本文目录
- 大数据Kafka中服务器接点都有哪些呢
- Kafka在大数据环境中如何应用呢
- kafka是干嘛的
- kafka的原理是什么
- 大数据Kafka有哪些优势能力呢
- kafka消费的三种模式是什么
- kafka传递消息的三种方式
- 大数据Kafka是什么呢
- kafka 怎样查看kafka状态
- 在数组中搜索给定的值，如果成功则返回首个相应的键名
大数据Kafka中服务器接点都有哪些呢
4.2 brokerKafka 集群包含一个或多个服务器，服务器节点称为broker。broker存储topic的数据。如果某topic有N个partition，集群有N个broker，那么每个broker存储该topic的一个partition。如果某topic有N个partition，集群有(N+M)个broker，那么其中有N个broker存储该topic的一个partition，剩下的M个broker不存储该topic的partition数据。如果某topic有N个partition，集群中broker数目少于N个，那么一个broker存储该topic的一个或多个partition。在实际生产环境中，尽量避免这种情况的发生，这种情况容易导致Kafka集群数据不均衡。4.3 Topic每条发布到Kafka集群的消息都有一个类别，这个类别被称为Topic。（物理上不同Topic的消息分开存储，逻辑上一个Topic的消息虽然保存于一个或多个broker上但用户只需指定消息的Topic即可生产或消费数据而不必关心数据存于何处）类似于数据库的表名4.3 Partitiontopic中的数据分割为一个或多个partition。每个topic至少有一个partition。每个partition中的数据使用多个segment文件存储。partition中的数据是有序的，不同partition间的数据丢失了数据的顺序。如果topic有多个partition，消费数据时就不能保证数据的顺序。在需要严格保证消息的消费顺序的场景下，需要将partition数目设为1。4.4 Producer生产者即数据的发布者，该角色将消息发布到Kafka的topic中。broker接收到生产者发送的消息后，broker将该消息追加到当前用于追加数据的segment文件中。生产者发送的消息，存储到一个partition中，生产者也可以指定数据存储的partition。4.5 Consumer消费者可以从broker中读取数据。消费者可以消费多个topic中的数据。4.6 Consumer Group每个Consumer属于一个特定的Consumer Group（可为每个Consumer指定group name，若不指定group name则属于默认的group）。4.7 Leader每个partition有多个副本，其中有且仅有一个作为Leader，Leader是当前负责数据的读写的partition。4.8 FollowerFollower跟随Leader，所有写请求都通过Leader路由，数据变更会广播给所有Follower，Follower与Leader保持数据同步。如果Leader失效，则从Follower中选举出一个新的Leader。当Follower与Leader挂掉、卡住或者同步太慢，leader会把这个follower从“in sync replicas”（ISR）列表中删除，重新创建一个Follower。
Kafka在大数据环境中如何应用呢
我们生活在一个数据爆炸的时代，数据的巨量增长给我们的业务处理带来了压力，同时巨量的数据也给我们带来了十分可观的财富。随着大数据将各个行业用户、运营商、服务商的数据整合进大数据环境，或用户取用大数据环境中海量的数据，业务平台间的消息处理将变得尤为复杂。如何高效地采集、使用数据，如何减轻各业务系统的压力，也变得越来越突出。在早期的系统实现时，业务比较简单。即便是数据量、业务量比较大，大数据环境也能做出处理。但是随着接入的系统增多，数据量、业务量增大，大数据环境、业务系统都可出现一定的瓶颈。下面我们看几个场景。
场景一：我们开发过一个设备信息挖掘平台。这个平台需要实时将采集互联网关采集到的路由节点的状态信息存入数据中心。通常一个网关一次需要上报几十甚至几百个变化的路由信息。全区有几万个这种互联网关。当信息采集平台将这些变化的数据信息写入或更新到数据库时候，会给数据库代理非常大的压力，甚至可以直接将数据库搞挂掉。这就对我们的数据采集系统提出了很高的要求。如何稳定高效地把消息更新到数据库这一要求摆了出来。
场景二：数据中心处理过的数据需要实时共享给几个不同的机构。我们常采用的方法是将数据批量存放在数据采集机，分支机构定时来采集；或是分支机构通过JDBC、RPC、
kafka是干嘛的
Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台，由Scala和Java编写。Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。
