Kafka是一款高性能的分布式消息中间件，广泛应用于大数据实时处理和流计算领域。它由LinkedIn开发并开源，现为Apache顶级项目。Kafka特性包括高吞吐量、持久化、分区和复制，支持消费者消费组等。在开始安装Kafka之前，确保正确配置JDK环境。JDK 1.8是推荐版本，可通过java -version验证。Zookeeper作为分布式协调服务，是Kafka的依赖项，用于集群管理和选举首领节点。下载解压kafka安装包.zip后，编辑config/server.properties配置文件，包括broker.id、zookeeper.connect和log.dirs等，启动Zookeeper和Kafka服务，使用命令行工具管理生产者和消费者。

Kafka的工作原理深度剖析，详细分析消息队列的核心机制和数据流转过程。

在News Break的数据平台上，Hudi和Presto被整合，构建了现代化的数据架构，实现了快速摄入和统一模式下的查询。 News Break的数据架构从传统的CDH集群迁移到AWS，目标是减少数据处理延迟，使其在99.5th百分位下少于15分钟。Hudi在这个过程中起到了关键作用，支持多源写入和先连接后存储的策略，确保数据一致性。使用Hudi 0.1版本，相比之前的0.9和0.7版本，性能显著提升，默认的gzip压缩提高了30%的性能。DeltaStreamer工具减少了编码工作量，实现了Merge-on-Read模式。Hudi引入了protobuf schema的支持，允许自定义payload类和transformer类进行过滤和基本指标计算。使用FileBasedSchemaProvider和ProtoClassBasedSchemaProvider，可以更好地处理各种数据源。Hudi与HMS集成，并与Presto和Spark一起使用，提供了一体化的数据处理能力。Presto选择了版本0.275，基于Twilio的最佳实践，优化了Hudi支持。为了优化跨分区查询性能，Hudi 0.11.0作为编译时依赖项引入。自定义开发包括跳过全局动态分配，增加Alluxio本地缓存支持，以及开发Presto-event-stream插件，将所有查询事件以schema形式发送到Kafka。Presto在两个集群、1600个核心上运行，每月处理55万查询，读取6PB数据。

《Kafka-Manager 1.3.3.15：高效管理Kafka集群的利器》 Kafka-Manager版本1.3.3.15是一款专为Apache Kafka设计的强大管理工具，由雅虎开发并开源。这款工具的出现，使得Kafka集群的监控、管理和维护变得更加简便，尤其对于需要处理大规模数据流的应用场景，提供了直观的用户界面和丰富的功能，极大地提升了工作效率。Kafka是一种分布式流处理平台，广泛应用于大数据实时处理、日志收集和消息系统等领域。Kafka-Manager如同Kafka的得力助手，它帮助管理员查看集群状态、配置主题、调整分区、监控消费者以及进行故障排查等操作。Kafka-Manager 1.3.3.15中的关键知识点包括：集群视图、主题管理、消费者组管理、故障检测与修复、配置调整、性能监控、安全支持、API接口、自定义视图等。用户可以通过Kafka-Manager一目了然地看到所有Kafka集群的状态，包括集群名称、节点数量、分区数量、副本分布等信息，方便快速了解整体运行情况；创建、修改和删除主题，查看主题配置详情，如分区数、副本数、消息保留策略等；显示各个消费者组的详细信息，包括消费进度、滞后情况以及成员分配，监控和优化消费者性能；快速发现并修复异常问题，帮助管理员迅速恢复服务；修改集群配置参数，提高容错性，控制存储空间；提供实时性能指标，帮助识别瓶颈并优化系统性能；支持SASL/SSL安全认证，确保管理操作的安全性；提供RESTful API，便于与其他系统集成，实现自动化运维；自定义视图，用户根据需要调整显示信息。

Confluent Schema Registry 的依赖包，在使用 Java 开发生产者和消费者时需要导入工程即可。

Kafka Streams实战详细探讨了如何在流处理应用中使用Kafka。通过实际案例，展示了如何利用Kafka Streams API构建强大的数据流处理系统。内容涵盖流处理的基本概念、API使用方法、性能优化技巧以及常见问题的解决方案。读者可以通过这些内容深入理解并掌握Kafka Streams的应用。

Kafka与Spring MVC整合详解 在现代大数据处理和实时流计算中，Apache Kafka作为一个分布式消息中间件，扮演着至关重要的角色。它提供了高吞吐量、低延迟的消息传递能力，使得实时数据处理成为可能。而Spring MVC是Spring框架的一部分，用于构建Web应用，提供模型-视图-控制器（MVC）架构模式。将Kafka与Spring MVC结合，可以帮助开发者在Web应用中轻松实现消息的生产与消费。 Kafka基础概念 1. 主题（Topic）：Kafka中的主题是消息的分类，类似于数据库中的表。每个主题可以分为多个分区（Partition）。 2. 分区（Partition）：分区是主题的逻辑分片，每个分区在物理上是一个独立的文件夹，包含一系列有序的、不可变的消息。 3. 生产者（Producer）：负责向Kafka集群发送消息的应用程序。生产者可以将消息发送到特定主题的特定分区。 4. 消费者（Consumer）：从Kafka集群中读取并处理消息的应用程序。消费者以消费组（Consumer Group）的形式工作，每个消息只能被消费组中的一个消费者消费。 5. 消费组（Consumer Group）：消费组是消费者实例的集合，用于并行消费主题的所有分区，保证消息的可靠性和顺序。 Spring MVC与Kafka集成 Spring框架提供了spring-kafka模块，简化了与Kafka的集成。在Spring MVC应用中，我们可以通过以下步骤实现Kafka的使用： 1. 配置Kafka：在Spring配置文件中，定义Kafka的配置属性，如服务器地址、主题等。 2. 创建生产者：使用KafkaTemplate作为生产者，通过send()方法将消息发送到指定的主题。 java @Autowired private KafkaTemplate kafkaTemplate; public void sendMessage(String topic, String message) { kafkaTemplate.send(topic, message); } 3. 创建消费者：定义一个@KafkaListener注解的消费者方法，该方法会

2017年7月版本，英文高清版。这本书是学习Kafka的绝佳途径，无论是内部原理还是API，由最了解它的人撰写。我希望你能和我一样喜欢这本书！

解压kafka-manager-1.3.3.16.zip到任意路径下。 修改kafka-manager-1.3.3.16/conf/application.conf文件的kafka-manager.zkhosts=\"localhost:2181\"，改为实际的zookeeper地址。 进入bin路径运行kafka-manager.bat（Windows下）或kafka-manager（Linux下）。 在浏览器输入http://localhost:9000进行访问。

这是我整理的B站多易涛哥Kafka的学习笔记，欢迎大家浏览。若有问题，欢迎随时提问，互相交流。