Kafka學習總結

kafka是乙個分布式的基於發布

/訂閱模式的訊息佇列，主要應用於大資料實時處理領域。

1.2.1傳統訊息佇列的應用場景

1.2.2訊息佇列的兩種模式

（1）點對點模式（一對一，消費者主動拉取資料，訊息收到後訊息清除）

訊息生產者生產訊息傳送到queue中，然後訊息消費者從queue中取出並且消費訊息。

訊息被消費以後，queue中不再有儲存，所以訊息消費者不可能消費到已經被消費的訊息。

queue

支援存在多個消費者，但是對乙個訊息而言，只會有乙個消費者可以消費。

（2）發布

/訂閱模式（一對多，消費者消費資料之後不會清除訊息）

訊息生產者（發布）將訊息發布到topic中，同時有多個訊息消費者（訂閱）消費該訊息。和點對點方式不同，發布到

topic

的訊息會被所有訂閱者消費。

：訊息生產者，就是向kafka broker發訊息的客戶端；

2）

consumer

：訊息消費者，向kafka broker取訊息的客戶端；

3）consumer group （

cg）：消費者組，由多個consumer組成。消費者組內每個消費者負責消費不同分割槽的資料，乙個分割槽只能由乙個消費者消費；消費者組之間互不影響。所有的消費者都屬於某個消費者組，即消費者組是邏輯上的乙個訂閱者。

4）broker ：一台kafka伺服器就是乙個

broker

。乙個集群由多個

broker

組成。乙個

broker

可以容納多個

topic

。5）topic ：可以理解為乙個佇列，生產者和消費者面向的都是乙個topic；

6）partition：為了實現擴充套件性，乙個非常大的topic可以分布到多個

broker

（即伺服器）上，乙個topic可以分為多個

partition，每個partition是乙個有序的佇列；

7）

replica

：副本，為保證集群中的某個節點發生故障時，

該節點上的partition資料不丟失，且

kafka

仍然能夠繼續工作，kafka提供了副本機制，乙個

topic

的每個分割槽都有若干個副本，乙個leader和若干個follower。

8）

leader

：每個分割槽多個副本的「主」，生產者傳送資料的物件，以及消費者消費資料的物件都是leader

。9）

follower

：每個分割槽多個副本中的「從」，實時從leader

中同步資料，保持和

leader

資料的同步。

leader

發生故障時，某個

follower

會成為新的

follower

。1）檢視當前伺服器中的所有

topic

[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-topics.sh --zookeeper hadoop102:2181 --list

topic

[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-topics.sh --zookeeper hadoop102:2181

\--create --replication-factor 3 --partitions 1 --topic first

--topic 定義topic名

--replication-factor  定義副本數

--partitions  定義分割槽數

3）刪除

topic

[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-topics.sh --zookeeper hadoop102:2181 \

--delete --topic first

ties中設定

delete.topic.enable=true

否則只是標記刪除。

4）傳送訊息

[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-console-producer.sh \

--broker-list hadoop102:9092 --topic first
>hello world
>atguigu atguigu

[atguigu@hadoop103 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh \

--bootstrap-server hadoop102:9092 --from-beginning --topic first

6）檢視某個

topic

的詳情

[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-topics.sh --zookeeper hadoop102:2181

\--describe --topic first

[atguigu@hadoop102 kafka]$bin/kafka-topics.sh --zookeeper hadoop102:2181 --alter --topic first --partitions 6

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