这种动作（网页浏览，搜索和其他用户的行动）是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。 这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决。
对于像Hadoop一样的日志数据和离线分析系统，但又要求实时处理的限制，这是一个可行的解决方案。Kafka的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过集群来提供实时的消息。
主要特性
Kafka是一种高吞吐量 的分布式发布订阅消息系统，有如下特性：
通过O(1)的磁盘数据结构提供消息的持久化，这种结构对于即使数以TB的消息存储也能够保持长时间的稳定性能。
高吞吐量：即使是非常普通的硬件Kafka也可以支持每秒数百万的消息。
支持通过Kafka服务器和消费机集群来分区消息。
支持Hadoop并行数据加载。
Kafka通过官网发布了最新版本3.0.0。
以上内容来自 百度百科-kafka
kafka的原理是什么
在Kafka中的每一条消息都有一个topic。一般来说在我们应用中产生不同类型的数据，都可以设置不同的主题。一个主题一般会有多个消息的订阅者，当生产者发布消息到某个主题时，订阅了这个主题的消费者都可以接收到生产者写入的新消息。
kafka为每个主题维护了分布式的分区(partition)日志文件，每个partition在kafka存储层面是append log。
任何发布到此partition的消息都会被追加到log文件的尾部，在分区中的每条消息都会按照时间顺序分配到一个单调递增的顺序编号，也就是我们的offset,offset是一个long型的数字，通过这个offset可以确定一条在该partition下的唯一消息。在partition下面是保证了有序性，但是在topic下面没有保证有序性。
扩展资料
producer选择一个topic，生产消息，消息会通过分配策略append到某个partition末尾。
consumer选择一个topic，通过id指定从哪个位置开始消费消息。消费完成之后保留id，下次可以从这个位置开始继续消费，也可以从其他任意位置开始消费。
保证了消息不变性，为并发消费提供了线程安全的保证。每个 consumer都保留自己的offset，互相之间不干扰，不存在线程安全问题。
消息访问的并行高效性。每个topic中的消息被组织成多个partition，partition均匀分配到集群server中。生产、消费消息的时候，会被路由到指定partition，减少竞争，增加了程序的并行能力。
大数据Kafka有哪些优势能力呢
Kafka的高吞吐能力、缓存机制能有效的解决高峰流量冲击问题。实践表明，在未将kafka引入系统前，当互联网关发送的数据量较大时，往往会挂起关系数据库，数据常常丢失。在引入kafka后，更新程序能够结合能力自主处理消息，不会引起数据丢失，关系型数据库的压力波动不会发生过于显著的变化，不会出现数据库挂起锁死现象。
依靠kafka的订阅分发机制，实现了一次发布，各分支依据需求自主订阅的功能。避免了各分支机构直接向数据中心请求数据，或者数据中心依次批量向分支机构传输数据以致实时性不足的情况。kafka提高了实时性，减轻了数据中心的压力，提高了效率。为了帮助大家让学习变得轻松、高效，给大家免费分享一大批资料，帮助大家在成为大数据工程师，乃至架构师的路上披荆斩棘。在这里给大家推荐一个大数据学习交流圈：658558542 欢迎大家进群交流讨论，学习交流，共同进步。
当真正开始学习的时候难免不知道从哪入手，导致效率低下影响继续学习的信心。
但最重要的是不知道哪些技术需要重点掌握，学习时频繁踩坑，最终浪费大量时间，所以有有效资源还是很有必要的。
消费者是以consumer group消费者组的方式工作，由一个或者多个消费者组成一个组，共同消费一个topic。每个分区在同一时间只能由group中的一个消费者读取，但是多个group可以同时消费这个partition。在图中，有一个由三个消费者组成的group，有一个消费者读取主题中的两个分区，另外两个分别读取一个分区。某个消费者读取某个分区，也可以叫做某个消费者是某个分区的拥有者。在这种情况下，消费者可以通过水平扩展的方式同时读取大量的消息。另外，如果一个消费者失败了，那么其他的group成员会自动负载均衡读取之前失败的消费者读取的分区。
消费方式
consumer采用pull（拉）模式从broker中读取数据。
push（推）模式很难适应消费速率不同的消费者，因为消息发送速率是由broker决定的。它的目标是尽可能以最快速度传递消息，但是这样很容易造成consumer来不及处理消息，典型的表现就是拒绝服务以及网络拥塞。而pull模式则可以根据consumer的消费能力以适当的速率消费消息。
