专高2_第12单元练习:Kafka高性能架构解析
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更新于2024-08-04
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"专高2第十二单元的练习手册涵盖了Kafka的相关知识,包括消费偏移量、Partition消费、Zookeeper在Kafka中的角色、零拷贝技术、Partition备份、Producer的功能、消息路由机制、Consumer Group的行为以及Kafka的基本架构等。"
在大数据领域,Kafka是一个广泛使用的分布式流处理平台,主要解决的是异步消息传输问题,确保高吞吐量和低延迟的数据交换。本单元练习手册中涉及的知识点主要包括:
1. **消费偏移量的维护**:描述中提到的一个判断题指出,Kafka中的消费偏移量不是由生产者维护的,这是正确的。实际上,消费偏移量是消费者组内的每个消费者负责维护的,它们用来记录消费者已经读取到哪个位置,以便下次从哪里继续读取。
2. **Partition的消费**:另一个判断题提到了一个Partition不能被同一个group中的多个consumer同时消费,这也是正确的。在Kafka中,每个Partition在消费者组内只有一个消费者负责消费,实现了消息的顺序保证。
3. **Zookeeper的角色**:Kafka早期版本中,消费的offset确实存储在Zookeeper中,但现在新版Kafka倾向于使用内置的Offset Manager,但仍保留了与Zookeeper的交互,主要用于集群协调和元数据管理。
4. **零拷贝技术**:Kafka实现的“零拷贝”技术提高了数据传输效率,它允许数据从磁盘直接通过内核空间传输到网络,减少了不必要的内存复制,提高了性能。
5. **Partition备份**:Kafka支持Partition的冗余备份,以提高容错性,这意味着Partition可以在多个不同的broker中存在副本。
6. **Producer功能**:Producer可以发送消息并指定key,key可以为空,且key用于决定消息分配到哪个Partition。
7. **Key的作用**:在Kafka中,key的确用于消息的分区策略,它决定了消息会被路由到哪个Partition。
8. **Consumer Group行为**:当Consumer Group中的消费者数量超过Partition数量时,多余的消费者确实会处于空闲状态,因为Partition的消费是按Consumer Group内的唯一消费者分配的。
9. **Partition与Broker的关系**:一个Partition对应一个Broker是错误的,一个Partition可以分布在多个Broker上,而一个Broker可以管理多个Partition。
10. **Consumer与Group**:每个consumer属于一个特定的group,这是Kafka保证消息有序性和消费幂等性的基础。
此外,Kafka是由Apache软件基金会研发和维护的,最初由LinkedIn创建,现在广泛应用于大数据实时处理、日志收集、流式计算等多个场景。通过这些知识点的学习,可以深入理解Kafka如何在大数据环境中发挥关键作用。
2022-08-08 上传
2022-08-08 上传
2023-12-10 上传
2023-06-23 上传
2023-05-27 上传
2023-08-16 上传
2023-06-06 上传
2023-07-17 上传
2023-06-19 上传
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