Kafka

維基百科，自由的百科全書
跳至導覽 跳至搜尋
File:Disambig gray.svg此條目介紹的是Apache軟件基金會的開源流處理平台。關於其他用法，請見「卡夫卡 (消歧義)」。
Kafka[1]
File:Apache Kafka logo.svg
開發者Apache軟件基金會，領英
首次釋出2011年1月，​15年前​（2011-01）[2]
目前版本
    Module:EditAtWikidata第29行Lua錯誤：attempt to index field 'wikibase' (a nil value)
    原始碼庫
    • {{URL|example.com|可选的显示文本}}
    Module:EditAtWikidata第29行Lua錯誤：attempt to index field 'wikibase' (a nil value)
    程式語言Scala、Java
    引擎
      Module:EditAtWikidata第29行Lua錯誤：attempt to index field 'wikibase' (a nil value)
      作業系統跨平台
      類型串流處理, 訊息中介軟體（英語：message broker）
      特許條款Apache特許條款 2.0

      Kafka是由Apache軟件基金會開發的一個開源流處理平台，由Scala和Java編寫。該專案的目標是為處理即時數據提供一個統一、高吞吐、低延遲的平台。其持久化層本質上是一個「按照分散式事務紀錄檔架構的大規模釋出/訂閱訊息佇列」，[3]這使它作為企業級基礎設施來處理串流數據非常有價值。此外，Kafka可以通過Kafka Connect連接到外部系統（用於數據輸入/輸出），並提供了Kafka Streams——一個Java串流處理庫。

      該設計受事務紀錄檔（英語：Transaction log）的影響較大。[4]

      Kafka的歷史[編輯]

      Kafka最初是由領英開發，並隨後於2011年初開源，並於2012年10月23日由Apache Incubator孵化出站。2014年11月，幾個曾在領英為Kafka工作的工程師，建立了名為Confluent的新公司，[5]，並着眼於Kafka。根據2014年Quora的貼文，Jay Kreps似乎已經將它以作家弗朗茨·卡夫卡命名。Kreps選擇將該系統以一個作家命名是因為，它是「一個用於最佳化寫作的系統」，而且他很喜歡卡夫卡的作品。[6]

      Kafka的架構[編輯]

      File:Overview of Apache Kafka.svg
      Kafka概覽

      Kafka儲存的訊息來自任意多被稱為「生產者」（Producer）的行程。數據從而可以被分配到不同的「分區」（Partition）、不同的「Topic」下。在一個分區內，這些訊息被索引並連同時間戳儲存在一起。其它被稱為「消費者」（Consumer）的行程可以從分區查詢訊息。Kafka執行在一個由一台或多台伺服器組成的叢集上，並且分區可以跨叢集結點分佈。

      Kafka高效地處理即時串流數據，可以實現與Storm、HBase和Spark的整合。作為群集部署到多台伺服器上，Kafka處理它所有的釋出和訂閱訊息系統使用了四個API，即生產者API、消費者API、Stream API和Connector API。它能夠傳遞大規模串流訊息，內建容錯功能，已經取代了一些傳統訊息系統，如JMS、AMQP等。

      Kafka架構的主要術語包括Topic、Record和Broker。Topic由Record組成，Record持有不同的資訊，而Broker則負責複製訊息。Kafka有四個主要API：

      • 生產者API：支援應用程式釋出Record流。
      • 消費者API：支援應用程式訂閱Topic和處理Record流。
      • Stream API：將輸入流轉換為輸出流，並產生結果。
      • Connector API：執行可重用的生產者和消費者API，可將Topic連結到現有應用程式。

      相關術語[編輯]

      • Topic 用來對訊息進行分類，每個進入到Kafka的資訊都會被放到一個Topic下
      • Broker 用來實現數據儲存的主機伺服器
      • Partition 每個Topic中的訊息會被分為若干個Partition，以提高訊息的處理效率
      • Producer 訊息的生產者
      • Consumer 訊息的消費者
      • Consumer Group 訊息的消費群組

      設計目標[編輯]

      Kafka的效能[編輯]

      由於其廣泛整合到企業級基礎設施中，監測Kafka在規模執行中的效能成為一個日益重要的問題。監測端到端效能，要求跟蹤所有指標，包括Broker、消費者和生產者。除此之外還要監測ZooKeeper，Kafka用它來協調各個消費者。[7][8]目前有一些監測平台可以追蹤Kafka的效能，有開源的，如領英的Burrow；也有付費的，如Datadog。除了這些平台之外，收集Kafka的數據也可以使用工具來進行，這些工具一般需要Java，包括JConsole。[9]

