kafka开发用什么语言,5-kafka(分布式消息队列)

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kafka开发用什么语言

5-kafka(分布式消息队列)

kafka实现的是消息队列的什么协议

数据分析需要掌握哪些知识?

kafka开发用什么语言

    Kafka是用Scala语言开发的。它最初由Linkedin公司开发，后贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目。Kafka是一个分布式、支持分区的、多副本的、基于zookeeper协调的分布式消息系统，它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景。

5-kafka(分布式消息队列)

Kafka-分布式发布-订阅消息系统，最初是由LinkedIn公司所开发，Scala语言编写，之后加入Apache旗下，成为了Apache的子项目。

1.　消息持久化：采用时间复杂度O(1)的磁盘存储结构，即使TB级以上数据也能保证常数时间的访问速度。

2.　高吞吐：Kafka拥有很高的吞吐量，即使是在单节点性能比较低下的商用集群中，也能保证单节点每秒10万条消息的传输。

3.　高容错：Kafka在设计上支持多分区、多副本的策略，拥有很强的容错性。

4.　易扩展：在进行集群扩展时，集群无需停机，就可以轻松完成对集群规模的扩展，新增加的节点自动感知，加入集群。

5.　多种处理模式：支持离线、实时的处理模式，应对各种生产环境。

Broker ：一个Broker就是Kafka集群中的一个节点，多个Broker组成了Kafka集群。

Topic ：Topic只是一个逻辑上的概念。

Kafka把同一类数据进行汇总，每一类数据的集合就是一个Topic。

生产者Producer将同一类型的数据写入同一个Topic，消费者Consumer从同一个Topic中消费该同类数据。

Partition ：分区是一个物理概念，每一个Topic都可以包含很多个Partition。

是一个有序的不可修改的消息队列，每个分区内消息是有序的，并且每个分区对应一个文件夹，用来存储分区的数据以及索引。

Replication ：分区的副本，每个副本存储在不同的Broker中。

Producer ：消息生产者，是Kafka中向Broker发布消息的客户端。

Consumer ：消息消费者，是消费Broker中信息的客户端。

Consumer Group ：Kafka中支持将多个消费者作为一个群体，就是Consumer Group消费者组。

每一个Consumer都隶属于一个特定的消费者组，并且一条消息可以发送给多个不同的消费者组，但是每一个消费者组中只能有一个消费者消费该消息。

Zookeeper ：Zookeeper负责保存Kafka的元数据，同时也负责Kafka的集群管理。

4 Consumer Group消费者组是为了加快消费的读取速度的一个模型，一个消费者组中的多个Consumer可以并行消费同一个Topic中的数据。

并且多个Consumer Group可以消费同一个Topic，这些消费者组之间是平等的，即同一条消息可同时被多个消费者组消费。

同一个Consumer Group消费者组中的多个Consumer消费者之间是竞争关系，也就是说同一条消息在一个消费者组中只能被一个消费者所消费。

Partition是一个物理结构，它的实际存储在一个文件夹目录内，目录中包含若干个Segment文件。

Segment文件是Kafka中的最小存储单元，它是由以Message在Partition中的起始偏移量命名的数据文件（ .log）和索引文件（ .index, *.timeindex）组成，如图所示。

早期的Kafka版本里并没有副本的概念，这样一旦某个节点宕机，那么这台节点上存储的所有数据都有可能丢失，为了解决这个问题，在之后的版本更新中提出了Replication副本的概念。

之前讲到过，一个Topic主题中可以有多个Partition分区，并且每个分区都可以有多个副本，这是Kafka的一个数据冗余机制。

除此之外，Kafka为了保证多个副本的数据一致性，从同一个分区的多个副本中选举出一个Partition Leader，由这个Leader来负责读写，其他的副本作为Follower从Leader中同步消息，通过这样一个副本同步机制，保证了多副本的数据一致性。

同样的Kafka中的Broker也会有这样的一个选举机制。

每个Broker在启动时都会创建一个Kafka Controller进程。

由这个Kafka Controller以及Zookeeper来选举出一个Kafka Controller Leader。

Kafka Controller Leader负责管理Kafka集群的分区和副本状态，避免了分区副本直接在Zookeeper上注册Watcher和竞争创建临时Znode，导致Zookeeper集群的负载过重。

Kafka的命令操作以对Topic为主，通过PPT中的例子可以创建一个带有Partition以及制定了Replication的Topic，注意，在创建Topic时要制定Topic的名字以及Kafka对应的节点以及端口。

kafka实现的是消息队列的什么协议

Kafka 分布式消息队列 类似产品有JBoss、MQ 一、由Linkedln 开源，使用scala开发，有如下几个特点： （1）高吞吐 （2）分布式 （3）支持多语言客户端 （C++、Java） 二、组成: 客户端是 producer 和 consumer，提供一些API，服务器端是Broker，...