对于Kafka而言，pull模式更合适，它可简化broker的设计，consumer可自主控制消费消息的速率，同时consumer可以自己控制消费方式——即可批量消费也可逐条消费，同时还能选择不同的提交方式从而实现不同的传输语义。
pull模式不足之处是，如果kafka没有数据，消费者可能会陷入循环中，一直等待数据到达。为了避免这种情况，我们在我们的拉请求中有参数，允许消费者请求在等待数据到达的“长轮询”中进行阻塞（并且可选地等待到给定的字节数，以确保大的传输大小）。
消费者组的偏移量等信息存储在zookeeper中的consumers节点中。
6.1 Kafka Producer 压力测试
record-size 是一条信息有多大，单位是字节。
num-records 是总共发送多少条信息。
throughput 是每秒多少条信息，设成-1，表示不限流，可测出生产者最大吞吐量。
kafka消费的三种模式是什么
at most onece模式
基本思想是保证每一条消息commit成功之后，再进行消费处理。
设置自动提交为false，接收到消息之后，首先commit，然后再进行消费。
at least onece模式
基本思想是保证每一条消息处理成功之后，再进行commit。
设置自动提交为false；消息处理成功之后，手动进行commit。
采用这种模式时，最好保证消费操作的“幂等性”，防止重复消费。
exactly onece模式
核心思想是将offset作为唯一id与消息同时处理，并且保证处理的原子性。
设置自动提交为false；消息处理成功之后再提交。
比如对于关系型数据库来说，可以将id设置为消息处理结果的唯一索引，再次处理时，如果发现该索引已经存在，那么就不处理。
kafka传递消息的三种方式
1、发后即忘（fire-and-forget）只管往kafka发送消息而并不关心消息是否正确到达。正常情况没什么问题，不过有些时候（比如不可重试异常）会造成消息的丢失。这种发送方式性能最高，可靠性最差。2、同步发送(sync)其实kafkaTemplate.send方法并不是返回void，而是ListenableFuture《SendResult《K, V》》，该类继承了jdk concurrent包的Future。3、异步发送(async)在send（）方法里指定一个Callback的回调函数，Kafka在返回响应时调用该函数来实现异步的发送确认。有读者或许会有疑问，send（）方法的返回值类型就是Future，而Future本身就可以用作异步的逻辑处理。这样做不是不行，只不过Future里的 get（）方法在何时调用，以及怎么调用都是需要面对的问题，消息不停地发送，那么诸多消息对应的Future对象的处理难免会引起代码处理逻辑的混乱。使用Callback的方式非常简洁明了，Kafka有响应时就会回调，要么发送成功，要么抛出异常。
大数据Kafka是什么呢
1.1 概述
Kafka是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、分区的、多副本的、多订阅者，基于zookeeper协调的分布式日志系统（也可以当做MQ系统），常见可以用于web/nginx日志、访问日志，消息服务等等，Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目。
主要应用场景是：日志收集系统和消息系统。
Kafka主要设计目标如下：
以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力，即使对TB级以上数据也能保证常数时间的访问性能。
高吞吐率。即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒100K条消息的传输。
支持Kafka Server间的消息分区，及分布式消费，同时保证每个partition内的消息顺序传输。
同时支持离线数据处理和实时数据处理。
Scale out:支持在线水平扩展
二、Kafka的优点
2.1 解耦
在项目启动之初来预测将来项目会碰到什么需求，是极其困难的。消息系统在处理过程中间插入了一个隐含的、基于数据的接口层，两边的处理过程都要实现这一接口。这允许你独立的扩展或修改两边的处理过程，只要确保它们遵守同样的接口约束。
2.2 冗余（副本）
有些情况下，处理数据的过程会失败。除非数据被持久化，否则将造成丢失。消息队列把数据进行持久化直到它们已经被完全处理，通过这一方式规避了数据丢失风险。许多消息队列所采用的“插入-获取-删除“范式中，在把一个消息从队列中删除之前，需要你的处理系统明确的指出该消息已经被处理完毕，从而确保你的数据被安全的保存直到你使用完毕。
2.3 扩展性
因为消息队列解耦了你的处理过程，所以增大消息入队和处理的频率是很容易的，只要另外增加处理过程即可。不需要改变代码、不需要调节参数。扩展就像调大电力按钮一样简单。
2.4 灵活性&峰值处理能力
