这些数据的特点:
数据不可变
海量数据
需要实时处理
 
传统消息系统(Fire and forget)并不能很好的支持。
 

Kafka的使用场景

下面是一些关于Apache kafka 流行的使用场景。这些领域的概述,可查看博客文章

消息

kafka更好的替换传统的消息系统,消息系统被用于各种场景(解耦数据生产者,缓存未处理的消息,等),与大多数消息系统比较,kafka有更好的吞吐量,内置分区,副本和故障转移,这有利于处理大规模的消息。

根据我们的经验,消息往往用于较低的吞吐量,但需要低的端到端延迟,并需要提供强大的耐用性的保证。

在这一领域的kafka比得上传统的消息系统,如的ActiveMQRabbitMQ的。

网站活动追踪

kafka原本的使用场景:用户的活动追踪,网站的活动(网页游览,搜索或其他用户的操作信息)发布到不同的话题中心,这些消息可实时处理,实时监测,也可加载到Hadoop或离线处理数据仓库。

每个用户页面视图都会产生非常高的量。

指标

kafka也常常用于监测数据。分布式应用程序生成的统计数据集中聚合。

日志聚合

使用kafka代替一个日志聚合的解决方案。

流处理

kafka消息处理包含多个阶段。其中原始输入数据是从kafka主题消费的,然后汇总,丰富,或者以其他的方式处理转化为新主题,例如,一个推荐新闻文章,文章内容可能从“articles”主题获取;然后进一步处理内容,得到一个处理后的新内容,最后推荐给用户。这种处理是基于单个主题的实时数据流。从0.10.0.0开始,轻量,但功能强大的流处理,就进行这样的数据处理了。

除了Kafka Streams,还有Apache Storm和Apache Samza可选择。

事件采集

事件采集是一种应用程序的设计风格,其中状态的变化根据时间的顺序记录下来,kafka支持这种非常大的存储日志数据的场景。

提交日志

kafka可以作为一种分布式的外部提交日志,日志帮助节点之间复制数据,并作为失败的节点来恢复数据重新同步,kafka的日志压缩功能很好的支持这种用法,这种用法类似于Apacha BookKeeper项目。



作者:半兽人
链接:http://orchome.com/295
来源:OrcHome
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转载自www.cnblogs.com/xiaobin-hlj80/p/9034288.html
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