      使用Kafka的企業[編輯]

      下面的列表是曾經或正在使用Kafka的知名企業：

      參見[編輯]

      參考資料[編輯]

      1. ^ GitHub仓库镜像. [2014-04-09]. （原始內容存檔於2020-08-16）. 
      2. ^ Open-sourcing Kafka, LinkedIn's distributed message queue [開源的Kafka，LinkedIn的分散式訊息佇列]. [2016-10-27]. （原始內容存檔於2021-01-11）. 
      3. ^ Monitoring Kafka performance metrics [監控Kafka效能數據]. Datadog官方網誌. [2016-05-23]. （原始內容存檔於2020-11-08） （English）. 
      4. ^ The Log: What every software engineer should know about real-time data's unifying abstraction [The Log: What every software engineer should know about real-time data's unifying abstraction]. 領英官方網誌. [2014-05-05]. （原始內容存檔於2014-03-17） （English）. 
      5. ^ Primack, Dan. LinkedIn engineers spin out to launch 'Kafka' startup Confluent [領英工程師推遲釋出Kafka啟動Confluent]. [2015-02-10]. （原始內容存檔於2020-10-22） （English）. 
      6. ^ What is the relation between Kafka, the writer, and Apache Kafka, the distributed messaging system? [作家卡夫卡和Apache Kafka那個分散式訊息系統之間有什麼關係？]. [2017-06-12] （English）. 
      7. ^ Monitoring Kafka performance metrics [監測Kafka效能指標]. 2016-04-06 [2016-10-05]. （原始內容存檔於2020-11-08） （English）. 
      8. ^ Mouzakitis, Evan. Monitoring Kafka performance metrics [監測Kafka效能指標]. 2016-04-06 [2016-10-05]. （原始內容存檔於2020-11-08） （English）. 
      9. ^ Collecting Kafka performance metrics - Datadog [收集Kafka效能指標－Datadog]. 2016-04-06 [2016-10-05]. （原始內容存檔於2020-11-27） （English）. 
      10. ^ More data, more data [更多數據，更多數據]. [2017-12-22]. （原始內容存檔於2018-10-21） （English）. 
      11. ^ Kafka Usage in Ebay Communications Delivery Pipeline [Kafka在Ebay通訊傳遞管道中的用途]. [2017-12-22]. （原始內容存檔於2019-02-16） （English）. 
      12. ^ Doyung Yoon. S2Graph : A Large-Scale Graph Database with HBase [S2Graph：基於HBase的大規模圖形資料庫]. [2017-12-22]. （原始內容存檔於2016-03-09） （English）. 
      13. ^ Cheolsoo Park and Ashwin Shankar. Netflix: Integrating Spark at Petabyte Scale [Netflix：在Pb級規模整合Spark]. [2017-12-22]. （原始內容存檔於2016-03-04） （English）. 
      14. ^ Shibi Sudhakaran of PayPal. PayPal: Creating a Central Data Backbone: Couchbase Server to Kafka to Hadoop and Back (talk at Couchbase Connect 2015) [PayPal：建立中心數據骨幹：Couchbase Server到Kafka到Hadoop和Back（在Couchbase Connect 2015上的講話）]. Couchbase. [2016-02-03]. （原始內容存檔於2016-09-17） （English）. 
      15. ^ Josh Baer. How Apache Drives Spotify's Music Recommendations [Apache如何驅動Spotify的音樂推薦]. [2017-12-22]. （原始內容存檔於2016-03-09） （English）. 
      16. ^ Streaming Messages from Kafka into Redshift in near Real-Time [從Kafka到Redshift的串流訊息接近於即時]. Yelp. [2017-07-19]. （原始內容存檔於2017-06-03） （English）. 
      17. ^ Boerge Svingen. Publishing with Apache Kafka at The New York Times [在紐約時報使用Kafka進行出版]. [2017-09-19]. （原始內容存檔於2017-09-17） （English）. 
      18. ^ OpenSOC: An Open Commitment to Security [OpenSOC：一份公開的安全承諾]. 思科網誌. [2016-02-03]. （原始內容存檔於2016-03-09） （English）. 
      19. ^ Apache Kafka for Item Setup [Kafka用於專案設置]. medium.com. [2017-06-12]. （原始內容存檔於2019-05-03） （English）. 
      20. ^ Stream Processing in Uber [優步的串流處理]. InfoQ. [2015-12-06]. （原始內容存檔於2015-12-05） （English）. 

      外部連結[編輯]

      取自 "https://arolstar52-zhtest.hf.space/index.php?title=Kafka&oldid=2349620"