在访问量剧增的情况下，应用仍然需要继续发挥作用，但是这样的突发流量并不常见；如果为以能处理这类峰值访问为标准来投入资源随时待命无疑是巨大的浪费。使用消息队列能够使关键组件顶住突发的访问压力，而不会因为突发的超负荷的请求而完全崩溃。
2.5 可恢复性
系统的一部分组件失效时，不会影响到整个系统。消息队列降低了进程间的耦合度，所以即使一个处理消息的进程挂掉，加入队列中的消息仍然可以在系统恢复后被处理。
2.6 顺序保证
在大多使用场景下，数据处理的顺序都很重要。大部分消息队列本来就是排序的，并且能保证数据会按照特定的顺序来处理。Kafka保证一个Partition内的消息的有序性。
2.7 缓冲
在任何重要的系统中，都会有需要不同的处理时间的元素。例如，加载一张图片比应用过滤器花费更少的时间。消息队列通过一个缓冲层来帮助任务最高效率的执行———写入队列的处理会尽可能的快速。该缓冲有助于控制和优化数据流经过系统的速度。
2.8 异步通信
很多时候，用户不想也不需要立即处理消息。消息队列提供了异步处理机制，允许用户把一个消息放入队列，但并不立即处理它。想向队列中放入多少消息就放多少，然后在需要的时候再去处理它们。
.2 消息系统介绍一个消息系统负责将数据从一个应用传递到另外一个应用，应用只需关注于数据，无需关注数据在两个或多个应用间是如何传递的。分布式消息传递基于可靠的消息队列，在客户端应用和消息系统之间异步传递消息。有两种主要的消息传递模式：点对点传递模式、发布-订阅模式。大部分的消息系统选用发布-订阅模式。Kafka就是一种发布-订阅模式。
1.3 点对点消息传递模式
1.4 发布-订阅消息传递模式
在发布-订阅消息系统中，消息被持久化到一个topic中。与点对点消息系统不同的是，消费者可以订阅一个或多个topic，消费者可以消费该topic中所有的数据，同一条数据可以被多个消费者消费，数据被消费后不会立马删除。在发布-订阅消息系统中，消息的生产者称为发布者，消费者称为订阅者。该模式的示例图如下：
kafka 怎样查看kafka状态
输入以下代码即可查看kafka状态：
接上图：
BROKER_HOST是kafka server的ip地址，PORTt是server的监听端口。多个host port之间用逗号隔开。
第一条命令是获取group列表，一般而言，应用是知道消费者group的，通常在应用的配置里，如果已知，该步骤可以省略。
第二条命令是查看具体的消费者group的详情信息，需要给出group的名称。
Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台，由Scala和Java编写。Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。
这种动作（网页浏览，搜索和其他用户的行动）是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。 这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决。
对于像Hadoop一样的日志数据和离线分析系统，但又要求实时处理的限制，这是一个可行的解决方案。Kafka的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过集群来提供实时的消息。
在数组中搜索给定的值，如果成功则返回首个相应的键名
array_search(PHP 4 》= 4.0.5, PHP 5, PHP 7)array_search — 在数组中搜索给定的值，如果成功则返回首个相应的键名说明array_search ( mixed $needle , array $haystack [, bool $strict = false ] ) : mixed大海捞针，在大海（haystack）中搜索针（ needle 参数）。参数needle搜索的值。注意:如果 needle 是字符串，则比较以区分大小写的方式进行。haystack这个数组。strict如果可选的第三个参数 strict 为 true，则 array_search() 将在 haystack 中检查完全相同的元素。 这意味着同样严格比较 haystack 里 needle 的 类型，并且对象需是同一个实例。返回值如果找到了 needle 则返回它的键，否则返回 false。如果 needle 在 haystack 中出现不止一次，则返回第一个匹配的键。要返回所有匹配值的键，应该用 array_keys() 加上可选参数 search_value 来代替。警告此函数可能返回布尔值 false，但也可能返回等同于 false 的非布尔值。请阅读 布尔类型章节以获取更多信息。应使用 === 运算符来测试此函数的返回值。更新日志版本说明5.3.0As with all internal PHP functions as of 5.3.0, array_search() returns null if invalid parameters are passed to it.