没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
Kafka是一个分布式流处理系统,流处理系统使它可以像消息队列一样publish或者subscribe消息,分布式提供了容错性,并发处理消息的机制。kafka运行在集群上,集群包含一个或多个服务器。kafka把消息存在topic中,每一条消息包含键值(key),值(value)和时间戳(timestamp)。kafka有以下一些基本概念:Producer-消息生产者,就是向kafkabroker发消息的客户端。Consumer-消息消费者,是消息的使用方,负责消费Kafka服务器上的消息。Topic-主题,由用户定义并配置在Kafka服务器,用于建立Producer和Consumer之间的订阅
资源推荐
资源详情
资源评论
















格式:pdf 资源大小:4.6MB 页数:18










Python操作分布式流处理系统操作分布式流处理系统Kafka
什么是Kafka
Kafka是一个分布式流处理系统,流处理系统使它可以像消息队列一样publish或者subscribe消息,分布式提供了容错性,并发
处理消息的机制。
Kafka的基本概念
kafka运行在集群上,集群包含一个或多个服务器。kafka把消息存在topic中,每一条消息包含键值(key),值(value)和时
间戳(timestamp)。
kafka有以下一些基本概念:
Producer - 消息生产者,就是向kafka broker发消息的客户端。
Consumer - 消息消费者,是消息的使用方,负责消费Kafka服务器上的消息。
Topic - 主题,由用户定义并配置在Kafka服务器,用于建立Producer和Consumer之间的订阅关系。生产者发送消息到指定的
Topic下,消息者从这个Topic下消费消息。
Partition - 消息分区,一个topic可以分为多个 partition,每个
partition是一个有序的队列。partition中的每条消息都会被分配一个有序的
id(offset)。
Broker - 一台kafka服务器就是一个broker。一个集群由多个broker组成。一个broker可以容纳多个topic。
Consumer Group - 消费者分组,用于归组同类消费者。每个consumer属于一个特定的consumer group,多个消费者可以共
同消息一个Topic下的消息,每个消费者消费其中的部分消息,这些消费者就组成了一个分组,拥有同一个分组名称,通常也
被称为消费者集群。
Offset - 消息在partition中的偏移量。每一条消息在partition都有唯一的偏移量,消息者可以指定偏移量来指定要消费的消息。
Kafka分布式架构
如上图所示,kafka将topic中的消息存在不同的partition中。如果存在键值(key),消息按照键值(key)做分类存在不同的
partiition中,如果不存在键值(key),消息按照轮询(Round Robin)机制存在不同的partition中。默认情况下,键值
(key)决定了一条消息会被存在哪个partition中。
partition中的消息序列是有序的消息序列。kafka在partition使用偏移量(offset)来指定消息的位置。一个topic的一个partition
只能被一个consumer group中的一个consumer消费,多个consumer消费同一个partition中的数据是不允许的,但是一个
consumer可以消费多个partition中的数据。
kafka将partition的数据复制到不同的broker,提供了partition数据的备份。每一个partition都有一个broker作为leader,若干个
broker作为follower。所有的数据读写都通过leader所在的服务器进行,并且leader在不同broker之间复制数据。

上图中,对于Partition 0,broker 1是它的leader,broker 2和broker 3是follower。对于Partition 1,broker 2是它的
leader,broker 1和broker 3是follower。
在上图中,当有Client(也就是Producer)要写入数据到Partition 0时,会写入到leader Broker 1,Broker 1再将数据复制到
follower Broker 2和Broker 3。
在上图中,Client向Partition 1中写入数据时,会写入到Broker 2,因为Broker 2是Partition 1的Leader,然后Broker 2再将数据
复制到follower Broker 1和Broker 3中。
剩余7页未读,继续阅读
资源评论


冷月鱼
- 粉丝: 295
上传资源 快速赚钱
我的内容管理 展开
我的资源 快来上传第一个资源
我的收益
登录查看自己的收益我的积分 登录查看自己的积分
我的C币 登录后查看C币余额
我的收藏
我的下载
下载帮助


最新资源
- 基于多模态毫米波雷达的疲劳驾驶检测系统.zip
- 基于毫米波OFDM信号的4D ISAC成像仿真,采用Matlab编写的MUSIC算法.zip
- 基于深度学习的毫米波系统信道估计和混合预编码.zip
- 基于空间重叠指数的毫米波多用户MIMO系统联合波束选择”.zip
- 基于深度学习解码的毫米波信道估计源编码.zip
- 基于随机空间采样的混合波束成形毫米波系统的宽带MIMO信道估计.zip
- 宽带毫米波 MIMO 系统中的传感辅助信道估计.zip
- 随机阻塞下毫米波通信的多波束功率分配”.zip
- 通过矩阵补全对毫米波系统进行大规模MIMO信道估计.zip
- 移动阻断器对毫米波蜂窝系统的影响.zip
- 【数据结构与算法】霍夫曼树原理与Python代码实战:数据压缩与通信编码中的高效应用
- 【html手游源码】变态方块小游戏.zip
- 【html手游源码】BrowserQuest源代码.zip
- 【html手游源码】冰桶大战.zip
- 【html手游源码】步步惊心小游戏源码.zip
- 【html手游源码】捕鱼游戏源码.zip
资源上传下载、课程学习等过程中有任何疑问或建议,欢迎提出宝贵意见哦~我们会及时处理!
点击此处反馈



安全验证
文档复制为VIP权益,开通VIP直接复制
