大数据时代来临，如果你还不知道Kafka那你就真的out了！据统计，有三分之一的世界财富500强企业正在使用Kafka，包括所有TOP10旅游公司，7家TOP10银行，8家TOP10保险公司，9家TOP10电信公司等等。
LinkedIn、Microsoft和Netflix每天都用Kafka处理万亿级的信息。Kafka主要应用于实时信息流的大数据收集或者实时分析（或者两者兼有）。Kafka既可以为内存微服务提供持久性服务，也可以用于向复杂事件流系统和IoT/IFTTT式自动化系统反馈事件。
为什么是Kafka？
Kafka常用于实时流数据结构的实时分析。由于Kafka是一种快速、可扩展、可持久和高容错的发布-订阅消息系统（publish-subscribe messaging system），所以Kafka对于一些Use Case（有大数据量和高响应需求）的支持远好于JMS、RabbitMQ和AMQP。相比于那些工具，Kafka支持更高的吞吐量，更高的稳定性和副本（replication）特性。这使得它比传统的MOM更加适合跟踪服务调用（可以跟踪每次调用）或跟踪IoT传感器数据。
Kafka可以与Flume/Flafka、Spark Streaming、Storm、HBase、Flink以及Spark配合使用，用于实时获取、分析和处理流数据。Kafka可以为Hadoop大数据湖（Hadoop BigData lake）提供数据流。Kafka Broker支持在Hadoop或Spark中低延时地处理和分析海量信息流。此外，Kafka子项目KafkaStreaming可用于实时分析。
什么是Kafka Use Case？
简而言之，Kafka用于流处理、网站活动跟踪、度量收集和监视、日志聚合、实时分析、CEP、将数据注入Spark和Hadoop、CQRS、重放消息、错误恢复以及分布式提交内存计算（微服务）的日志。
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谁在使用Kafka？
许多需要快速处理大量数据的大公司都在使用Kafka。Kafka最初是由LinkedIn开发，用它来跟踪活动数据和运营指标。Twitter把它作为Storm的一部分来作为流处理的基础。Square把Kafka当作总线，将所有系统事件（日志，自定义事件，指标等）传输到各个Square数据中心，或者输出到Splunk，或者应用于Graphite（仪表板），或者实现Esper-like/ CEP警报系统。Spotify，Uber，Tumbler，Goldman Sachs，PayPal，Box，Cisco，CloudFlare和Netflix等公司也都在使用它。
为什么Kafka这么流行
首先最主要的原因是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。
为什么Kafka这么快
Kafka基于zero copy原则，深度依靠操作系统内核实现快速移动数据。Kafka能将数据记录分批处理。这些批次数据可以通过端到端的方式从生产者到文件系统（Kafka主题日志）再到消费者。批处理能实现更高效的数据压缩并减少I / O延迟。Kafka将不可变的提交日志写入连续磁盘，从而避免了随机磁盘访问和磁盘寻道速度慢的问题。Kafka支持增加分区进行横向扩展。它将主题日志分成几百个（可能有数千个）分区分布到数千个服务器。这种方式可以让Kafka承载海量负载。
Kafka Streaming
Kafka最常用于将数据实时传输到其他系统。Kafka作为一个中间层来解耦不同的实时数据管道。Kafka核心并不适合入数据聚合（Data Aggregation）或CEP等的直接计算。Kafka Streaming作为Kafka生态系统的一部分，提供了进行实时分析的能力。Kafka可以为 Storm、Flink、Spark Streaming以及你的服务和CEP系统提供快速通道系统（实时操作数据系统）。
Kafka也用于流数据批量数据分析。它将数据传输到大数据平台或RDBMS、Cassandra、Spark甚至S3中用于未来的数据分析。这些数据存储通常支持数据分析，报告，数据科学分析，合规性审计和备份。说了那么多，让我们来讨论一个终极命题：
到底什么是Kafka？
Kafka是一个分布式流平台，用于发布和订阅记录流。Kafka可以用于容错存储。Kafka将主题日志分区复制到多个服务器。Kafka的设计目的是为了让你的应用能在记录生成后立即就能处理。Kafka的处理速度很快，通过批处理和压缩记录有效地使用IO。Kafka会对数据流进行解耦。Kafka用于将数据流到数据湖、应用和实时流分析系统中。
Kafka支持多语言
客户端和服务器之间的Kafka通信使用基于TCP的线路协议，该协议是版本化和文档化的。Kafka承诺保持对老客户端的向后兼容性，并支持多种语言，包括C＃，Java，C，Python，Ruby等多种语言。Kafka生态系统还提供REST代理，可通过HTTP和JSON轻松集成。Kafka还通过Kafka的融合模式注册（ConfluentSchema Registry）支持Avro模式。Avro和模式注册允许客户以多种编程语言制作和读取复杂的记录，并允许记录的变化。
Kafka的用途
Kafka支持构建实时流数据管道。Kafka支持内存微服务（比如actors，Akka，Baratine.io，QBit，reactors，reactive,，Vert.x，RxJava，Spring Reactor）。Kafka支持构建实时流应用程序，进行实时数据分析，转换，响应，聚合、加入实时数据流以及执行CEP。
Kafka可以用来协助收集度量标准或KPI，从多个来源收集统计信息并实现eventsourcing（将应用状态的所有更改捕获为事件序列）。可以将它与内存微服务和actor系统一起使用，以实现内中服务（分布式系统的外部提交日志）。
Kafka可以用来在节点之间复制数据，为节点重新同步以及恢复状态。虽然Kafka主要用于实时数据分析和流处理，但也可以将其用于日志聚合，消息传递，跟踪点击流，审计跟踪等等。
Kafka可扩展的消息存储
Kafka是一个很好的记录或信息存储系统。Kafka就像一个提交日志存储和复制的高速文件系统。这些特点使Kafka适用于各种应用场合。写入Kafka主题的记录会持久保存到磁盘并复制到其他服务器以实现容错。由于现在磁盘速度快而且相当大，所以这种方式非常有用。Kafka生产者可以等待确认，所以消息是持久的，因为生产者在复制完成之前不会完成写入操作。Kafka磁盘结构可以很好地扩展。磁盘在大批量流式传输时具有非常高的吞吐量。
此外，Kafka客户端和消费者可以控制读取位置（偏移量），这允许在出现重要错误（即修复错误和重放）时重播日志等用例。而且，由于偏移量是按照每个消费者群体进行跟踪的，所以消费者可以非常灵活地重播日志。
Kafka的记录保留
Kafka集群保留所有公布的记录。如果没有设置限制，它将保留所有记录直到磁盘空间不足。可以设置基于时间的限制（可配置的保留期限），也可以基于空间的限制（可根据存储空间进行配置）或精简（保留最新版本的记录）。除非被时间，空间或精简等策略删除，主题日志中的记录一直处于可用状态。由于Kafka总是在主题日志的末尾写入，所以它的消费速度不会受到大小的影响。【大数据开发学习资料领取方式】：加入大数据技术学习交流扣扣群522189307，私信管理员即可免费领取开发工具以及入门学习资料
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