大数据kafka学习（一）——Kafka简介

目录

一、Kafka定义

1、kafka传统定义：

2、Kafka 最新定义：

二、消息队列

传统消息队列的应用场景

三、消息队列的两种模式

1）、点对点模式

2）、发布/订阅模式

1、kafka传统定义：

kafka是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列（Message Queue），主要应用于大数据实时处理领域

发布/订阅：消息的发布者不会将消息直接发给指定的订阅者，而是将发布的消息分为不同的类别，订阅者只接收感兴趣的消息。

2、Kafka 最新定义：

Kafka 是一个开源的分布式事件流平台（Event Streaming Platform），被数千家公司用于高性能数据管道、流分析、数据集成和关键任务应用。

目前企业中比较常见的消息队列产品主要有 Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ等

在大数据场景主要采用Kafka 作为消息队列，在JaveEE 开发主要采用AvtiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ。

传统消息队列的应用场景

        传统消息队列的应用场景：缓冲/削峰、解耦和异步通信

      缓冲、削峰：有助于控制和优化数据流经过系统的速度，解决生产消息和消费消息不一致的情况

 解耦：允许你独立的扩展或修改两边的处理过程，只要确保他们遵守同样的接口约束

异步通信：允许用户把一个消息放入队列，但并不立即处理它，然后在需要的时候再去处理他们 

三、消息队列的两种模式

1）、点对点模式

        消费者主动拉取数据，消息收到后清除消息

2）、发布/订阅模式

        可以有多个topic主题（浏览、点赞、收藏、评论等）

        消费者消费数据之后，不删除数据

        每个消费者相互独立，都可以消费到数据