数据分析需要掌握哪些知识?

大数据是对海量数据进行存储、计算、统计、分析处理的一系列处理手段，处理的数据量通常是TB级，甚至是PB或EB级的数据，这是传统数据处理手段所无法完成的，其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等，汇集了当前IT领域热门流行的IT技术。

1. Java编程技术Java编程技术是大数据学习的基础，Java是一种强类型语言，拥有极高的跨平台能力，可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等，是大数据工程师最喜欢的编程工具，因此，想学好大数据，掌握Java基础是必不可少的!

2.Linux命令对于大数据开发通常是在Linux环境下进行的，相比Linux操作系统，Windows操作系统是封闭的操作系统，开源的大数据软件很受限制，因此，想从事大数据开发相关工作，还需掌握Linux基础操作命令。

3. HadoopHadoop是大数据开发的重要框架，其核心是HDFS和MapReduce，HDFS为海量的数据提供了存储，MapReduce为海量的数据提供了计算，因此，需要重点掌握，除此之外，还需要掌握Hadoop集群、Hadoop集群管理、YARN以及Hadoop高级管理等相关技术与操作

4. HiveHive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行，十分适合数据仓库的统计分析。

对于Hive需掌握其安装、应用及高级操作等。

5. Avro与ProtobufAvro与Protobuf均是数据序列化系统，可以提供丰富的数据结构类型，十分适合做数据存储，还可进行不同语言之间相互通信的数据交换格式，学习大数据，需掌握其具体用法。

6.ZooKeeperZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要组件，是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组件服务等，在大数据开发中要掌握ZooKeeper的常用命令及功能的实现方法。

7. HBaseHBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，它不同于一般的关系数据库，更适合于非结构化数据存储的数据库，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，大数据开发需掌握HBase基础知识、应用、架构以及高级用法等。

8.phoenixphoenix是用Java编写的基于JDBC API操作HBase的开源SQL引擎，其具有动态列、散列加载、查询服务器、追踪、事务、用户自定义函数、二级索引、命名空间映射、数据收集、行时间戳列、分页查询、跳跃查询、视图以及多租户的特性，大数据开发需掌握其原理和使用方法。

9. RedisRedis是一个key-value存储系统，其出现很大程度补偿了memcached这类key/value存储的不足，在部分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用，它提供了Java，C/C++，C#，PHP，JavaScript，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客户端，使用很方便，大数据开发需掌握Redis的安装、配置及相关使用方法。

10. FlumeFlume是一款高可用、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据;同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(可定制)的能力。

大数据开发需掌握其安装、配置以及相关使用方法。

11. SSMSSM框架是由Spring、SpringMVC、MyBatis三个开源框架整合而成，常作为数据源较简单的web项目的框架。

大数据开发需分别掌握Spring、SpringMVC、MyBatis三种框架的同时，再使用SSM进行整合操作。

12.KafkaKafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，其在大数据开发应用上的目的是通过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。

大数据开发需掌握Kafka架构原理及各组件的作用和使用方法及相关功能的实现!

13.ScalaScala是一门多范式的编程语言，大数据开发重要框架Spark是采用Scala语言设计的，想要学好Spark框架，拥有Scala基础是必不可少的，因此，大数据开发需掌握Scala编程基础知识!

14.SparkSpark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，其提供了一个全面、统一的框架用于管理各种不同性质的数据集和数据源的大数据处理的需求，大数据开发需掌握Spark基础、SparkJob、Spark RDD、spark job部署与资源分配、Spark shuffle、Spark内存管理、Spark广播变量、Spark SQL、Spark Streaming以及Spark ML等相关知识。

15.AzkabanAzkaban是一个批量工作流任务调度器，可用于在一个工作流内以一个特定的顺序运行一组工作和流程，可以利用Azkaban来完成大数据的任务调度，大数据开发需掌握Azkaban的相关配置及语法规则。

16.Python与数据分析Python是面向对象的编程语言，拥有丰富的库，使用简单，应用广泛，在大数据领域也有所应用，主要可用于数据采集、数据分析以及数据可视化等，因此，大数据开发需学习一定的Python知识。

只有完整的学完以上技术，才能算得上大数据开发人才，真正从事大数据开发相关工作，工作才更有底气，升职加薪不成问题!